图像增强是图像处理领域中最常用的技术之一,属于底层处理,是图像预处理过程的一个重要环节。本论文从图像增强处理的基本算法和理论展开，针对只要求增强图像的暗区而保持其亮区不变的一类图像,研究了增强图像局部细节的算法,对基于灰度变换和直方图修正法的图像增强方法进行研究学习、比较,分析了各自的优缺点,根据图像的局部均值和局部标准差的范围选择待增强的较暗区域,提出了两种改进的图像局部增强算法。(1)基于对数变换的图像局部增强算法。该改进算法在对数变换的基础上提出,简单实用。实验结果表明,运用该算法处理比单纯使用对数变换或者使用传统局部对比度增强算法、自适应局部对比度增强算法处理的效果明显提高,充分地增强了图像暗区的细节,同时兼顾到了图像中无需增强的亮区,能够清晰地突显出暗区的细节。(2)基于均值和标准差的自适应图像局部增强算法。该改进算法中的增强系数随图像的局部均值和局部标准差自适应地动态变化,实现了对图像局部较暗区域细节的增强,而且由于该算法具有自适应性,使得增强更加具有针对性。实验结果表明,改进算法较常见的局部对比度增强算法有更好的增强效果,在增强图像暗区域的同时使图像中的亮区域保持不变,能够充分地增强图像的局部,更加清晰地突显出图像暗区的细节。综上所述,论文提出的两种改进的图像局部增强算法,对类似的图像局部增强具有一定的参考意义。另外,论文从视觉效果(定性)和信息熵值两个方面对图像增强的效果进行了评价,下步可以使用其他适合的图像评价方法综合评价增强的效果。