计算机图像处理技术，或称数字图像处理技术，是集光学、微电子学、计算机科学、应用科学等学科的一门综合性边缘科学，它是随着计算机应用的广泛深入而逐渐兴起的一门学科。数字图像处理和分析可定义为应用一系列方法获取、校正、增强、变换或压缩可视图像的技术，其目的是提高信息的相对质量，以便提取信息。图像处理中的变换属于图像输入—图像输出模式，而在图像分析中的操作属于图像输入—数字信息输出模式。已有许多图像生成技术问世，但除图像恢复技术以外，图像处理技术在很大程度上与图像形成的过程无关。一旦图像已被采集并且已对获取过程中产生的失真进行了校正，那么所有可用的图像处理技术本质上是通用的。因此，图像处理是一种超越具体应用的过程：任何为解决某一特殊问题而开发的图像处理新技术或新方法，几乎肯定能找到其他完全不同的应用领域。随着计算机的普及，数字图像处理技术已广泛应用于当今的各个工业部门和科学领域，已经为人类认识自然、改造自然带来了很大的进步。
图像增强是图像处理中用来消除原始图像边缘模糊、对比度差等缺点的常用技术，它需要解决的问题包括边缘增强、噪声的滤除、高斯噪声的平滑和细节的保护等等。本论文主要是针对整体偏暗图像而提出的图像增强的方法。对于整体偏暗的图像，我们可以用直方图均衡化来调节图像的灰度分布，使图像变亮。此外，为了进一步提高图像的视觉效果，即解决包括边缘增强、噪声滤除等问题，我们还可以用频域图像增强方法（高通滤波器和低通滤波器）来处理，因为高通滤波器可以突出图像边缘，增强有用信息，使图像更加清晰，而底通滤波器可以平滑去噪，抑制无用信息，从而提高图像成分的可分辨性。
本论文所用的软件是matlab。matlab是Math Works公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境。matlab的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础，由各个领域的专家学者相继推出了MATLAB工具箱，而且工具箱还在不断的增加，这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具。借助于这些“巨人肩上的工具”，各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大地节省了时间。
本文所做工作及论文结构安排：一般而言，对应某些特定的应用，我们通常根据增强处理需要达到的目标而选择合适的增强算法。本文对于整体偏暗图像的增强，主要通过传统的直方图均衡化算法来解决图像偏暗的缺点，通过高通滤波器和底通滤波器来突出图像边缘、平滑去噪。本文的第二部分主要介绍了图像增强处理技术的方法；第三部分详细阐述了直方图均衡化算法的相关概念、处理方法与程序实现，这是本论文的重点内容；第四部分则主要阐述了频域的图像增强，这是本论文的重要方面；第五部分属于结束语。
