1. 本选题研究的目的及意义
图像增强技术作为数字图像处理领域的关键技术之一，其主要目标是提升图像的视觉质量，以满足人们在不同应用场景下的特定需求。
而自适应直方图均衡化作为一种有效的图像增强方法，近年来受到了广泛关注和研究。
研究目的：本研究旨在深入探讨自适应直方图均衡化技术在图像增强中的应用，分析其原理、优缺点以及改进方向。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像增强技术一直是国内外学者研究的热点和难点，而自适应直方图均衡化作为其中一种重要的技术，近年来取得了许多突破性的进展。
国内研究现状：国内学者在自适应直方图均衡化算法方面做了大量研究，并取得了一定的成果。
例如，XXX[1]提出了一种基于XXXX的图像增强算法，该算法能够有效提高图像的对比度和清晰度；XXX[2]提出了一种基于XXXX的自适应直方图均衡化算法，该算法能够有效解决传统算法过增强的问题。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:本研究将针对现有自适应直方图均衡化算法的不足，提出一种改进的算法。
主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究经典直方图均衡化算法的原理及其局限性，分析其在处理不同类型图像时存在的问题，例如对比度过增强、噪声放大等。
2.系统研究现有的自适应直方图均衡化算法，包括基于分块的算法、基于平台的算法以及基于曲线的算法等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解图像增强技术、直方图均衡化算法以及自适应直方图均衡化算法的研究现状，为本研究奠定理论基础。
2.算法设计与实现阶段：在深入研究经典直方图均衡化算法和现有自适应直方图均衡化算法的基础上，分析其优缺点，并针对现有算法的不足，设计一种改进的自适应直方图均衡化算法。
3.实验验证阶段：搭建实验平台，选取合适的图像数据集，对改进的算法进行实验验证，并与其他算法进行对比分析，评估改进算法的性能。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于提出一种改进的自适应直方图均衡化算法，该算法将结合图像的局部特征和全局特征，自适应地调整直方图均衡化的参数，以克服现有算法的不足，提高图像增强的效果。
具体而言，本研究的创新点体现在以下几个方面：
1.提出一种新的图像局部特征提取方法，能够更准确地描述图像的细节信息，为自适应直方图均衡化提供更可靠的依据。
2.设计一种自适应的参数调整策略，根据图像的局部特征和全局特征，动态地调整直方图均衡化的参数，避免了传统算法参数设置的盲目性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李俊山,孟祥旭,丁萌,等.基于改进AHE的低照度图像增强算法[J].北京理工大学学报,2021,41(03):291-297,304.
2.郭玉波,王亚男,王健.基于亮度均衡和细节增强的低照度图像增强[J].计算机应用,2022,42(01):283-290.
3.刘海波,李晓娟,李志伟.基于直方图均衡化的医学图像增强算法研究[J].科学技术与工程,2022,22(03):1089-1096.
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