遥感图像增强是指增强感兴趣地物和周围地物图像间的反差，同时削弱或去除某些不感兴趣地物和周围地物信息的图像处理方法。主要目的是改善图像质量，以使图像更适合于人的视觉特性或机器识别系统。遥感图像增强技术可分为对比度变换、空间滤波和图像运算等。

3.1 对比度增强

对比度增强是计算机图像处理中最基本、最常用的图像增强技术，其工作原理主要是通过改变图像灰度分布态势，扩展灰度分布区间，以达到增加图像对比度的目的。由于对比度增强处理是按像元逐次进行，因此亦称为点增强。

图1-1是常见的四种具有典型特征的直方图形态，其中暗图像的直方图组成成分通常集中在灰度级低（暗）的一侧，亮图像的直方图则倾向于灰度级高的一侧。低对比度图像的直方图窄且集中于灰度级的中部，而在高对比度图像中，图像直方图成分覆盖了灰度级很宽的范围，且像素的分布基本均匀，只有少量垂线比其它的略高一些。一般而言，若一幅图像中的像素占有全部可能的灰度级并且分布均匀，则此图像有较高对比度和多变的灰度色调，其结果是展现一幅灰度级丰富的图像。

1. 线性增强

简单的线性增强是指按比例扩大原始图像灰度等级的范围，以充满显示设备的动态范围，使输出图像的直方图两端达到饱和。线性增强亦称为“线性拉伸”，要求增强前后图像灰度函数关系符合线性关系式（1-1）：

其中,为图像增强后灰度值，为图像增强前灰度值，b为常数，k为斜率。

其中，分别为增强后图像灰度最大值和最小值，为图像增强前灰度最大值和最小值。

假设存在一幅图像，增强前其灰度最大值为60，最小值为10，则通过其直方图可以断定此图像反差小、层次少且比较暗。现欲使其灰度分布于整个灰度区间，即增强后图像灰度最大值为255，最小值为0，故在此结合式（1-2）线性变换关系，其变换过程可用图1-2加以形象表示。

由已知条件可知： = 255/50 = 5.1， = 0-51 = -51，则针对此幅图像的变换函数为：＝5.1gij－51。由此对每个像元逐个计算其输出值，则结果即为所要求的一幅新图像。该幅图像增强前后的直方图对比如图1-3所示，增强后图像灰度值分布于0～255区间，对比度加大，利于判读分析。

由上述变换过程可以看出，斜率在此类变换中决定了输入与输出图像之间灰度值放大和缩小的关系。但在实际的图像处理中，有时只希望增强某一部分图像反差，或压缩另一部分图像反差，此时可以考虑采用以下的分段线性增强方法。

分段线性增强方法主要用于增强某一部分图像反差，或压缩另一部分图像反差，其优点在于它适合于图像局部处理，主要缺点是需要更多的用户输入。

最简单的分段线性函数之一是对比拉伸变换，其思想是提高图像处理时灰度级的动态范围，如图1-5所示。图中点（r1，s1），（r2，s2）的位置控制着变换函数的形状，如果r1=s1且r2=s2，变换为线性函数，则产生没有灰度级变化的图像；若r1 = r2，s1 = 0，且s2 = L－1，变换变为阈值函数，并产生二值图像。（r1，s1）和（r2，s2）的中间值将产生输出图像中灰度级不同程度的展开，从而影响其对比度。一般情况下，假定r1≤r2且s1≤s2，则为单值单调增加函数。这样将保持灰度级的次序，以避免在处理过的图像中产生人为强度。