图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体
参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现
在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。
2.图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或
去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特
定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、
图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均
衡化增强图像对比度的方法和中值滤波为主要内容，其他方法同学们可以
在课后自行练习。
直方图均衡化
直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增
强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理
应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，
也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情
况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均
匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图
像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的
所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，
可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，
即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
中值滤波
中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性滤波技术，它的目的是在消除
噪声的同时保持图像中的边缘和细节。中值滤波法是把邻域内所有像素按
序排列，然后用中间值作为中心像素的输出。例如，如果窗口长度为 5，
窗口中像素的灰度值分别为 100、110、190、106、116，按从小到大排序
得到该窗口内各像素的中值为 110，于是原来窗口中心点的灰度值 190 就
由 110 代替，如果 190 是一个尖锐的噪声，此时就得到了滤除。
二维中值滤波的定义为：
g(x, y) Median{ f ( x k, y l),( k,l) A}
A
式中， 为窗口，通常窗口的大小选取奇数，以便于有中间像素。若窗口
大小为偶数，则中值可取中间两像素的平均值。由于中值滤波输出的像素
是由邻域图像的中间值决定的，因此中值滤波对个别与周围像素灰度差异
