数字图像增强是数字图像处理中一个重要的环节，它通过技术手段改善图像的视觉质量，使之更适合人眼的观察或者机器的进一步处理。在这一领域，MATLAB凭借其强大的计算和处理能力，提供了一系列的工具箱和函数，帮助研究者和工程师实现图像的增强处理。
数字图像增强的主要目的是改善图像的视觉效果，增强图像中有用的信息，同时减少无关信息的干扰，提高图像质量。具体来说，增强的手段包括提升图像对比度、调节亮度和颜色、以及减少噪声等。在不同的应用场景下，所采用的增强方法和策略可能会有所不同。
空间域方法和频域方法是数字图像增强中常用的两大类方法。空间域方法直接对图像像素点进行操作，通过改变像素值来增强图像，例如直方图均衡化就是一种典型的空间域方法，它通过对图像的直方图进行操作，使得图像的亮度分布均匀化，从而增强图像的对比度。频域方法则是通过对图像在频域中的变换进行处理，常见的如傅里叶变换后在频域内进行滤波处理，用以减少噪声或提取图像特征。
MATLAB，全称Matrix Laboratory（矩阵实验室），由Cleve Moler博士于1970年代末期开发，最初用作矩阵理论和数据分析的教学工具。1982年，MathWorks公司推出MATLAB软件，并不断升级，目前已有多个版本，如7.0和7.1。MATLAB被广泛应用于矩阵代数、微积分、应用数学、数字信号处理、数字图像处理、神经网络和小波分析等众多领域。MATLAB之所以适用于图像增强，是因为它具备以下特点：
1. 强大、高效的矩阵和数组运算功能：MATLAB在矩阵运算方面优势明显，处理速度很快，特别适合于图像这种二维矩阵数据的操作。
2. 语法规则与一般高级语言类似：对于有一定编程基础的用户来说，MATLAB的语法易于学习和掌握。
3. 语言简洁紧凑，使用灵活：MATLAB的编程风格较为自由，支持多种编程范式，为用户提供了更多的灵活性。
4. 提供丰富的库函数：MATLAB内置了大量的函数库，包括图像处理工具箱，用户可以方便地调用这些函数进行各种图像处理操作，而不需要编写繁琐的子程序。
5. 强大的绘图功能：MATLAB提供了丰富的绘图功能，可以在图像处理过程中直观地显示和分析图像数据。
使用MATLAB进行数字图像增强的实践表明，它在进行图像处理实验时具有简单、高效的特点。研究者可以利用MATLAB提供的图像处理工具箱，快速地实现图像的对比度增强、直方图均衡化、平滑滤波和锐化等操作，同时也能方便地对处理前后的图像进行对比分析。
通过将原始图像与处理后的图像对比，研究者和工程师可以评估图像增强效果，进而根据具体应用场景的需求进行调整和优化。图像增强在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等众多领域都具有非常重要的作用，MATLAB作为一种强大的工具，在这一领域中发挥了不可替代的作用。
