图像增强是数字图像处理领域的一项核心技术，旨在提高图像的视觉效果，增强图像中感兴趣的特征，以满足特定应用的需求。在众多图像增强技术中，直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的全局对比度增强方法，它通过调整图像的直方图分布来改善图像的对比度。然而，传统的直方图均衡化方法在增强图像的同时，可能会造成图像细节的丢失和过度饱和等问题。因此，改进的直方图统计方法和分布调整算法应运而生。
研究团队来自吉林大学通信工程学院和数学学院，提出了一种新的直方图统计方法，旨在简化算法复杂性，便于硬件实现，同时确保图像清晰自然，增强图像细节的突出性和良好的视觉效果。该方法的关键在于提出了一个改进的直方图统计和分布调整算法，通过修改整个分布直方图来改善亮度饱和问题，并使用固定的直方图分割点来平衡直方图。实验结果显示，在增加较少的计算量情况下，此方法不仅确保了图像不会出现过度饱和现象，而且保证了图像细节的清晰，具有较好的视觉效果。与传统方法相比，此方法的增强效果更佳。
在直方图均衡化中，直方图是图像像素强度分布的统计表示。直方图均衡化技术通过伸展直方图的分布范围来增强图像对比度，即将原始图像的直方图分布拉伸至整个灰度级别，从而使整个图像的亮度范围扩展，增强图像的对比度。这种方法通常会涉及到图像的灰度变换，也就是将原始图像的灰度级通过某种函数转换为新的灰度级，以达到增强的目的。
然而，传统的直方图均衡化方法可能会导致图像中重要的低对比度区域被忽视，且可能会丢失图像的细节信息。为了避免这些问题，研究者们提出了多种改进方法，比如亮度保持双直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。这些方法通常会考虑图像的局部特征，对局部直方图进行调整，以达到在增强图像对比度的同时，保护图像细节的目的。
本文中提到的改进方法，在直方图均衡化的基础上，提出了一种新的算法流程。文章中给出了一些关键的计算过程，比如如何确定直方图的分割点，如何对块进行调整等。这些计算过程的设计目标是为了在不增加过多计算量的情况下，改善图像质量。此外，文章也提到了一些与其他研究的比较，证明了新方法在图像增强效果上的优越性。
改进的图像增强直方图统计方法是一个综合性的技术，它结合了直方图均衡化和分布调整两个关键技术点，旨在提升图像质量，特别是在硬件实现复杂性上的优化和图像细节保留方面。这些技术的优化，对于实际应用，如医学图像处理、遥感图像分析等领域具有重要的应用价值。
