定义
局部处理针对图像某一特定区域所采用的灰度变换技术。
对于图像的局部处理而言，一般的内涵通常是指局部增强，也即针对特定区域采用灰度变换进行邻域空间操作，以期达到对于对比度等参数的改造和增强效果。对于全局性的图像增强，可以使用直方图匹配和直方图均匀化的直方图处理方法，在某种意义上这种全局增强的手段有时对图像小区域细节的局部增强也仍然是适用的，但是也有仅应用于局部的处理手段。
图像的对比度增强算法特别是在医学图像上应用较多，这是因为医学图像的对比度常常会较低。众所周知，人眼对高频信号(边缘处等)比较敏感。虽然细节信息往往是高频信号，但是他们时常嵌入在大量的低频背景信号中，从而使得其视觉可见性降低。因此适当的提高高频部分能够提高视觉效果并有利于诊断。
当我们需要基于统计进行对比度增强时，设
是图像中某点的灰度值，局部区域为以
为中心的
的区域。
局部的平均值为：
而局部方差为：
定义
表示
对应的增强后的像素值，有
一种最简单的方式就是令C为常量，一般C>1，这高频成分
就能得到增强。这种情况下，图像中所有的高频部分都被同等放大，可能有些高频部分会出现过增强的现象的。
一种解决的方案就是使用不同的增益，科研人员提出了如下的方案：
上式中，D是个常数，这样是空间自适应的。具体效果如下图所示：
参考文献
[1] Hui Zhu, Francis H.Y. Chan, F.K. Lam. Image Contrast Enhancement by Constrained Local Histogram Equalization[J]. Computer Vision & Image Understanding, 73(2):281-290.
参阅：灰度变换、对比度、直方图规定化、直方图均衡、空间滤波
