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LocalHistogramEqualization（局部直方图均衡）是一个强有力的工具，并且在处理流程的这一阶段可能会用到。而且它能把一张普通的图片变得极其漂亮。它简单易用，能增强低反差区域细节的能见度。LHE会计算出一个变换曲线，提亮色阶的“高峰”同时压暗色阶的“低谷”。只需应用到图片上，大面积的亮度相似的区域反差就会得到增强。让我们来具体看看这个工具。
LHE提供了三个关键参数设定，并且配有实时预览功能帮助你决定这些参数。
Kernel Radius决定了一个像素周围有多大的区域用于色阶评估。较低的值会产生较强的效果，但更易受噪声与星点周围Ringing效应的影响。较高的值产生的效果更柔和并且受那些人造物（如噪声与Ringing）的影响更小。对于大多数影像而言，50~100的值较为适合。
Contrast Limit（反差限制）应设为1.5~3.0。
Amount类似于透明度（Opacity）的概念。0.25的值表示把结果的25%与原图的75%混合，我们推荐0.25~0.75的Amount。
你可以不去管Histogram Resolution和Circular Kernel两个选项的设定，用默认就可以了。
现在我对这张NGC253的明度图像执行LHE，注意这出色的、反差良好的结果。
不像传统的直方图均衡（HistogramEqualization）算法，LHE一般不会强化噪声。不过即便如此，我们还是建议，在用LHE或其他工具强化反差之前降一降噪。并且，不管是否降过了噪，防止背景与低信噪比区域受LHE影响都是很重要的。
我们还注意到，对全图进行强化反差的行为让亮星产生了一些令人不快的效应。怎么办呢？我们想到了蒙版，但我们如何能同时保护背景与星点呢？拓展你关于蒙版与PixelMath的知识，就知道了。为此我们先岔一下题。
在Part-1中我们学习了如何制作范围蒙版（Range Mask）与星点蒙版。让我们在这里再重复一下。
打开RangeSelection（范围选择），激活实时预览。Lower Limit在0.3及以下看起来可以在分离出星系供强化的同时保护背景。注意到有些星点跑来凑热闹了，这不合我们的意图。小而暗的星点不成问题，但亮星就比较麻烦，所以我们需要一个星点蒙版来掩盖掉它们。
经过大量的试验之后，上图就是是我们为这张特别的图片设定的参数。[画面中字幕：升高该值以（从上到下）忽视星系结构、识别较大星点、保护较大星点、排除较小星点。]
现在范围蒙版与星点蒙版都做好了
我们打开PixelMath。
把星点蒙版从范围蒙版中减去（Subtract），这样就产生了一个混合蒙版。
它同时保护了背景、低信噪比区域与星点不受反差强化的副作用的影响。
现在新的蒙版已经准备就绪
我们重新应用LocalHistogramEqualization，得到了一个近乎完美的结果。
ExponentialTransformation是为后续工作设计的善后工具，但在我们离开IntensityTransformation之前，我们认为介绍它一下还是很有意义的。
让非线性影像暗部的细节显现出来可能需要多次色阶调整，但会强化噪声，而且也可能使亮部饱和。“ET”不需要让两者（提升的暗部；噪声与高光）折衷就能达成这一目标，甚至外加一点可选择的模糊（降噪）。
虽然我们鼓励你去试验，但我们还是偏好默认的PIP Function微妙的效果。Order是执行强度的意思，而这取决于个人口味。在最小值0.1时你就能看到图像有所变化，而对于大多数图像而言，0.1~1.0的值就足够了。Smoothing选项会对噪声较强区域进行一定程度的降噪。你待会就能看到该值低至1.0时的效果，并且该值的设定你全可自己看着办。让默认的亮部蒙版（Lightness Mask）保持勾选以保护亮部区域是明智的。
之后我们在本系列中还会再回到IntensityTransformation。