图像增强是图像处理中用来消除原始图像边缘模糊、对比度差等缺点的常用技术。它需要解决的问题包括脉冲噪声的滤除、高斯噪声的平滑、边缘的增强和细节的保护。然而边缘增强和噪声滤除在应用上常常构成相互影响的一对矛盾。 针对这一矛盾，本文首先介绍了一种改进的基于模糊的图像处理方法。它通过模糊逻辑引入人类视觉的先验知识，将原始图像像素划归为不同的模糊集合，在每一个模糊集合上选择处理效果优秀的算子，从而使整体的处理效果优于单一算子，同时在设计上获得了比以往自适应滤波算法更大的灵活性。 在前述的基于模糊的图像处理方法的基础上，本文提出了一种改进了的图像增强方法：基于模糊边缘判决的自适应图像增强算法。该方法通过模糊边缘判决，获得一个像素点属于边缘的程度。通过该模糊边缘的判决，图像上的像素点被划分到了显著边缘区、平滑区和处于二者之间的过渡区三个模糊集合。将图像上的各个不同区域中的像素点属于边缘的程度作为一个权值来确定在该点处进行图像的对比度增强和图像的平滑滤波的程度。该算法在增强边缘，滤除噪声的同时较好的保护了图像细节。 实验证明本文提出的基于模糊边缘判决的自适应图像增强算法较好地解决了边缘增强与噪声滤除的矛盾，同时也表明了改进的模糊图像处理方法的合理性。