近年来，随着科技的发展和人们生活水平的提高，数码产品尤其是数码相机得到了广泛应用。由于各种各样的原因，人们经常会拍摄到一些曝光不足、效果不好的照片，因此需要有一种方法，可以提高照片的质量以满足人们的需求。图像亮度的调整是数字图像处理中一个比较古老的问题，较早的一些亮度调整的算法过于简单，自动调整的效果并不是很理想，稍后也出现了一些较为复杂的算法，但其计算的复杂度相对较高，且需要一定的用户交互，使用不够方便。因此，研究自动快速的图像增强算法，特别是自适应的亮度调整算法有非常重要的理论和现实意义。本文在以往工作的基础上，提出了两种全自动的图像亮度调整算法。第一种是基于点的图像亮度调整，可以实时处理常规尺寸的图片(800×600的图像处理时间不到0.3秒)。为了充分利用图像亮度的动态范围，我们先用一个全局的亮度映射算子对输入图像的亮度进行调整。该映射算子包含两个部分，首先用一个线性算子增强曝光不足区域的对比度，然后用一个非线性亮度调整算子，对高亮区域进行亮度压缩。在此基础上，我们还提出了一个自适应的双边滤波算子，对图像的局部细节进行微调，根据原始图像的局部特征，可以自适应地增强局部对比度或者压制噪音。最后，为了解决彩色图像调整中的色彩偏移问题，我们给出了一种快速、有效的扩展算法。与此同时，为了满足用户的不同需求，我们还给出了一种梯度域上的调整算法，可以进一步提高图像亮度调整的质量。具体的做法是：首先对图像进行分割，分割后的每个区域分别调整，以调整后的梯度为约束，通过求解一个泊松方程，最终得到较为理想的结果。以上两种完全不同的自动亮度调整算法可以满足不同的应用需求，第一种算法可以实时地得到调整后的结果，并且可以保证调整后的结果在原图基础上有较大的改进。第二种梯度域上的调整算法速度虽然相对较慢，但可以得到更为理想的结果。