使用数码相机摄像时,由于照明、天气、相机参数的设定等原因,会在反差、层次、灰度分布等方面出现图像质量问题。与使用胶片相机摄像不同,数码照片可以用图像处理的方法加以改善。本文在分析数码照片几种较典型的降质原因的基础上,针对不同类型的降质照片,研究了改善图像质量的处理算法。论文的主要研究内容有:(1)研究了低能见度条件下照片的清晰化处理方法。给出了针对该类型的灰度图像和彩色图像的增强处理算法。在分析直方图均衡化、同态滤波和基于小波变换的同态滤波等算法的基础上,改进了小波同态滤波算法,并将其应用到HSI彩色空间。通过对不同天气条件下的低能见度照片做增强处理实验,证明了本文算法对低能见度照片的清晰化处理效果显著。(2)针对照度不均照片的图像增强问题,详细阐述了Retinex增强算法的发展和计算过程,采用最优的带彩色恢复的多尺度Retinex,并对该算法做了改进:增强后自适应截取拉伸。将照度不均照片分类并对其进行对比实验,最终证明Retinex增强算法能够有效地改善照度不均的彩色照片的视觉效果。(3)研究了偏色图像的白平衡处理算法。分析了灰色世界法、完美反射法、基于边缘检测的自适应白平衡法,通过实验,证明第三种算法效果最好,且适用性广泛。(4)基于低分辨率图像的数字变焦算法,分析对比了多种传统插值算法,改进了小波双三次插值算法,获得了高分辨率图像。