在信息社会中，随着人们生活水平的不断提高，人们常常需要通过图像来获取信息，并且对图像高分辨率、多细节的需求是非常迫切的。但是我们一般并不是很容易能够得到有丰富的纹理与微弱细节对比明显的图像，于是我们非常需要对图像细节进行增强来提高图像的分辨率质量与微弱特征。本文将进一步探讨和研究图像增强的理论和方法。图像增强是数字图像处理中最简单且最具吸引力的领域。近些年来，研究人员已把分数阶微积分理论从纯粹的数学理论研究领域引入到了数字图像处理的应用中，从而使分数阶微积分的研究取得了突破性的进展，这在世界上都是一个研究很少的新兴领域。在图像处理中，对比于以前的基于整数阶微分的处理图像的方法，分数阶微分拥有显著的优势。本文首先对已有的用分数阶微分增强图像的方法进行了研究。由于分数阶微分掩模处理图像存在方向性，将分数阶微分与泰勒公式和方向导数相结合，从而充分利用了所处理像素的邻近像素点的信息。论文中对此改进的分数阶微分的方法进行了分析，并重点推导了分数阶微分掩模的构造与变换过程，并将其用于图像增强。最后为了验证以上改进的图像增强方法的效果，在Matlab平台上进行仿真实验，并计算出从实验得到的图像的质量参数，然后和现有的典型图像增强方法的处理结果进行了比较，从结果可以得出，本文所提出改进的图像增强方法能有效地提高灰度图像的纹理特征。