图像增强技术是图像处理领域的一大类重要的技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图像。图像增强有很多算法，其中常用的算法是直方图均衡化方法。在灰度图像增强算法中，基于概率累积函数的均衡法是灰度图像直方图均衡化算法中一种很成熟的均衡法。但是彩色图像有R、G、B三个颜色分量使得原来的一维问题变成了三维问题，所以彩色图像直方图均衡法成为彩色图像增强处理中的一个难点。目前常见的彩色图像直方图均衡方法有四种：基于颜色分量的独立均衡法、基于三维联合概率的均衡法、基于HSI颜色空间的I分量或者SI均衡法和基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法。但上面所提到的算法都存在一个普遍的问题就是在直方图均衡化处理过程中，图像的灰度级有可能被过多的合并，使得处理后图像的灰度级较少，图像的细节丢失，不能得到满意的图像增强效果。本文对彩色图像直方图均衡化的相关理论和技术进行研究和分析，其中重点研究分析了基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法，并针对该算法对偏暗的图像进行增强处理时产生的一些问题，提出了以下相应的改进方案。针对直方图均衡化过程中灰度合并导致的假轮廓问题。本文采用对数直方图均衡化方法代替传统直方图均衡化方法，此改进方法能够很大程度上减少灰度合并消除假轮廓，而且多次运用对数直方图均衡化方法能够得到更好的图像处理效果。针对基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法导致的饱和度降低而出现的失色问题，本文对增强处理后的灰度图像进行彩色图像恢复时，尽量不做彩色空间转换，保持在RGB空间内作处理。这种改进并没有完全保证饱和度不变，故不能完全消除失色问题，但是在很大程度上改善了失色问题。通过实验验证和分析，改进算法对大部分偏暗的图像能够得到较好的图像增强效果。