图像是射线(radiation)与物体相互作用的结果。就光学表面成像而论,图像表征的是物体的反射光分布。就光学表面数字成像而论,数字图像表征的是物体的反射系数矩阵。由于场景条件欠佳而获取了视觉效果不佳的图像,不利于观察和后续处理,就需要图像增强技术来改善图像的视觉质量。因此,图像增强应该准确称为图像的视觉效果增强,而不是单纯的对比度增强,因为实验研究发现,不是对比度越高,图像的视觉质量就越好。图像增强的本质是以牺牲部分次要的信息换取图像视觉质量改善的过程。现代图像科学分为图像获取的理论和技术及图像获取后处理即图像处理的理论和技术。图像处理又可分为压缩、储存、传输、去噪、去模糊和认知等。图像压缩是为储存和传输服务的,图像增强是为图像认知服务的。所有这些技术和过程都希望有高的保真性,理想的处理是无失真处理,如无损压缩。但是无所失就无所得!所以好的或追求的技术和方法是失真小的技术和方法。这也适用于图像增强领域。图像增强是科学而不是艺术。应该以事实为依据,而不应该以心理愉悦为目标,在某些场合不能无中生有式添加成份或信息进行图像增强。本文在分析和测试现有图像增强方法可能产生失真的基础上,发现现有图像增强领域中存在的核心科学问题是不保真的问题,而目前不仅未见图像增强保真性的研究报告,而且现有的主流方法本身也没有满足保真性这一基本要求。为此,本文提出了图像增强中的保真性四准则,并进一步构建了测量增强图像保真性的理论和方法。从普适的热力学理论出发,论证了图像增强是使图像质量人为变好的“熵减”过程,为我们创建图像增强的保真性四准则的建立提供了理论依据。本文还提出图像增强的本质是以牺牲部分次要信息换取图像视觉质量改善的过程。这个关于图像增强的定义隐含了“熵减”,是牺牲部分次要信息而不是增加信息。本文研究了图像压缩领域的图像质量评价并指出该领域评价的实质就是评价保真性。本文进一步建立了基于保真性的增强图像质量和图像增强方法的评价指标。提出并论证了图像亮度是图像质量参数核心要素的论断,并根据实验证实对每一景物都有对应的最佳质量图像存在的研究结果。本工作重点是提出并研究目前未见报告的图像增强中的失真或保真性问题。在图像增强中的保真性理论研究的基础上,提出了保真/失真的测量理论和方法。在分析现有一些图像增强方法(线性的和非线性的)的保真性缺陷的基础上,提出了几种符合保真性准则的新的、智能化的和增强图像质量最佳化的图像增强方法,主要包括智能Zadeh-X变换、智能双向保带宽对数变换、智能亮度变换等,通过与现有的方法的比较研究也证明我们提出的增强方法在保真性等指标上优于目前主流方法如CLAHE和MSRCR。而且不像CLAHE和MSRCR等方法通常需要人为设置许多参数,本研究提出的几种图像增强方法不需要设置参数,是基于图像数据驱动的、完全自适应的智能化的新的图像增强方法。表明了保真性不仅是图像增强中应该被遵循的首要基本问题,而且也能够在满足保真性的前提下更智能的实现增强结果更好的图像。