人类从外界获得的信息约有75%来自视觉。图像作为视觉信息的主要载体,其质量将影响人们从中获得的信息量。图像增强的口的在于改善图像视觉效果,选择适合的图像增强方法能提高图像中的信息量、方便人们的生产生活。因此,图像增强的研究具有重要的意义。本文前半部分给出了传统的图像增强方法,其中包括：灰度变换、直方图处理、图像平滑、图像锐化以及传统彩色图像增强。传统图像增强算法是进一步研究图像增强算法的基础,因此在图像增强算法中占有很重要的地位。在介绍完传统图像增强方法后,紧接着给出了一些传统图像增强算法的改进方法,其中包括：均值滤波和中值滤波方法的改进以及基于直方图的局部直方图处理。均值滤波和中值滤波的改进方法能够有效地抑制滤波过程中引起的模糊现象。基于直方图的局部直方图处理方法适用于具有特定直方图形状的图像,该方法在不改变图像整体特征的前提下实现了对图像细节部分的增强。最后针对具有特殊用途的医疗内窥镜彩色图像增强算法进行了深入的研究。根据内窥镜图像的特殊性使用了一种简单而有效的增强算法,该算法包括两个步骤：灰度图像增强和色彩重现。首先将内窥镜RGB彩色图像转换成光谱图像,求取具有最大熵的增强图像作为基图像：然后再通过计算基图像和标准图像的欧几里得距离,根据所求的欧几里得距离给基图像重新匹配色彩；最后将其转换成RGB彩色图像。由于该算法的计算量比较大,因此在实验中使用了并行计算方法来加速实验的实现。