近年来,随着平板电脑、智能手机等便携式电子产品的日益普及,人们可以随时随地通过图像采集来获取大量的图像数据。然而,这些数据在采集、存储及传输过程中容易受到电子设备的硬件条件、拍摄场景的环境光照及拍摄人的技术水平等内外因素的影响,使得图像中所包含的信息难以被辨别出来,从而导致图像质量下降,并影响了机器对图像内容进一步的识别和判定。因此,本文给出了一种能够较为全面的提升彩色图像质量的后处理增强算法,该算法由亮度增强算法、自适应纹理增强算法和饱和度增强算法构成:1.针对亮度不理想的图像,本文给出了一种基于多尺度Retinex的亮度增强算法。首先将图像转换到HSI颜色空间,然后根据重新组合的多尺度Retinex模型对图像的亮度分量进行增强处理,最后运用一种新的线性量化方法来处理图像数据。2.在清晰度方面,本文给出了一种自适应纹理增强算法,首先利用梯度算子对图像进行纹理检测,并根据图像每个像素点的梯度大小及其周围像素的纹理分布情况自适应选定增强的力度,最后利用分数阶微分模板对整幅图像进行纹理增强,提升其清晰度。3.对于图像色彩,本文给出了一种联合色偏检测及校正的饱和度增强算法,该算法借助灰度非线性变换思想和色偏检测结果来指导图像饱和度分量的增强处理。根据以上三个算法,并结合图像的颜色空间特性及其各个分量的优先级顺序,本文设计了一个较为完整的图像后处理增强算法。根据自顶向下的设计思想,可将该算法分为图像分类模块(色偏检测模块)、色偏校正模块、饱和度增强模块、亮度增强模块及自适应纹理增强模块五个部分。实验结果表明,与几种较为经典的图像增强算法相比,本算法不仅可以根据图像自身信息进行增强处理,还能够在保证增强效果的前提下,具有很好的颜色保持性能和细节保留性能,同时本算法也具有较好的普适性,能够对色彩表现正常、暗淡或鲜艳的多种类型的彩色图像进行有效地增强处理。