随着车辆成为人们日常生活中普遍的工具,车辆的管理成为一个重要的课题。本文解决了车辆识别系统中关于车辆图像增强的一些问题。图像增强技术是图像识别的前提与保证,对于提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息,以改善图像的视觉效果,将原图像转换成一种更适合人眼观察和计算机分析处理的形式。本文着重对图像增强方法中的灰度变换、模糊增强、综合增强、背景调整方法进行了深入的研究,针对增强过程中遇到的一些问题提出了相应的解决办法。对于分段线性变换方法中如何划分灰度区间进行变换的问题,给出了基于区域分割变换方法,加快了调整灰度区间的过程,提高了算法的执行效率。为了适应图像的局部亮度特性,给出了基于幂函数调整的直方图均衡化方法,可以调节图像的明暗程度,增强区域的对比度,同时给出了一种选择最优参数的方法。通过调整直方图均衡化后像素的灰度值,给出了保留灰度级的直方图均衡化方法,丰富了图像的灰度层次,一定程度上消除了灰度级合并对图像带来的影响。对传统的模糊增强方法加以改进,利用正弦隶属度函数进行模糊增强,从而避免增强后大量灰度级信息的丢失,同时加快了最优参数的选择。在模糊增强的基础上进行灰度线性变换,进一步改善图像的增强效果。为方便工程应用和实验分析,本文利用Visual C++开发出了图像增强系统,并简单地介绍了Visual C++实现的图像增强方法。因JPEG格式的图像具有高的压缩比和小的失真度,而流行于各种平面媒体,所以本系统给出了JPEG图像的压缩和解压技术,以便更趋近于实用。在本平台上集成了本文提出的图像处理算法及大多数基本的图像处理函数,可以通过菜单方便地调用。