图像增强是数字图像处理中的重要步骤,它对提升图像质量有着关键的作用。现实中采集到的图像经常会出现成像质量不佳的问题,如图像模糊,对比度低等。这样,就需要采用图像增强方法,使得图像中切合用户需求的部分得到更好的展示。图像增强经过较长时间的发展,已经有了很多典型的处理技术,如直方图均衡,中值处理,变换域增强等。一般而言,特定的图像增强方法适用于一定条件下的处理,而不是在所有情况下都适用。本文先阐述了图像增强方法的概念和理论基础,再深入分析了一些有代表性的算法,包括灰度变换,直方图均衡,小波增强等。之后文中从小波分析出发,针对传统的小波系数线性增强方法处理图像时容易导致过增强的问题,提出基于自适应阈值的增强方法。方法先对图像进行二维小波分解,然后针对低频系数的统计信息得出最优的自适应阈值,根据阈值对低频系数进行处理,最后小波重构得到增强图像。实验结果,这种方法处理对比度不理想的图像时,有良好的增强结果。得到结论,方法为一种优良的增强方法。鉴于图像中的几何扭曲对图像质量的影响,为了增强图像的视觉效果,文中又对几何校正的方法进行了一定程度的探究。文中提出了一种新的抛物线数学模型,对文本线进行遍历,得到一系列文字的位置点,用位置点的坐标结合模型拟合出文本线,根据文本线与水平线之间的差距进行精确恢复,以得到水平分布的文本行。结果显示,有效实现了扭曲文本图像的纠正,并且有很高的时间效率。