近年来,彩色数字图像信息随着多媒体技术的不断完善被广泛地应用于各种领域。彩色图像增强,是一种非常重要的预处理过程,在改善彩色图像质量和后续图像分析中起到了非常关键的作用,这使得彩色图像增强算法的研究成为了热点。不同于灰度图像增强,彩色图像增强过程中,不仅要加强图像的判定和识别效果,还要避免图像增强后引起的色彩失真。本文算法按照从彩色图像提取亮度图像,再恢复到彩色图像为主体的思路,先对彩色图像进行亮度图像(二维灰度图像)的计算和增强处理,最后实现增强后的彩色图像恢复。彩色图像的增强效果由亮度图像的获取方法、处理方法和彩色空间的选取共同决定。本文彩色图像的亮度图像计算采用最大值法,确保提取的亮度图像的精度和避免彩色恢复过程中出现像素值溢出的现象；在亮度图像的增强处理上,提出了一种改进的双直方图动态范围均衡的方法,对输入直方图进行了一定的预处理,在增强图像的同时获取更多的图像细节；彩色恢复过程中采用对RGB各通道进行比例点乘运算的彩色空间处理方法。整个算法过程避免了常见算法中的彩色空间转换,提高了算法效率,同时获取了较好的颜色保真,实现了一种快速的颜色保持彩色图像增强算法。综上,本文主要的研究工作有：(1)介绍了二维灰度图像增强的基本方法,阐明各种方法的增强原理与实现过程,以作为彩色图像增强算法研究的基础。对几种常用彩色空间模型进行学习,并详细讨论了利用彩色空间进行彩色图像增强的常用方法。(2)分析各种彩色图像增强方法在增强效果、算法复杂度和颜色保持上性能的优缺点,并提出一种改进的直方图处理方法,即双直方图动态范围均衡算法,并将其运用于彩色图像增强处理中,实现了一种快速的颜色保持彩色图像增强算法,同时考虑了彩色图像的颜色保持,算法效率和像素值的值域问题。(3)进行几种增强算法的实验比较,通过主客观性能指标参数的对比得出,本文算法处理后既得到了更加清晰的彩色图像,也取得了比较好的颜色保持效果,同时运算效率得到了提高,具有一定的优越性。最后,进行了交通场景中低照度图像增强的案例研究。