随着计算机技术和互联网的快速发展，以图像为重要表现形式的多媒体数据通信技术迅速起飞，简单的文本、语音通信形式不再满足人们的日常需求，多媒体通信给人们的学习环境、日常生活和工作方式带来了深刻的变化。然而人们对图像质量的要求也在不断提高，图像在获取时由于场景条件、拍摄状态、成像设备等原因的影响，使得图像质量下降，为此需要对模糊图像进行后期的增强处理。　　图像增强技术是指输入为一个给定的模糊图像，输出为用于特定应用的高质量图像，通过修改图像的某些属性，使之更适合于特定的应用或更适于观察者观赏。在这个过程中，图像的一个或多个属性被修改。而这些属性的选择取决于特定的需要。本文在深入研究一维阶跃边缘外推增强算法的基础上，分析了传统的非线性增强算法中存在的问题及其缺点，提出了改进的频率外推图像增强算法，有效地提高了图像的视觉质量。主要的研究工作具体如下:　　1.提出了一种改进的图像对比度增强算法，利用尺度改变而图像的边缘形状不变的特性以及图像的低对比度区域需要比图像的高对比度区域更强的增强力度（即需要更大的增强增益）的原理，在充分考虑了图像局部特性的基础上，锐化过零点的斜率，从而得到了PSNR值更优的增强图像。　　2.提出了一种新的图像增强方案，研究了高斯模糊后图像中高频分量的变化方式，即拉普拉斯(Laplacian)金字塔中各层分量的形状不变特性，利用模糊图像中高频分量及尖峰锐化技术得到更锐利的高频分量，将此更锐利的高频分量叠加到原模糊图像上，从而实现了图像的快速增强。　　3.提出了一种基于机会成本的最优参数选择算法，利用该算法有效地确定了新的增强方案的最优参数对，最后通过实验仿真验证了该图像增强方案及参数确定方法的有效性。