彩色图像增强是近年来图像处理领域中研究的热点问题，其目的即期望通过调整图像的亮度水平、增强图像的细节信息及有效恢复图像的颜色信息，从而提高图像质量以满足人眼观察或为后续图像处理任务提供信息保证。尽管目前己出现了多种不同形式的增强算法，但由于彩色图像自身结构的复杂性与多样性，以及为追求符合人眼视觉一致性的效果输出，彩色图像增强仍是图像处理领域中亟待解决的一个难点问题。无论是从增强性能还是问题本身的解决思路和方法方面，依然具有值得进一步深入研究的理论价值。　　 高维空间仿生信息学理论自提出以来，在理论研究与实际应用方面均取得了一系列丰富的成果。本文以高维仿生信息学基本原理为出发点，以彩色图像增强处理为工作主线，为该问题提出一种新的思路与解决途径。本文所完成的工作主要包括以下几方面内容：　　 1．针对彩色图像增强处理中的自适应滤波问题，提出一种基于高维空间点位置分布分析的矢量双权值图像滤波算法。该算法基于非局部加权思想，将所考察的局部图块均视为高维空间中的一个点，提出利用点之间的空间距离及点对应矢量之间的夹角来构造矢量双权值核函数。由于更为有效地利用了局部图块的结构信息，所提算法在边缘保持及噪声抑制方面均能获得较好的效果。　　 2．基于Retinex理论框架，结合所提高维空间矢量双权值滤波提出一种新的Retinex彩色图像增强算法。首先依据人眼对颜色信息的敏感特性，通过引入颜色相似度函数构造彩色矢量双权值滤波进行背景光照估计，有效消除了光晕现象；其次通过引入一个局部对比度调节函数实现了图像的细节信息增强；最后结合一种线性颜色恢复算法有效保持了颜色信息。相关实验结果表明，所提算法在光晕消除及颜色保持方面有一定优势，所得增强结果优于同类Retinex算法。　　 3．基于高维仿生信息学理论，提出一种新的图像增强算法，为图像增强问题提供了一种全新的思路与解决途径。利用高维空间同源连续性原理，将图像增强问题转化为一系列同源点的定位问题。针对图像增强涉及的基本问题，提出通过点在不同超球面的不同定位实现图像的亮度自适应调整；通过点在同一超球面的不同定位实现图像的局部对比度增强；最后，结合HSV颜色空间转换方法，得到本文彩色图像增强算法。相关实验结果表明，利用该算法所得增强后图像细节明亮、生动，颜色鲜明、自然，增强性能均明显优于比较算法，尤其在局部对比度增强方面具有较大的优势。　　 4．从高维空间几何角度出发对图像处理中的若干典型问题进行了一些探讨。给出一种经典PCA方法的高维空间几何解释，并得到一种PCA的几何实现算法，所提算法计算简单、形式灵活，具有一定的实际意义。此外，针对高维空间中点对应矢量方向的分布问题，提出一种矢量方向均值聚类算法，并给出该算法的一种应用，为高维空间点的分布分析提供一种新的手段。