多变的外界环境会造成获取的图像对比度低、色彩偏暗,图像信息不够丰富,不利于图像进一步在监控、目标检测、目标分类、目标跟踪的应用。论文针对以上情况的图像增强及图像质量评价进行分析和研究。Log系数变换域的直方图方法在增强图像对比度的同时能够保留图像细节信息。它与HSI颜色空间相结合对彩色图像进行增强有很好的颜色保持作用,而且具有高鲁棒性,对于多种环境都适用。故论文详细分析了3种变换域直方图方法:变换域直方图均衡化、变换域直方图平移、变换域直方图匹配。并利用基于对比度熵的图像质量评价标准来对这几种方法的增强效果进行评价,指导算法选取最优变换和最优参数。面向结构的噪声估计方法通过亮度一致性度量来区分图像噪声和结构信息,从而准确估计噪声大小。自适应邻域去噪方法的优点是能够很好地抑制图像加性噪声并较好地保持图像边缘、结构等信息。论文提出一种基于面向结构噪声估计的自适应邻域去噪方法,将二者结合可得到较好的去噪效果。并用基于视觉特性的图像质量评价方法对结合去噪的增强效果进行评价。