随着通讯、网络、图像处理等技术的快速发展,视频监控以其方便、直观和内容丰富等特点,日益受到人们重视,被广泛应用于火情监控、小区安全监控、军事侦查、交通违章、流量控制以及公共场所安全防范等领域。视频监控图像质量的好坏,将直接影响监控系统的使用效果。实际成像系统受许多客观因素制约,有时会使监控图像不清晰甚至异常模糊,难以直接从中获取有用信息,因此十分有必需对监控图像进行增强处理,改善图像质量。本文的主要工作可概括如下：介绍了图像增强技术的相关理论基础,简述了数字图像的概念、基本类型和颜色空间表示形式；分析了空域图像增强、频域图像增强等两类图像增强方法及其优缺点,并针对实际图像进行了测试；为评价图像增强的效果,从主观评价标准和客观评价标准两方面,总结了常见的图像增强质量评价标准。针对低对比度彩色图像的增强问题,介绍了Retinex图像增强算法的基本原理及现有方法的分类,重点分析了多尺度Retinex图像增强算法的应用领域和不足之处,在此基础上提出了一种自适应尺度的MSR增强算法,在图像的HSI空间中进行增强处理,利用亮度分量的方差值自适应确定滤波器尺寸,能够达到降低计算量、突出图像细节特征和保持图像色彩稳定性的效果。针对监控图像中感兴趣区域的图像增强问题,分析了经典的序列图像运动目标检测方法,将其与图像增强算法结合起来,提出了一种基于ROI的图像增强方法,仅针对图像中可疑目标区域进行增强,减少了增强算法的运算量,同时可保证可疑目标的增强效果。