针对复杂环境下如阴天、雾天、夜晚、光照较弱等条件下拍摄的图像存在对比度不足、整体偏暗等问题，提出了一种基于三角函数变换与改进随机漂移粒子群算法的图像增强算法。该图像增强方法主要包括四个步骤，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后对灰度图像利用三角函数变换提高对比度，然后再对图像进行拉布拉斯算子增强，最后再对图像进行色彩恢复。为了提高算法的自适应性，针对三角函数变换中的参数、以及拉布拉斯算子模板的参数选择问题，将改进随机漂移粒子群算法(IRDPSO)与图像增强算法结合，利用信息熵和图像标准差构造适应度函数，对参数进行寻优。将该方法与其他四种算法进行比较。实验结果表明：文中算法简单，增强后的图像信息熵值、标准差值均较大，图像颜色失真度小，增强效果均比其他几种算法好，提高了图像的质量和对比度。

太赫兹扫描成像中，由于激光器功率波动和仪器振动等原因，导致图像对比度较低，成像质量有待提高，且目前针对太赫兹图像的处理还停留在传统算法阶段。本文结合深度学习思想，提出了一种基于生成式对抗网络的图像增强方法。通过对训练集图像引入模糊和噪声，学习低质量图像和高质量图像之间的映射关系，并将其应用在真实太赫兹图像中。实验结果表明，与双边滤波、非局部均值滤波等传统算法相比，本文方法可在改善图像细节的基础上显著提高图像对比度，且视觉体验良好，这为太赫兹图像增强提供了新思路。

传统的太赫兹时域光谱成像通过寻找成像目标的单一特征参数来进行成像,这种方法有很大的局限性,无法灵活对比各种特征参数成像的优劣,很难对成像目标形成明显的对比。为此,针对耐高温复合材料胶接缺陷的太赫兹无损检测,提出一种新的图像增强方式——多特征参数成像,该方法可以通过改变单一特征参数在成像通道的权重,改善整体的成像效果。基于多特征参数成像方法,实现了耐高温复合材料上胶层0.05 mm厚度,下胶层0.15 mm厚度预置脱粘缺陷识别,相比于单特征参数成像方法,图像对比度提高了2倍。

白光阴道镜图像对比度较低, 不利于医生鉴别不同病变程度组织, 也不利于自动化宫颈癌筛查。 利用癌变组织富含血红蛋白成分及血红蛋白具有特征波段这一特性, 与传统高光谱空间扫描成像及分时获取不同波段多光谱成像方法相反, 利用快照式多光谱窄带成像来加速光谱图像获取过程, 提升不同病变程度组织之间灰度对比度同时, 降低后续图像分析处理算法难度, 实现对宫颈组织病变类型高帧率自动化分类。 首先, 使用微型快照式窄带多光谱摄像方法, 在血红蛋白的两个强吸收峰(415±10)和(525±10) nm、 一个反射带(620±10) nm和一个背景波段(450±10) nm共四个波段对宫颈组织进行快照式零时差获取四幅窄带光谱图像。 而后, 对所获取的光谱图像进行简单代数加减, 以生成突显病变组织的融合图像, 提高不同病变程度组织之间的对比度。 最后, 使用欧式距离分类算法, 对光谱融合图像中不同病变级别进行分类, 建立计算机辅助宫颈癌筛查方法。 创新点在于实现了高帧率计算机辅助光学病理诊断方法。 分别采用临床常规白光阴道镜及微型快照式窄带多光谱摄像对宫颈癌手术切下的新鲜组织进行彩色图像及光谱融合图像的高帧率采集, 并使用同一个欧式距离分类算法对两种图像进行自动分类, 分类结果都以组织病理诊断作为标准来计算正确率。 通过对比两种分类结果正确率来检验光谱融合图像相对于彩色图像是否提升对比度, 及其是否可以实现与组织病理诊断（金标准）结果一致的诊断。 欧式距离分类算法对光谱融合图像分类准确率接近100%, 远高于对白光阴道镜图像约50%的准确率。 多位临床医生对基于微型快照式多光谱摄像头光谱融合图像的计算机自动分类结果表示接受。 微型快照式窄带多光谱成像方法能有效提升光谱融合图像获取帧率及不同病变程度组织之间灰度对比度, 能有效快速地将宫颈组织划分为与组织病理诊断结果一致的病变类型。 由于诊断客观、 无创伤、 结果立等可得, 该方法将有助于实现落后地区宫颈癌筛查的普及以及图像导航下的宫颈癌精准治疗手术。

传统的图像对比度增强技术容易造成图像的局部区域过分增强或增强不足等问题,因此提出了一种结合不可分小波分析和曲线拟合的图像对比度增强方法。该方法以标准清晰图像的均值和标准差作为图像对比度增强的理想目标,首先对同一目标的标准清晰图像和低对比度图像进行四通道不可分小波分解,然后利用曲线拟合的预测能力得出分解后具有相同频率通道和相同方向子图像的均值之间及标准差之间的函数关系,通过该函数关系和直方图匹配公式即可得到理想的增强后的子图像,最后将这些新的子图像进行不可分小波重构,并采用清晰度、标准差指标对图像对比度增强结果进行评价。实验结果表明,所提方法所得低对比度图像的增强效果较好,且得到了高清晰度图像。

数字微镜器件(DMD)的灵活性有助于实现并行共焦成像。设计并搭建了基于DMD的并行共焦成像系统,分析了DMD光点阵列对轴向分辨率、横向分辨率和图像对比度的影响,得出了最优光点阵列参数。结果表明:光点越小,则横向和轴向分辨率越高;当光点间距大于光点大小时,增大光点间距对成像的横向分辨率无明显改善;对于1×1微镜,光点间距为光点大小的4倍时对应的图像对比度最高,即1×1光点大小、4倍光点间距为最优光点阵列。对数值孔径为0.25的物镜而言,最优光点阵列对应的横向分辨率优于512 lp/mm,轴向分辨率可达7.82 μm,均达到衍射极限。基于最优光点阵列的三维体光栅成像比宽场成像具有更高的分辨率和明显的层切效果,与激光扫描共焦成像相比无较大差距。基于DMD的并行共焦成像系统在保证高速成像的前提下,实现了高分辨率和高图像对比度的光学层切成像,在实时成像和三维成像中有一定的优势和应用前景。

针对目前直方图均衡算法难以实现, 且易造成亮度饱和等问题, 本文提出了一种范围限制的自适应亮度保持多阈值直方图均衡算法。首先, 对输入图像进行适当平滑, 从而获得它的直方图峰值点个数（N+1）。然后, 对Otsu算法进行N阈值扩展, 并通过这种方法获得图像的N个分割阈值, 从而按照此阈值对图像进行分割。为了能够最大程度地保持输入图像的亮度, 利用输入图像和输出图像的均值亮度最小误差（AMBE）准则, 重新计算了图像的均衡范围。最后, 利用新的均衡范围分别对每一个子图像进行均衡。实验表明, 使用本算法处理Lena图的绝对均值亮度误差为0416 4, 明显优于使用RLBHE算法的0629 5。本算法能够获得更清晰的图像细节, 同时图像的整体亮度保持的也较好。

全场光学相干层析成像（FF-OCT）可对生物样本和活体生物组织实现高分辨率光学相干断层成像。FF-OCT中一个主要的问题是如何通过Hilbert变换由多幅移相干涉图获取断层图像。利用Matlab软件,使用目前几种主要的Hilbert变换，包括一维Hilbert变换及总体Hilbert变换、方向Hilbert变换、单象Hilbert变换和二象Hilbert变换等四种二维Hilbert变换进行了成像质量模拟。结果表明，二维Hilbert变换与传统的一维Hilbert变换图像相比，对比度均有10%左右的提高。

红外成像可以获得目标的强度信息, 偏振成像可以获得目标的偏振信息, 二者结合更有利于目标的探测识别。实验选用天空中飞机、海面上船只、草地上车辆三种典型自然背景下的典型目标作为研究对象, 并利用自行研制的四通道同时长波红外偏振成像系统实现图像采集。实验结果表明, 相对于传统的长波红外成像, 长波红外偏振成像具有以下优势: 长波红外偏振度图像在一定情况下具有更高的图像对比度, 有利于目标的探测识别; 长波红外偏振角图像可以突出目标细节, 有利于观察者对场景内容的理解; 长波红外偏振度和偏振角图像在一定情况下可以抑制杂波干扰, 有利于杂波情形下的目标成像研究。

人眼能分辨的颜色数量远多于人眼能分辨的灰度级,把灰度图像用伪彩色显示出来,人眼可以更好地感知图像中的景物信息。区别于现有方法，明确以有利于人眼探测识别为目标，给出了灰度图像伪彩色化后人眼能感知到的景物信息量的两项评价指标，在评价指标指导下，提出了一种灰度图像伪彩色化方法。该方法在确保灰度图像中各灰度级映射成人眼可分辨的不同颜色前提下，使尽量多的景物信息被人眼感知到。实验结果表明，相较于现有方法，该方法能使更多景物被人眼看清。该方法满足实时处理图像的要求。