更新时间：2022-10-26 14:12
利用数字图像处理技术可以将图像中感兴趣部分加以强调，对不感兴趣的部分予以抑制，强调后的部分对使用者更为清晰，甚至能给出一定的数量分析或不同颜色的表示。这种技术常称为图像增强。图像复原是通过图像滤波实现的。
图像增强常用的方法包括直方图均衡化法、图像平滑法、图像尖锐化法和伪彩色法。直方图指的是一幅图像亮暗的分布情况，均衡化就是将一幅分布极不均匀的图像使其均匀化，从而改善图像的质量；平滑化和尖锐化是针对图像的细节和轮廓，平滑化使图像变得柔和，尖锐化使图像变得清晰；伪彩色法是将原为黑白颜色的图像转变为彩色图像，不同灰度用不同的颜色表示，从而可以更明显地分辨出图像中灰度变化的细节。
图像复原是通过图像滤波实现的。例如，维纳滤波、各种优化意义下的最佳滤波，以及各种类型的中值滤波都是图像复原的方法
图像增强和复原，是为了使图像经过处理，获得更适于应用的效果，在图像通信、图像显示等领域得到广泛的应用。在实际应用中，由于原始图像不能满足理想的要求，例如照度很不均匀，图像某些部分过亮，某些部分过暗；不同时刻获得的摄像机图像，平均亮度相差过大；运动物体在拍摄中有些移动，以及图像本身中混有受干扰的条纹及噪声亮点等。图像增强和复原是作为图像预处理的一个重要环节。
图像增强与复原的研究是一个长期的任务。至今为止，理论和技术上还有很多困难。这主要是多项质量指标要求难以同时兼顾。例如消除了图像中的噪声，同时又降低了图像的清晰程度。为此人们正致力于研究许多质量指标都能兼顾的最优方法。