由于内窥镜成像技术的限制,国内高清电子内窥镜始终发展缓慢,阻碍了国内微创技术的发展,因此内窥镜图像增强技术的研究迫在眉睫。内窥镜图像的质量对微创手术至关重要,但是由于内窥镜成像设备以及身体内部环境复杂性的限制,内窥镜图像往往存在亮度差异大和组织纹理对比度较低的问题。因此,本文主要针对内窥镜图像亮度和对比度问题进行研究,提出了一种有效的内窥镜图像增强方法。本文研究主要分为亮度调整和对比度增强两个方面。第一部分针对内窥镜图像亮度,提出了一种基于Gamma校正的自适应奇异值均衡方法。第二部分针对内窥镜图像纹理对比度较低的问题,提出了一种基于自适应剪切阈值的限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）的局部对比度增强方法。具体研究内容如下:（1）针对内窥镜图像亮度差异较大的问题,提出一种有效的亮度调整方法。该方法由Gamma校正和奇异值均衡两部分组成。第一部分根据内窥镜图像的亮度不同,将内窥镜图像分为暗图像、中等亮度图像和亮图像三类。利用基于截断累积分布函数（CDF）的Gamma校正方法增强暗图像,利用基于负像策略的Gamma校正方法实现亮图像增强,采用基于均值和标准偏差的Gamma校正方法增强中等亮度图像。第二部分采用基于离散小波变换的自适应奇异值均衡方法实现内窥镜图像亮度增强。基于JND阈值模型提出一种自适应加权参数,实现对奇异值矩阵的自适应均衡处理。（2）针对内窥镜图像对比度较低的问题,提出一种基于自适应剪切阈值的CLAHE局部对比度增强方法。其剪切阈值根据图像子块的纹理信息自适应设置,从而避免局部组织结构和血管轮廓过度增强。基于暗图像、中等亮度图像和亮图像三类,从主观视觉感受和客观指标评价两方面进行了实验对比,验证了本文方法的有效性。最终结果表明,本文方法不仅能够很好的增强内窥镜图像的亮度和对比度,同时保持了图像的血管边缘纹理和颜色信息。