矿物显微图像分析是评价矿物品位、研究矿物特性的重要方法。扫描电子显微镜凭借其超高分辨率、大景深等优势,可直接用于观察样品表面凹凸不平的细微结构,已被广泛应用于矿物图像的采集与分析。然而,受矿物样品固有性质等因素影响,导致采集的显微图像呈现对比度低、细节不清晰以及亮度失衡等失真现象,严重影响了矿物微细结构分析的准确性。因此,对矿物显微图像进行增强预处理,提高其可观测性,具有十分重要的意义。本文以扫描电镜获取的矿物显微图像为研究对象,以实际应用需求为驱动,针对各种失真图像的特点,对图像增强技术进行了深入研究,主要研究内容包括:针对低对比度矿物显微图像的具体特征及应用需求,研究了两种对比度增强方法。对于亮暗区域均具有丰富细节的图像,为有效增强图像对比度以及提高亮暗区域内的图像细节,首先采用双平台直方图均衡化对图像进行处理,得到整体效果较佳的输出图像;然后对输出图像采用基于递归分层的连通域均衡化实现局部细节增强。具体地,以递归方式对输出图像进行分层,并以各分层的连通分量为单位进行局部均衡化,将各层处理结果融合得到最终图像。实验结果表明,上述方法在改善图像对比度及提升亮暗区域内细节方面效果显著,在客观评价中具有较高的信息熵值及平均梯度值。同时,对于感兴趣信息仅存在于显著性目标区域的图像,采用梯度变换实现图像对比度增强。该方法通过设置阈值将显著性区域作为增强目标,对图像梯度进行增强处理,并重建增强后梯度场得到显著性区域增强的图像。仿真结果表明,经该方法增强后的低对比度图像,其目标区域更加清晰,背景与对象界限更加明显。对于具有锐利边缘的矿物样品,二次电子在其锐利边缘与平坦区产额不同,易导致图像产生平坦区亮度较低而边缘处亮度突变的亮暗异常现象。针对这一现象,研究了一种基于双边滤波的自适应伽马函数亮度不均校正方法。该方法采用双边滤波提取亮度分量,并根据图像中不同区域亮度的差异自适应地设计并调整伽马函数的取值,在抑制边缘亮度的同时有效突显了平坦区细节信息。相较全局伽马校正等其它方法,该方法对图像中亮暗异常现象的改善效果较佳。