随着计算机视觉、多媒体技术以及人工智能的发展,彩色图像的应用越来越广泛,基于彩色图像的处理技术也显得日益重要。图像增强是图像分析与处理的一个重要预处理过程,是利用各种数学方法和变换手段来提高图像的对比度和清晰度,以突出人或其他接收系统感兴趣的部分。在图像分析中,彩色是一种能简化目标提取和分类的重要参数；在图像处理中,常常借助颜色来处理图像以达到对人眼来说增强了的视觉效果,因为人的眼睛只能分辨几十种不同深浅的灰度级却能分辨几千种不同的颜色。因此,彩色图像增强有着重要的意义。本文的主要内容包括对颜色空间的归类分析和传统灰度处理技术在彩色图像增强中的应用,直方图均衡化在不同颜色空间中的应用分析以及对传统彩色图像的亮度和饱和度调整算法的改进。　　 文章首先介绍了数字图像处理在不同领域的应用,彩色图像增强的研究背景以及相关技术的发展动态。其次,对人眼构造和成像原理以及颜色理论进行了综述性介绍和分析。在此基础上,对目前主要颜色空间进行了归类分析,并对各种颜色空间的相互转换进行了阐述。然后将传统的灰度图像增强算法:包括线性变换、非线性变换等应用到彩色图像处理中,并通过实验分析了这些算法的优缺点。此外,研究和分析了基于直方图均衡化在不同颜色空间中彩色图像增强并得出若干结论。　　 由于颜色空间的选择对彩色图像处理的效果起着很重要的作用,因此本文在研究和分析了基于直方图均衡化在不同颜色空间彩色图像增强的基础上,提出了一种基于人眼视觉特性的饱和度分割与亮度局部调整相结合的增强算法。在HSV颜色空间,将饱和度分量分割为四个区域,再采用本文提出的彩色增强算法对不同的饱和度区域利用数学期望调整曲线进行处理,然后根据均值和方差特性再对亮度分量进行局部调整。最后通过实验证明,利用主观和客观评价方法进行评价,验证了本文提出的基于人眼视觉特性的饱和度分割与亮度局部调整相结合的增强算法,达到了增强的目的,处理后的图像对比度和清晰度有明显的提高,同时更加符合人眼视觉感知特性。