灰度级图像增强是图像处理中的典型处理方法，并应用于诸多领域，如侦察、遥感、军事、卫星影像以及其他可视化图像方面。分辨率是影响图像质量当中最重要的因素。在这些图像中，常会存在着许多噪声，例如在拍摄遥感图像中，雨雾、阴天、大气反射、远距离传输过程中的细节丢失等等将会对图像质量产生很大的影响。因此，有效的减少噪声并增强图像中的有用信息是非常有必要的。图像的小波变换增强技术可以增强图像的细节信息，但不能应用于彩色图像，传统的伪彩色图像增强技术可以提高图像的分辨率，但是处理高分辨率的灰度图像时，效果并不理想。为了解决上述问题，本文提出了一种新的方法——基于小波变换的相位调制伪彩色图像增强技术。这种方法可以通过小波变换增强高分辨率的灰度图像，同时通过伪彩色变换，二次提高图像的可视分辨率，为图像增强提供了良好的算子选择。本文首先介绍了小波变换图像增强以及伪彩色图像增强的研究背景，描述了图像增强的基本概念、应用及国内外研究动态，并科学定量的描述了各种各样的彩色空间模型及数字图像处理的内容和范畴。本文的第三章首先介绍了传统伪彩色的几种处理过程，在介绍了灰度分层、灰度级彩色变换、基于频域的彩色变换、基于空间滤波器的伪彩色编码法方法之后，着重介绍了小波变换图像增强技术以及相位调制伪彩色图像增强技术。提出基于小波变换的相位调制伪彩色图像增强的最新方法并与上述几种传统为彩色方法进行相比较。通过Matlab编程来实现这一过程并将其应用到现代图像增强的领域当中。本文的第四章介绍了图像质量评价系统，给出了几种判定图像质量的方法，例如信息熵、清晰度等。通过量化的比较得出本文提出方法与传统的伪彩色图像增强的方法有大幅度的改进。证实该方法有着良好的图像增强效果。在上述几点中，本文由以下两点创新：第一，将小波分析的图像增强理论应用到伪彩色图像增强理论中，首先对灰度图像小波变换进行图像增强，充分突出问题某些方面的细节特征，再通过相位调制伪彩色图像增强方法进行伪彩色变换，从而大大提高原灰度图像的可视化分辨率；第二，针对高灰度分辨率灰度图像的处理，通过Matlab编程来实现这一过程并将其应用到现代图像增强的领域当中用于图像识别与分析。