图像增强技术作为数字图像处理技术的重要分支,已经在人类生活工作中的各个领域都得到广泛的应用,其最终目的就是希望通过增强技术的处理,使图像的某部分有用信息被凸显出来,使其比原图更适合目标的识别、分析、辨识,为其他的图像处理方法提供预处理操作。同时,图像增强技术还能提升图像质量,使其更适合人眼的信息辨别。针对图像增强技术的发展需求,为将人眼视觉特性与图像增强技术结合起来,解决显示设备不同环境条件下显示质量下降的问题,本文展开了以下几个方面研究：首先对传统的数字图像增强算法进行了介绍研究和仿真实现,并对其图像处理效果给予了较客观的评价,论述了其适宜的应用场景和其适用性的局限性。其后研究了人眼视觉特性特征,着重论述了人眼视觉感知中灰度级分辨能力非线性和对结构和反差敏感的特性,并通过此特性建立了简单的模型,利用该模型及设计的实验测定了某一设备不同环境条件下的灰度级分辨能力。最后针对本文所论述的人眼视觉特性,提出一种能较好适应人眼视觉特性的图像增强显示算法,通过灰度至亮度映射再转换回灰度和基于排序的灰度亮度步进误差修正的方式完成图像灰度到图像显示灰度的重映射,对图像进行增强显示。算法编程完成后,在不同环境场景下,采用不同的灰度级分辨能力曲线对图像进行增强处理,处理效果良好,达到了增强显示设备在不同环境光照条件下的显示质量的目的。经大量测试研究表明,显示增强效果明显,具有一定推广应用的价值。