图像增强技术是图像处理领域研究重点和热点之一。本文系统地研究了图像自动增强系统中图像质量评价、图像增强算法和基于图形处理器(GPU)的图像处理等核心技术,并在具有显卡芯片的计算机上构建了基于CPU/GPU的图像自动增强系统(Automatic Image Enhancement System)。论文的主要工作和研究成果有:1.图像质量评价算法的设计。提出了基于锐度函数的质量评价算法。该质量评价算法结合了基于点锐度函数和边缘锐度函数的图像质量评价方法的优点,能够准确的反映图像的局部反差和边缘信息,并且具有与内容无关性的特点,对图像类型的判断具有较强的指导性。2.图像增强算法的研究。针对不同类型的降质图像,分别设计了不同的图像增强算法。首先对基于全局信息的图像增强方法进行改进,提高了算法的效果和实时性。其次提出了一种新的多尺度对数Lee图像增强算法,并将其与局部受限的直方图均衡化结合形成了改进的图像去雾算法。最后针对图像增强中的噪声问题,设计实现了基于偏微分方程的图像滤波算法。在增强算法上确保能够改善降质图像的质量,达到较好的图像增强效果。3.基于GPU的并行图像处理。图像处理中具有数据量大,图像处理算法计算复杂的特点,很难实现对采集到的图像进行实时的增强处理。我们对图像质量评价算法和图像增强算法进行了并行算法设计,并利用GPU实现。