图像增强是通过各种算法和技术改善图像的视觉质量。它的目的是使图像在对比度、亮度、清晰度和色彩等方面更好地呈现出来，以提高图像的可视化效果和信息提取能力。

  图像增强的原理可以分为两大类：空域方法和频域方法。

  1. 空域方法：空域方法是指在图像的像素级别进行操作。常见的空域增强方法包括直方图均衡化、线性拉伸、非线性滤波、锐化和平滑等。直方图均衡化通过对图像的灰度值进行变换，使得图像的灰度分布更均匀，从而增强图像对比度。线性拉伸通过将图像的灰度范围映射到更广的范围内，增加图像的亮度和对比度。非线性滤波通过对图像进行滤波操作，强调或抑制某些频率成分，以增强图像的细节或平滑图片。

  2. 频域方法：频域方法是指将图像转换到频域空间进行操作，然后再将其转换回空域。常见的频域增强方法包括傅里叶变换和小波变换。傅里叶变换可以将图像分解为一系列频率成分，通过对特定频率成分进行增强或抑制，以达到图像增强的目的。小波变换能够同时提供时域和频域信息，可以更好地捕获图像的局部特征，从而实现更精细的图像增强。

  需要注意的是，图像增强的效果取决于具体的应用场景和需求。不同的图像增强方法适用于不同的图像类型和处理目标。因此，在选择合适的图像增强方法时，应该根据具体情况进行综合考虑和比较。