图像增强技术在许多应用领域具有广泛的应用，但它也有一些限制和挑战。以下是图像增强技术的主要限制：

  1. 信息丢失：图像增强技术可能导致图像细节的丢失或者引入新的伪像。例如，在增强过程中调整对比度或亮度可能会导致细节的丢失，或者增强过程中降低噪声可能导致图像平滑度的提高，而丢失一些细节。

  2. 物理约束：图像增强技术受到物理约束的限制。例如，在低光条件下拍摄的图像中，噪声可能会非常高，图像增强技术可能无法恢复清晰的图像细节。另外，由于成像系统的限制，如光学投射或传感器噪声，图像增强技术可能无法消除这些物理约束导致的伪像。

  3. 主观性：图像增强是一个主观过程，具体的增强方法和参数选择可以因不同应用场景和个人偏好而有所不同。这可能导致不同的人对相同的图像增强结果有不同的评价和感受。

  4. 计算复杂性：某些图像增强技术可能需要复杂的计算过程，这对于实时应用和计算资源有限的设备来说可能是一个挑战。例如，在数字图像处理中，一些高级图像增强技术，如基于机器学习的方法，可能需要大量的计算资源和时间。

  5. 数据稀缺性：某些特定场景下，图像增强技术可能面临数据稀缺的问题。例如，在医学图像增强中，由于诊断图像的获取成本和难度较高，可用的训练样本可能有限，这可能会影响增强技术的性能和泛化能力。

  尽管存在这些限制，图像增强技术仍然在许多领域中具有重要的应用，而且随着技术的不断发展，相信在解决这些限制方面会有更多的突破和改进。