图像增强算法可以通过改善图像质量，增强图像的细节和对比度等方面，但并不能完全避免图像失真。图像失真可能由于多种因素引起，例如图像损坏、传感器噪声、失真产生设备的限制等。图像增强算法的目标是改善图像的视觉质量，使观察者能够更好地理解和分析图像内容。

  常见的图像增强算法有直方图均衡化、滤波、锐化、降噪等。直方图均衡化通过调整图像的灰度级分布来增强图像的对比度，以改善图像的视觉效果。滤波算法可以通过去除图像中的噪声或者平滑细节来改善图像质量。锐化算法可以通过增强图像的边缘和细节来提高图像的清晰度。降噪算法通过减少图像中的噪声来改善图像质量。

  然而，这些图像增强算法在处理图像时也可能引入一定程度的失真或伪影。例如，在直方图均衡化中可能会导致过度增强某些区域的对比度，使得图像看起来不自然。在滤波算法中，过度平滑可能导致图像细节的损失。在锐化算法中，可能会引入图像的噪声或者产生边缘双边缘效应。在降噪算法中，可能会导致图像细节的模糊。

  因此，图像增强算法的选择和参数设置需要根据具体的应用和图像特性进行调整。在实践中，常常需要在图像质量改善和失真控制之间进行权衡。为了减少图像失真，可以尝试结合多种图像增强算法，调整参数以达到更好的效果。此外，对于一些比较复杂的图像失真问题，可能需要借助于更高级的图像处理技术，如图像复原或图像重建算法来解决。