针对红外图像的特点，提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法。该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制，通过自适应直方图均衡提高图像对比度，并利用非线性滤波算法增加新的高频分量，最后进行图像融合以实现图像的增强。该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点，并大幅度提高了图像的细节。实验结果表明，该算法对红外图像具有很好的增强效果，可以很好地抑制背景，提高目标的对比度，同时使目标的细节更加明显。

根据射线图像的特点,介绍进行射线图像对比度增强的常用算法,包括线性和非线性的灰度拉伸、直方图均衡和修正等全局对比度增强方法,以及自适应局部增强方法.此外,针对射线图像的散射噪声,提出用同态滤波的方法实现对比度增强.试验证明,采用不同技术增强后的射线图像细节明显,层次分明,可获得更多的图像识别信息.