图像是人对视觉感知的物质再现,但是受到设备条件限制,图像有时不能达到对真实场景物体以及光照的正确记录。同时,在某些特殊场景下采集的图像,受不良光照条件的影响,不利于人眼观察。另外,在真实场景下采集的自然图像包含噪声,在不良光照条件影响下易丢失重要细节。为解决这些问题,本文在研究了图像光照补偿方法基础上,设计并实现了针对几种光照条件的自然图像增强方案。　　 本文首先介绍了图像光照补偿问题的背景以及典型应用场景。分析了图像光照补偿问题需要解决的难点,即针对几种光照类型图像的不同光照补偿需求,以及自然图像的噪声处理和细节增强。根据此需求,本文设计并实现了图像光照补偿算法,主要分三个部分:基于光照——反射模型的图像光照层、反射层分解,光照层光照补偿,以及反射层降噪、细节增强。针对图像光照层、反射层分解问题,本文采用了基于双边滤波的方法。该方法可以在避免光晕等人工效应的同时,得到准确的光照层信息,以及与光照无关的、代表物体本质特征的反射层信息。在光照层,本文采用了基于Beta分布的光照补偿方案。该方法可以自适应的补偿多种光照类型的图像,减少手动设置参数带来的人工效应问题。在反射层,本文采用了一种结合空频域信息的图像降噪和细节增强方法。该方法在降噪的同时,防止模糊边缘信息或者使细节退化；在图像增强时,避免放大噪声。　　 算法分模块实验结果展示了本算法能够根据图像统计特征,补偿高动态范围场景采集图像的动态范围,降低包含阴影或高光图像受阴影或高光的影响,提高低对比度图像的对比度。针对包含噪声自然图像的增强和降噪算法测试结果表明,本方法可以有效提高图像的峰值信噪比,增强图像的细节信息,并能降低噪声。算法整体性能实验比较结果指出,本文方法相比于Retinex方法要更适合于本实验的应用场景。最后,将算法应用于人脸识别的光照补偿问题,高动态范围图像显示问题,以及强背光图像增强等,描述了算法的适用场景。