本文着重对传统的图像灰度变换方法进行了深入研究，如线性灰度变换、非线性灰度变换和直方图均衡化等，并介绍了Photoshop中灰度变换功能的使用。最后针对灰度变换过程中遇到的问题提出了改进的算法，并通过实验的方法对其进行了评估。 传统的线性灰度变换与非线性灰度变换会使图像的灰度范围难达到图像格式所允许的最大灰度变换范围，图像的层次感表现得不好，图像信息丢失等；直方图均衡化能自动地增强整幅图像的对比度，但不能适应图像的局部亮度特性，容易发生灰度级简并现象，从而造成区域细节丢失，同时对噪声也较为敏感；局部直方图均衡化是一种自适应的方法，能最大程度的增强细节部分，但它的计算量非常大，同时会引进很多噪声。针对以上这些问题，本文提出了一种基于动态阈值的自适应直方图均衡化算法。经实验得出，该方法对那些背景区域多，灰度变化少的图像非常适用。可有效抑制背景的过度增强，并减小目标细节的简并现象，从而得到层次感较好的图像。 为方便实际应用和实验分析，本文利用VisualC++.NET开发了图像灰度变换系统，其中实现了图像灰度变换的传统算法、改进算法、图像模式转换及直方图统计等功能。该系统不仅针对BMP文件，还可以对JPEG、TIF、PNG等格式图像进行显示、读写和保存。使用了VC++.NET的图形用户界面，将各功能模块化，不仅可以灵活操作，还为后续实现该软件商业化铺平了道路。