图像增强作为一种图像处理算法在生产生活中得到了广泛应用，成为图像算法的经典问题之一。伴随着科技的进步和人们的需求，彩色成像设备越来越多的运用于工业、生产和生活中的方方面面，然而现今成熟的图像增强理论都是面向灰度图像，关于彩色图像的复杂的矢量值理论体系尚为建立，本文对彩色图像增强这一课题进行了深入研究，从现有算法的优缺点出发，有针对的提出改进，实验结果也证实了改进的有效性。本文首先对最普遍的做法—基于亮度分量的彩色图像增强算法进行实现，从保持色调不变的角度出发，并结合CLAHE算法，成功实现了相对亮度的对比度增强；其次，针对基于亮度分量的处理方法引入的色域问题，提出一种改进的色调保持型彩色图像增强算法，该算法简洁高效，成功的在保持色调的同时避免了色域问题；最后，针对前两种色调保持型算法在彩色信息恢复方面的不足，通过模拟人眼的彩色恒常性实现了Retinex算法，并在细节增强、动态压缩、彩色信息恢复方面取得了较好的平衡。