在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原
图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减不需要的特征，它的目的主要是提高图像的可懂度。图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如付立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。
空域法：点处理（图像灰度变换、直方图均衡化、伪彩色处理等）
频域法：高、低通滤波等
图像增强的方法：
灰度变换：
图像的灰度变换，一种稍微复杂一点的方法是直方图均衡化。直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，广泛应用在图像增强处理中，它是以累计分布函数变换为基础的直方图修正法，可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素的取值动态范围。
直方图均衡化：
直方图均衡化是将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加灰度值的动态范围，达到增强图像的目的
图像平滑：
图像平滑主要是为了消除噪声。噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，是图像平滑主要研究的任务。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时一般我们要提取的图像的边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，重要的就是如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息。为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波，对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数，这时候就称为加权均值滤波；对于中值滤波，对应的像素点的灰度值用窗口内的中间值代替。实现均值或中值滤波时，为了简便编程工作，可以定义一个n*n的模板数组。另外，读者需要注意一点，在用窗口扫描图像过程中，对于图像的四个边缘的像素点，可以不处理；也可以用灰度值为"0"的像素点扩展图像的边缘。
图像锐化：
图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像鋭化技术，使图像的边缘变的清晰。图像銳化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
锐化的作用是使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方，所以锐化算法的实现是基于微分作用。
图像复原技术与增强技术不同，它需要了解图像质量下降的原因，首先要建立"降质模型"，再利用该模型，恢复原始图像
根据退化原因，图像恢复的方法有：(
退化原因： 恢复方法：
即衡量接近全真景物图像的程度，或者说，对原图像的估计是否到达最佳的程度。
图像增强”是一个启发式过程，目的是处理后的图像有利于人眼系统的观察图像内容“图像增强”是一个启发式过程，目的是处理后的图像有利于人眼系统的观察图像内容