由于图像在采集时受到雨雾天气、光线等一系列因素的影响，会导致得到的图像不够清晰。不但无法满足人眼的审美需要，而且会影响到图像的后期识别及特征提取。故图像增强是一项不可或缺的数字图像处理技术。随着数字图像技术的不断进步与发展，各种各样的彩色图像增强技术相继被提了出来。　　为了研究效果更好的图像增强算法，Land在1963年提出了Retinex增强算法。其中，单尺度Retinex算法(SSR)、多尺度Retinex算法(MSR)是Retinex算法中对图像增强效果非常好的两类;并且，为了解决彩色图像增强后色彩失真的问题，又提出了带色彩恢复的多尺度Retinex算法(MSRCR)。通过分析对比这三种算法，特别是分析增强后图像的直方图，发现有以下两点可以进行改善:一是Retinex算法容易产生过增强的现象，即增强后的图像明显偏亮;二是增强后图像的直方图分布过窄。　　由于上述基于Retinex的彩色图像增强算法存在的两个问题，提出了改进的MSRCR彩色图像增强算法，算法过程主要分为三步:首先，对原始图像进行去噪处理以及基于去噪后图像的直方图进行全局亮度调整，增加暗像素的比重;其次，对上一步处理后的图像进行MSRCR处理;最后，基于MSRCR增强后图像的均值和均方差，进行线性拉伸得到最终的增强图像。将改进算法增强后的图像与其他算法增强后图像进行对比，通过主观观察图像的增强效果和客观的数据分析，证实改进的MSRCR算法能更好的实现对模糊图像的增强效果。