Retinex是一种建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强理论，其实质就是从图像中抛开照射分量的影响来获得物体的反射分量，即获得物体本来的面貌。与其它图像增强方法相比，Retinex算法具有锐化、颜色恒常性、动态范围压缩大、色彩保真度高等特点。故本文对该理论进行了重点研究。 本文分析了几种常规的图像增强方法的优缺点；在颜色恒常性理论的基础上研究了全局和局部Retinex算法；对全局Retinex算法引入了两种改进方法；详细地分析了局部Retinex算法和同态滤波之间的相关性；并对在局部Retinex算法中使用的高斯模板的大小和高斯函数的方差之间的关系进行了研究；实验过程合理地分析和使用了几个有效的图像增强的评价指标。 最后，本文在分析全局和局部Retinex算法的基础上，提出了一种将两者联合的Retinex方法。通过实验分析，该联合的Retienx算法在对比度和熵方面基本达到了局部Retinex算法的水平，且在亮度方面更是优于局部Retinex算法。