图像增强的目的在于突出图像中的某些信息，同时削弱或去除无关信息，或将原图转换成一种更适合人或机器进行分析处理的形式的图像，其算法的选择需要充分考虑处理的目的和图像本身的特性。随着图像处理技术的发展，图像增强技术在越来越多的领域得以应用，同时也被提出越来越高的要求。但是传统的图像增强算法很多都是针对特定应用领域，而这些特定领域的图像往往具有相似的统计特性，一旦图像发生改变，不再具有原来的统计特性，则增强效果就会受到影响，因此传统图像增强算法往往缺少通用性。为解决传统图像增强算法不能根据图像自身特性而做出算法调整的这个问题，本文提出了一种基于分类的图像增强方法。首先对图像的特性进行统计，并根据统计出来的图像灰度的分布特性结果对图像进行分类；对于被噪声污染的图像，根据盐椒噪声的特点和人眼视觉特性，提出了在邻域内的极值判定法，对受噪声污染的像素和正常像素采用不同的处理方法；然后根据分类对图像进行有针对性的增强处理，提出了自适应的图像对比度增强；最后利用DSP和FPGA本身的一些优势，通过USB接口设计，将基于DSP和FPGA的图像视频信号处理器与计算机相连，满足了系统的高数据传输的要求，提高图像视频信号处理系统处理的实时性和可操作性。实验结果表明，无论从主观上评价还是从客观上行评价，本文所采用的基于分类的图像增强方法，在滤除盐椒噪声的效果上要优于传统的中值滤波，在对比度增强上要优于传统的直方图均衡化处理。最后通用USB接口设计，扩展了视频图像处理的应用。