彩色增强一般是指用多波段的黑白遥感图像（胶片），通过各种方法和手段进行彩色合成或彩色显示，以突出不同地物之间的差别，提高解译效果的技术。

人眼识别和区分灰度差异的能力是很有限的，一般只能区分二三十级；但识别和区分色彩的能力却大得多，可达数百种甚至上千种显然，根据人的视觉特点将彩色应用于图像增强中能在很大程度上提高遥感图像目标的识别精度所以彩色增强成为遥感图像应用处理的一大关键技术，应用十分广泛。

随着遥感技术应用的深入，应用部门对遥感图像色彩方面的要求也逐渐提高以往的黑白遥感影像或原始的遥感影像的色彩已经远远不能满足人们的要求因此对遥感影像色彩通过各种手段进行改善，解决遥感影像在色彩方面的问题是当今急需解决的问题。

彩色增强根据生色的原理分为加色增强及减色增强。如用一般摄影方法制成假彩色合成图像，一般为减色法；用加色观察器通过光学摄影得出合成图像，为加色法。此外，还有进行彩色增强或彩色合成的电子模拟设备。

彩色合成

彩色合成增强法是将多波段黑白图像变换为彩色图像的增强处理技术，根据合成影像的彩色与实际景物自然彩色的关系，彩色合成分为真彩色合成和假彩色合成两种真彩色合成是指合成后的彩色图像上的地物色彩与实际地物色彩接近或一致，假彩色合成是指合成后的彩色图像上的地物色彩与实际地物色彩不一致通过彩色合成增强，可以从图像背景中突出目标地物，便于遥感图像判读随着多光谱遥感和多元数据融合技术的发展，彩色合成作为一项图像彩色增强技术已被高度重视为了便于深入阐明这种处理技术的理论依据。

密度分割

密度分割是一种图像增强技术，沿图像的直方图的X坐标，将图像的灰度值分割成一系列的区间输入图像中所有落在给定区间内的灰度值将在输出图像中显不一个相同的灰度值因此如果建立了5种不同的灰度区间，那么输出图像就仅仅包含5个不同的灰度级结果看起来像一张等高线地图，除了边界区域的像元显不相同的灰度值外，每一个灰度值区间同样可以用一个单色来显示。

灰度级阈值被用来将输入的图像像元分割成两种类型一种是像元的灰度级在分析者定义的灰度级之下，另一种是像元的灰度级在分析者定义的灰度级之上。

HIS变换

数字化图像所显不的彩色合成图像通常可以用三原色红、绿、蓝(R， G，B)来合成在图2中，说明了典型彩色显T设备(如彩色监视器)的R，G，B分量的相互关系该图显不的是关于R，G，B三原色的立方体，该立方体用每一种三原色的亮度级来定义要显不一幅每个像元由8个二进制位编码组成的图像，则每种彩色成分可能的灰度值的取值范围就是0 -255。因此，山这样一种设备来显示彩色图像，它可能显T的最大色彩的数量为2563(16 777 216 )颜色立方体中任意的3维坐标位置可代替合成显不中的一个像元值从该立方体的原点到对角点之间的连线称为灰度连线，在这条线上所有点的R-G-B的灰度值都相等。

改进算法AuReH

传统的彩色增强算法有许多，包括空间域的图像增强算法，其中包括灰度变换，直方图增强，空间滤波等，同时基于频域方面处理的有频域平滑滤波与品与锐化滤波。不过自从Land提出Retinex理论后，不同形式的Retinex算法相继出现，对图像增强领域有重大的贡献。本文提出了一种基于Retinex理论的自适应算法AuReH，相比于传统Retinex及其变种，该算法能够纠正传统的色偏问题，同时在彩色增强方面有着更好的效果，并对有雾图像能够进行自动去雾。

保持形状的彩色图像增强算法

针对传统彩色增强方法中使用的亮度分量不能保持彩色图像形状信息，从而导致增强后彩色图像失真这一问题，将Do Hyun Chung等人提出的保持形状的彩色—灰度变换方法引入到保持形状的彩色图像增强中，即利用矢量图像的水平集信息将输入彩色图像转变为灰度图像，以此灰度图像作为彩色图像的亮度分量，进一步对其采用改进的保持形状的局部直方图均衡算法进行增强得出了一种改进的保持彩色图像形状的增强方法。