图象增强检测通常包括对图像的质量、特征和性能进行评估和分析，以提高图像的可读性、可理解性和可识别性。
对比度增强：通过调整图像的亮度和对比度，使图像更加清晰和鲜明。
色彩增强：优化图像的色彩平衡、饱和度和色调，增强图像的视觉效果。
锐化处理：提高图像的边缘清晰度和细节，使图像更加锐利。
去噪处理：减少图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
直方图均衡化：调整图像的直方图分布，增强图像的对比度和亮度。
图像增强算法评估：对不同的图像增强算法进行比较和评估，选择最适合的算法。
图像质量评估：使用客观指标如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等评估图像增强后的质量。
图像特征提取：提取图像中的特征，如边缘、纹理、形状等，以便进行后续的分析和处理。
图像分割：将图像分割成不同的区域或对象，便于进一步的处理和分析。
目标检测：检测图像中的特定目标或物体，如人脸、车辆等。
图像识别：对图像进行分类和识别，如识别图像中的物体、场景等。
图像压缩：减少图像的数据量，便于存储和传输。
图像加密：对图像进行加密处理，保护图像的安全性和隐私性。
图像水印：在图像中嵌入水印信息，用于版权保护和溯源。
图像超分辨率：提高图像的分辨率，使图像更加清晰和细腻。
图像去模糊：去除图像中的模糊，恢复图像的清晰度。
图像增强效果可视化：通过可视化工具展示图像增强前后的效果，便于比较和分析。
图像增强的实时性评估：评估图像增强算法的实时性能，确保在实际应用中的效率。
图像增强的鲁棒性评估：测试图像增强算法在不同条件下的稳定性和可靠性。
图像增强的适应性评估：评估图像增强算法对不同类型和质量的图像的适应能力。
图像增强的用户体验评估：通过用户反馈和主观评价，评估图像增强对用户体验的影响。
图像增强的可扩展性评估：评估图像增强算法在不同规模和应用场景下的可扩展性。
图像增强的成本效益评估：分析图像增强的成本和效益，确保其在实际应用中的可行性。
图像增强的法律和道德评估：考虑图像增强可能涉及的法律和道德问题，确保其合法性和合理性。
图像增强的安全性评估：评估图像增强对图像安全性的影响，防止信息泄露和恶意篡改。
图像增强的可持续性评估：考虑图像增强对环境和资源的影响，确保其可持续性发展。
图像增强的跨平台性评估：评估图像增强算法在不同操作系统和设备上的兼容性和可移植性。
