在机器视觉中，图像增强与对比度调整技术是常用的方法，旨在改善图像的质量和视觉效果，或将图像转换成更适合人眼观察或机器分析识别的形式。
图像增强技术可以针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征。例如，可以扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
对比度调整技术也是机器视觉中常用的方法之一。对比度调整可以改变图像像素的强度分布，以增强图像的视觉效果。对比度调整技术包括线性拉伸、对数变换、幂律（伽马）校正等。通过对比度调整技术，可以使图像的细节更加清晰，提高图像的质量和可读性。
总之，在机器视觉中，图像增强与对比度调整技术都是重要的预处理步骤，可以帮助提高图像的质量和识别效果，从而更好地实现机器视觉的应用。
