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针对当前图像增强算法中灰度归一化重新分配时产生均值漂移，难以有效保留图像细节信息和亮度保护等问题，提出了一种基于PSO约束优化与直方图均衡化的图像增强算法。引入最大类间方差法（Otsu），将输入图像分割为目标子图像和背景子图像两部分，并对二者分别均衡化，以提高目标与背景子图像的对比度；并根据阈值加权约束分别计算目标和背景子图像的约束；并引入粒子群优化（PSO）算法，对目标和背景子图像的约束主要参数进行优化，确定最优约束值；联合目标子图像与背景子图像的最优约束值完成图像增强。实验结果表明，与当前增强方法相比