图像增强的目的主要包括： 1、消除噪声，改善图像的视觉效果；2、突出边缘，有利于识别和处理。前面是关于图像空间域增强的知识，下面介绍频率域增强的方法。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像g(x,y)。 频率域增强的一般过程如下：f(x,y)——DFT——F(u,v)——H(u,v)——F(u,v)H(u,v)——IDFT—— g(x,y)
2.频率域平滑
图像的平滑除了在空间域中进行外，也可以在频率域中进行。由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种：
1)理想低通滤波器
设傅立叶平面上理想低通滤波器离开原点的截止频率为D0，则理想低通滤波器的传递函数为
由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。
2)Butterworth低通滤波器
n阶Butterworth滤波器的传递函数为：
它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。
3)指数低通滤波器
指数低通滤波器是图像处理中常用的另一种平滑滤波器。它的传递函数为：
采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时,图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。
4)梯形低通滤波器
梯形低通滤波器是理想低通滤波器和完全平滑滤波器的折中。它的传递函数为：
它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。
3.频率域锐化
图像的边缘、细节主要位于高频部分,而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。常用的高通滤波器有：
1）理想高通滤波器
二维理想高通滤波器的传递函数为
2）巴特沃斯高通滤波器
n阶巴特沃斯高通滤波器的传递函数定义如下:H(u，v)=1/[1+( D0/D(u，v))2n]
3）指数滤波器
指数高通滤波器的传递函数为
4）梯形滤波器
梯形高通滤波器的定义为
四种滤波函数的选用类似于低通。理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象;Butterworth高通滤波效果较好,但计算复杂,其优点是有少量低频通过,H(u,v)是渐变的，振铃现象不明显；指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显；梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。
一般来说,不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强,同时也使噪声增强。因此不能随意地使用。
4.同态滤波
同态滤波是一类利用图像的照明反射模型，同时实现亮度动态范围压缩和图像对比度增强的技术。f(x,y)=i(x,y)r(x,y),i(x,y)入射光, r(x,y)反射系数。 0< I(x,y)<,0 r(x,y)1.Let: z(x,y)=lnf(x,y)=lni(x,y)+lnr(x,y), Z(u,v)=I(u,v)+R(u,v),
S(u,v)=Z(U,v)H(u,v) s(x,y). g(x,y)=exp{s(x,y)}.
（a）原图，窗内无细节 （b）滤波后窗内黑暗处细节显现