针对传统图像增强方法缺乏适应性的缺点,提出了一种用最优化过程进行图像增强的方法。首先对量子粒子群优化(quantum-behavedparticleswarmoptimization,QPSO)算法进行改进,提出了一种实变参数量子粒子群优化(timevaryingparametersQPSO,QPSO-tp)算法。标准测试函数的实验结果表明,改进后的算法在全局搜索能力和收敛精度上要优于原QPSO算法,具有调节参数少、随机性更强等优点。然后将遥感灰度图像的非线性变换增强过程用最优化问题进行处理,用QPSO-tp算法进行参数寻优。实验结果表明,图像的增强效果得到了较大提高。