数字图像处理中，图像增强的目的是什么？请列举并解释几种常见的图像增强方法。

图像增强在数字图像处理中占据着重要地位，其主要目的是改善图像的质量，使得图像更适合特定的应用需求或人的视觉感知。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度调整、锐化、噪声抑制等。通过这些方法，可以提高图像的对比度，增强细节，减少噪声干扰，从而得到更加清晰、信息量更丰富的图像。

参考资源链接：[冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源](https://wenku.csdn.net/doc/64785ebdd12cbe7ec32f7429?spm=1055.2569.3001.10343)

直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过调整图像的直方图分布，使得图像的对比度得到提升，尤其适用于图像细节不清晰的情况。例如，在暗部或亮部细节丢失时，直方图均衡化可以有效地恢复这些细节，使图像的视觉效果更佳。

对比度调整则是通过增强或减弱图像的亮度来达到图像增强的效果。这种方法简单直接，但在调整对比度时需要注意不要过度增强导致信息丢失。

锐化是一种增强图像边缘和细节的技术，通过增强图像中亮度变化剧烈的区域来达到锐化效果。锐化可以使得图像看起来更加清晰和锐利，但过度锐化可能会导致图像出现不自然的视觉效果。

噪声抑制是处理图像时常常需要考虑的问题，特别是在图像获取或传输过程中引入的噪声。常见的噪声抑制方法有中值滤波、高斯滤波等。这些方法通过平滑图像来减少噪声，但同时也可能使图像细节变得模糊。因此，在实际应用中需要根据图像的特性和噪声类型选择合适的滤波器。

总的来说，图像增强方法的选择和应用需要根据图像本身的特性以及处理的目的来决定。如果想进一步深入了解这些技术，以及它们在不同场景下的应用，可以参考《冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源》，它提供了全面而深入的数字图像处理理论和实践知识，对于理解和应用图像增强技术将大有裨益。

参考资源链接：[冈萨雷斯《数字图像处理第三版》学习资源](https://wenku.csdn.net/doc/64785ebdd12cbe7ec32f7429?spm=1055.2569.3001.10343)