采用图像空间滤波中的高提升滤波方法对所选图片进行增强（其中的平滑处理中可尝试盒状滤波器或高斯滤波器）；

高提升滤波是一种图像增强的方法，可以让图像的细节更加清晰。下面是采用高斯滤波器进行平滑处理并使用高提升滤波方法对图片进行增强的步骤：

1. 读入一幅略有模糊的图片，可以使用Python中的OpenCV库进行读取。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')

2. 对图片进行高斯滤波平滑处理，可以使用OpenCV库中的GaussianBlur函数。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
kernel_size = (5, 5)
sigma = 1.0
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)

其中，kernel_size为高斯核的大小，可以根据需要进行调整；sigma为高斯核的标准差，也可以根据需要进行调整。

3. 计算原始图像和平滑图像的差值，并将差值图像与原始图像相加，得到增强后的图像。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
kernel_size = (5, 5)
sigma = 1.0
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)
alpha = 1.5
img_enhanced = cv2.addWeighted(img, alpha, img_blur, -alpha, 0)

其中，alpha为权重参数，用于调整增强程度，可以根据需要进行调整。

4. 显示增强后的图像。

import cv2

cv2.imshow('enhanced image', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中使用了高斯滤波器进行平滑处理，也可以尝试使用盒状滤波器进行平滑处理，只需将cv2.GaussianBlur函数替换为cv2.boxFilter函数即可。