针对采集图像细节看不清楚，利用DCT变换将图像从空域变换至频域，对其系数设计一种增强算法，将增强后DCT系数反变换至空域实现图像细节或对比度增强，以便观测获得相关信息

这里是针对采集图像细节看不清楚的问题，使用DCT变换进行图像增强的一个简单思路和步骤：

1. 读取图像，并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行DCT变换，得到DCT系数。
3. 对DCT系数进行增强处理，可以根据需求设计不同的算法，例如使用阈值进行细节增强，或者对系数进行滤波增强等，得到增强后的DCT系数。
4. 对增强后的DCT系数进行IDCT逆变换，将其反变换至空域，得到增强后的图像。

下面是一个使用DCT变换进行图像增强的Python示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行DCT变换
dct = cv2.dct(np.float32(img))

# 设计阈值算法进行细节增强
thresh = 0.025
for i in range(dct.shape[0]):
    for j in range(dct.shape[1]):
        if i+j > dct.shape[0]+dct.shape[1]-2-8:
            dct[i,j] = 0
        elif dct[i,j] < thresh:
            dct[i,j] = 0

# 进行IDCT逆变换
idct = cv2.idct(dct)

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Enhanced Image', idct)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码将读取一张图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.dct`函数对图像进行DCT变换，得到DCT系数。接着，使用阈值算法对DCT系数进行细节增强。最后，使用`cv2.idct`函数对增强后的DCT系数进行IDCT逆变换，得到增强后的图像，并显示原始图像和增强后的图像。