El cáncer de cuello uterino es un tumor maligno crónico prevalente en ginecología, que requiere imágenes de alta calidad de lesiones precancerosas cervicales para mejorar las tasas de detección. Abordando los desafíos de bajo contraste, iluminación desigual y detalles de lesiones indistintos en dichas imágenes, este artículo propone un algoritmo de mejora basado en retinex y ecualización de histograma. Primero, el algoritmo resuelve el problema de desviación de color modificando la fórmula de cuantificación de la teoría de retinex. Luego, el algoritmo de ecualización de histograma adaptativo limitado por contraste se realiza selectivamente en los canales azul y verde para evitar el problema de reducción de calidad visual de la imagen causado por un oscurecimiento drástico de áreas locales oscuras. A continuación, se utiliza un algoritmo de mejora de detalles a escala múltiple para afilar aún más los detalles. Finalmente, el problema de amplificación de ruido y distorsión de la imagen en el proceso de mejora se alivia mediante una fusión dinámica ponderada. Los resultados experimentales confirman la efectividad del algoritmo propuesto en la optimización del brillo, mejora del contraste, afilado de detalles y supresión de ruido en las imágenes de lesiones precancerosas cervicales. El algoritmo propuesto ha demostrado un rendimiento superior en comparación con otros métodos tradicionales basados en indicadores objetivos como la relación señal-ruido máxima, la desviación cuadrática media de gris, el índice de mejora de contraste y el índice de calidad de mejora.