随着现代红外技术的快速发展,红外热成像系统被广泛应用于军事、民用领域。由于红外成像机理、摄像器件本身及探测环境影响,导致了红外图像具有高背景、低对比度、灰度范围窄、信噪比较低的特点。这些问题严重影响红外图像的成像质量,使得目标不易辨认,成像效果不理想。在实际应用中,为了提高红外图像的质量,需要对获得的红外图像进行必要的增强处理,使其更适于人眼观察。因此,对红外图像进行增强去噪处理是红外图像处理技术中的一个极为重要的环节。本文以红外图像的特征及经典增强方法为理论基础,分别从提高红外图像对比度、抑制噪声及突出弱小目标三个角度研究了红外图像的增强算法。文章主要作了以下工作:对红外图像的直方图特征、噪声特性进行了详细的分析。从不同的角度选用不同的图像增强算法,通过仿真、分析对比了各种算法的处理效果。针对经典增强算法出现的灰度级合并、细节丢失问题,提出了保持图像细节的红外图像直方图均衡方法;平台直方图均衡算法中,平台阈值的选择是关键,本文根据实时处理要求和自适应原理,提出了基于平台直方图的自适应红外图像增强算法;为了突出目标细节,从非线性拉伸变换出发,提出了一种非线性拉伸自适应增强算法。经仿真实验结果表明,本文提出的改进方法简单易行、运算量小,易于实时处理,对于某些图像取得了比现有增强方法更好的效果。