红外成像技术广泛应用于各个领域,在军事民生等方面发挥着重要的作用。然而,受限于红外探测器制作工艺上的不足,红外图像存在对比度低,细节模糊的缺点。为了提高红外图像的动态范围,目前的红外探测器多使用高位宽的ADC,由此得到的红外图像包含更丰富的场景和细节信息。为了匹配人眼观察或显示设备显示,需要将高动态范围红外图像采用位宽压缩技术进行处理,然而压缩之后的图像依然存在对比度低和细节信息缺失的不足。因此,本文着重研究了对比度提升和细节增强的算法,提出了两种改进算法,并对此两种改进算法进行了基于FPGA平台的硬件实现。本文首先研究了直方图均衡算法,直方图均衡可以在对高动态范围红外图像进行压缩的同时提升对比度。对常用算法进行了仿真,分析了仿真条件下对应算法的优缺点,针对常用算法的缺陷,本文结合局部直方图均衡和双平台直方图均衡,提出了基于双平台阈值的局部直方图均衡算法,对比其他常用算法,本文算法有更进一步的对比度增强效果。接着针对红外图像细节模糊且位宽压缩、对比度增强之后的图像细节丢失的不足,讨论了细节增强的算法,提出了引导滤波和高斯滤波相结合的图像降噪细节增强算法,取得了良好的效果。然后,设计了以FPGA为核心的硬件电路,通过Qsys搭建SOPC框架,以Nios II为控制中心配置各参数。最后对算法进行了硬件实现,通过实时观察,红外系统成像结果的对比度和细节都得到相应提升增强。