相比普通图像而言,高动态范围图像不仅能够提供更大的动态范围,而且能更好地反映拍摄对象和场景的真实效果。而在高动态红外场景下使用高性能红外探测器拍摄的高动态范围红外图像,其输出信号通常是14或16位。但是,由于受到探测器材料及制作工艺的影响,高动态范围红外图像仍然存在对比度低、边缘模糊、信噪比低和空间分辨率低等缺陷。此外,冷反射现象也是存在于红外图像中的一种明显缺陷。以上缺陷不仅影响了红外图像的可视性,更会影响红外图像目标探测、识别和跟踪等后续处理及应用。因此,本文的研究目的是探索利用高动态范围图像信息,进行红外图像的动态范围压缩及优化显示。基于以上目的,本文开展了以下工作。首先,针对红外图像中的冷反射现象,本文研究这一图像缺陷的形成原因及现有解决办法的基础上,不仅在空间域分析了冷反射现象的具体表现形式,还通过频率域的分析将该问题进一步归因为红外图像低频信息的不均匀性问题,最终基于以上认识,从数字图像处理角度设计实现了两种不同的解决办法——基于小波变换的冷反射抑制算法和基于冷反射强度模型的冷反射抑制算法,经实验仿真验证这两种算法都能有效抑制红外图像中的冷反射现象,且不影响图像整体灰度的连续性。在对比两种算法平均运行速度后,选择基于小波变换的冷反射抑制算法作为本文中红外图像冷反射抑制及增强显示算法的一部分。其次,作为冷反射抑制算法的补充处理和为应对红外图像细节可见度提升的需求,本文主要探索了小波域的细节增强算法。在充分利用小波分解多分辨率的优势和在小波域噪声强度减弱的特点的基础上,结合空间域的边缘检测算子和掩膜算法,最终实现并具体阐述了基于小波变换和拉普拉斯算子结合的红外图像细节增强算法并验证其有效性。而后,经过本文所采用的冷反射抑制算法的处理,红外图像的对比度存在进一步下降的情况。因此,对完成以上两个步骤的处理结果进行对比度的提升也是必不可少的。在研究几种对比度增强及映射算法的基础上,首先叙述了对数直方图均衡化算法在高动态范围红外图像映射显示上的优势,并在此基础上采取进一步的改进,从而进一步达到扩大对数直方图均衡化算法在红外图像亮区域和暗区域的细节可见程度优势的目的。最后,基于MATLAB环境,对本文算法和经典算法的仿真结果进行了分析比较,利用测试图集中图像的处理结果分析了本文算法是否能够得到人眼喜爱的红外图像,同时引入必要的图像评价指标,针对对比度和细节丰富程度这两个客观的物理量对图像处理效果进行全面的对比评价。分析结果证明了本文所提算法相较于经典算法在解决冷反射抑制问题和增强显示这两个方面有明显优势。