近些年，随着和谐社会理念的逐步深入，人们对安全监控系统的重视程度越来越高。同时，人们对监控系统中的图像质量和实时性要求也越来越高。由于系统中传感器器件本身的原因，或者光照环境的因素等，采集到的图像经常出现对比度偏低，动态范围较小等现象。本课题正是基于此研究了提升动态范围，增强对比度的图像处理方法。另一方面，由于数字电子技术的不断发展，基于FPGA硬件平台的图像处理系统在处理的速度上、实时性上有着很大的优势。因此，本文对提出的图像处理算法进行了基于FPGA的验证实现，为后继开展以FPGA为核心的实时图像处理系统的应用奠定了基础。文中首先分析了图像增强的基本理论和方法，重点对几种经典的对比度增强算法进行了探讨，如传统自动对比度增强、直方图均衡等的原理，分析了直方图均衡算法的优缺点。分析了与人眼视觉特性相关的基本原理和算法，并基于这一特性对自动对比度增强提出改进方法，得到了参数自适应的图像动态范围提升方法。在VC6.0软件上对改进后的算法进行了仿真，与直方图均衡算法进行了比较，验证了该算法的优点和适用范围，也发现了该算法在处理平均亮度较高的图像时容易失真的局限性。然后，分析了这个算法的参数，通过MATLAB工具对该图像处理算法中各个参数曲线进行了分析，找出了导致这个算法的局限性的原因，并通过对参数进行自适应调整，通过灰度归一化处理解决了这个问题，并选取了图像质量客观评价标准进行验证。最后，用Verilog HDL语言对算法在Lattice Diamond和Modelsim SE软件平台上进行了仿真，并在以FPGA为中心的实验平台上对图像处理算法进行了硬件结果验证。