近年来，红外热成像技术取得了长足的发展，越来越多的红外视频成像系统运用于科学、军事、民用等各个领域。然而技术的不足，特别是国内焦平面阵列探测器自身硬件的缺陷和红外图像处理算法的不足制约着外红热成像技术进一步的普及。受到材料和工艺水平等多方面因素所限，通过提高焦平面阵列探测器的方式来改善红外热成像系统性能的方法需要耗费较大成本，且周期长；而通过探测器后端红外图像处理算法的方法具有易于实现、成本较小等优点，其越来越成为现在的热门研究方向。因此，为了适应大面阵、高帧率的发展趋势，针对现有个人电脑CPU串行运算能力不足，处理图像质量不高的现状，本文提出了CPU+GPU的体系结构。利用CPU的串行处理特点来进行管理资源和进程调度；利用GPU能够并行运算的特点来进行外红图像处理。此时，GPU作为红外图像算法的主处理器，和CPU有效隔离。相较于单CPU处理架构而言，此架构利用GPU的众核同时进行大面阵外红图像处理，有效降低了CPU的负载，显著地提高了整个系统的处理速度。通过上述所述方法，本文利用NVIDIA公司提供的CUDA软件编程构架方案。在上位机端完成了改进的基于场景的非均匀校正算法和自适应的盲元检测算法。这些算法都充分利用了GPU的并行运算能力，使得上位机端能够完成各种复杂的大面阵红外图像算法。最后，本文进行了整体的红外算法系统测试。采用了640x512面阵的焦平面红外探测器拍摄的图像，针对单CPU构架无法完成的基于场景的非均匀校正算法和自适应盲元检测算法，完成了大面阵的数据量实时处理。实验结果有效的验证了对于此类红外图像算法，采用CPU+GPU的构架方案能有效的解决单CPU运算能力不够的缺陷。