红外热成像技术广泛应用于军事和民用领域,但在成像过程中由于受到大气介质以及器件自身等因素的影响,红外图像具有对比度低、细节模糊、视觉效果差等缺点,因此有必要对红外图像进行增强。红外图像细节增强是红外图像增强领域的一个重要研究方向,该技术通过将原始红外图像分层为低频信息和高频信息两部分,然后对两部分做相应的处理来改善图像质量。但图像增强是主观过程,增强效果主要通过人眼判断,因此课题结合视觉特性对红外图像细节进行增强研究具有重要的理论意义和实用价值。本文所做的主要工作如下:首先分析了红外图像的特点,对红外图像的直方图进行了统计研究,总结了图像的背景和噪声分布特性,指出对红外图像进行增强的必要性,然后对目前常用的红外图像增强方法进行研究,并指出它们在图像细节增强方面的不足,提出红外图像细节增强方法的研究。通过对传统红外图像细节增强方法进行研究后,提出了结合视觉特性的红外图像细节增强方法的研究。该方法首先通过双边滤波对原始红外图像进行分层,得到低频图像信息和高频图像细节信息,对于低频图像信息采用基于自适应视觉侧抑制机制的红外图像增强方法,有效地抑制了图像噪声,突出了目标与背景之间的灰度差;对于高频图像信息提出了自适应S曲线灰度变换,进一步增强了图像的细节信息,最后对两部分图像进行了融合,得到合成后的图像。在算法理论研究的基础上,使用MATLAB对提出的算法进行仿真验证,利用常用的客观和主观评价指标对算法增强效果进行了分析,并与经典的灰度线性变换、传统的红外图像增强方法进行了对比,实验结果表明:提出算法的红外图像细节增强效果明显,图像客观评价指标到有效提升。