红外成像技术已经被广泛应用于人类生活和社会生产中,红外图像增强技术是其中一个重要研究方向,可以提高人们对场景的认知和理解能力,在军事和民用应用中都有着巨大的应用潜力。因此,对红外图像进行增强研究有着重要的理论和实践意义。本文以红外图像增强为研究对象,进行了红外成像技术机理和图像增强算法基础理论阐述、基于反锐化掩膜的图像增强算法设计和增强效果实验对比分析,并给出红外成像系统的图像增强改进算法实验验证方案。在对红外成像技术研究的基础上,总结出红外原始图像具有高动态范围、目标灰度小范围聚集和低对比度等特点,因此,需要提出一种图像增强算法,可以实现对红外图像的视觉效果改善,增强其对比度和细节特征信息以及灰度动态范围压缩。对自适应增益控制、直方图均衡化、反锐化掩膜和多尺度Retinex等四种图像增强算法进行了综述,从图像灰度动态压缩和细节特征增强等角度出发,对增强算法进行了实验对比。为了更加合理的评价图像增强效果,引入了主观和客观的增强效果评价方法,重点介绍了客观评价方法中的信息熵、灰度平均梯度、峰值信噪比三种方法。为了解决红外图像增强的问题,本文提出了一种基于改进型的反锐化掩膜的红外图像增强方法。首先对红外原始图像进行预处理,可以更好地对红外图像中的有效信息进行增强,同时有图像动态范围压缩和灰度级调整的作用;然后采用双边滤波器和广义线性减法对图像进行分层处理获取图像的基础层和细节层,可以很好的抑制了图像的光晕现象;对基础层和细节层分别作对比度增强处理和自适应增益处理,改善了图像的对比度和细节表现能力;最后对两者进行广义线性加法完成图像的增强,从而得到细节特征增强后的255/8bit红外图像。增强算法中采用了广义线性系统的运算方法可以很好地解决图像运算数据溢出的问题。通过与多种图像增强算法实验对比表明,本文算法对于红外原始图像具有很好的增强效果。设计红外成像系统的图像增强改进算法实验验证方案,对一种非制冷型凝视型红外成像系统多场景的成像结果进行增强处理,通过定性和定量评价方法,证明了本文算法具有实际应用价值。综上所述,本文提出的基于反锐化掩膜的红外图像增强算法,可以实现对红外原始图像的视觉效果改善,增强其对比度和细节特征信息和动态范围压缩,具有实际应用价值和对图像增强技术研究有一定的借鉴意义。