随着红外热成像技术的发展,红外成像已经广泛应用于军事、医疗、导航、遥感等众多领域,具有广阔的应用前景。由于受到研制工艺、水平和材料的限制,红外探测器在成像的过程中会出现非均匀性、盲元及图像模糊等问题,这些问题的存在严重影响了图像的视觉效果。然而,在目前技术条件下,单纯通过提高探测器件的制造工艺和技术来消除这些问题是非常困难的。因此,最有效的解决办法是在红外热成像系统中通过实时图像处理来消除这些问题。目前,FPGA等可编程逻辑器件得到越来越广泛地应用,其硬件高速并行化和流水线式的处理能力为红外图像实时处理提供了可靠的硬件基础。本文针对图像的非均匀性、盲元及图像模糊问题,设计红外热成像系统的实现方案,并实现了其中的图像细节增强算法。首先,介绍了课题的研究背景、红外热成像技术及图像增强技术的发展现状,并给出了红外热成像系统的通用设计模型。根据红外热成像系统中存在的非均匀性和图像模糊问题,选择了相应的处理算法。其中,采用基于同一均匀辐射源标定的两点校正算法解决图像中的非均匀性,采用直方图均衡算法解决图像中的模糊问题。针对红外热成像系统中存在的盲元问题,给出了一种自适应的邻域插值算法。其次,对系统中所采用的处理算法进行了深入的分析,评估系统的静态资源和动态资源的消耗,得到了红外热成像系统的设计和实现方案。方案详细给出了红外图像采集、处理、输出模块的设计和实现方法。作者的主要工作包括,红外图像采集模块中红外焦平面探测器驱动模块的设计;红外图像处理模块中并行化、流水线式及乒乓缓存机制实现数据流的实时处理;PAL(Phase Alteration Line)制式的红外图像驱动的设计。系统测试结果验证了系统方案的可行性和正确性。最后,针对成像过程中出现的图像局部细节丢失的现象,对红外图像细节增强进行了深入的研究。FLIR公司提出的数字细节增强算法,能够较好的保留图像局部细节和抑制噪声的特性。本文给出了一种类似改进的图像增强算法,仿真对比分析表明,本文的算法相比其他的红外图像增强算法具有明显的优越性。