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针对红外图像在军事应用中低对比度、高噪声、细节模糊的缺陷,提出了高动态红外图像自适应增强与压缩算法。该算法基于小波变换将红外图像分成基础层低频信息和细节层高频信息。利用自适应伽马变换对图像基础层的低频信息进行拉伸,并设计门限阈值去除无效灰度值,以提高动态范围内图像的对比度。通过双边滤波对细节层的高频信息进行降噪处理,并将高频信息与低频信息加权融合,以达到最好的处理效果。融合后的高动态范围图像直接线性压缩至低动态范围。实验结果表明,算法能够有效的提升红外图像对比度,并且突出了图像纹理特征。