近年来,随着红外成像技术的不断发展,其应用快速扩展到军事、航空航天、医疗、通信等领域。然而受到红外探测器器件自身以及使用环境的影响,红外成像系统采集到的原始红外图像常常表现出分辨力差、对比度低、噪声高、视觉效果模糊等问题,因此必须对采集到的原始红外图像进行相关处理才能满足各个领域的使用要求。本文利用高分辨率的IRFPA搭建了图像采集硬件电路系统并采集了所需场景的红外图像,然后利用MATLAB和Model Sim等软件平台对采集图像的处理算法进行建模和仿真,最后使用FPGA实现红外图像的处理。首先,本论文描述了红外成像系统的研究背景和发展现状,阐明了对采集到的原始红外图像进行处理及优化的必要性。同时针对红外图像普遍存在的盲元及非均匀性噪声等问题进行理论分析并对传统的处理算法进行实验对比。此外,介绍了常用的红外图像质量评价方法。其次,本论文对传统盲元补偿算法进行改进,使之能够对盲元进行实时检测从而避免了新出现盲元无法补偿的情况,并引入AMMC算法中相关性与插值点的计算方法对盲元处的替换值进行优化,强调了补偿后的像素点与周围像素点的相关性。然后对两种通用的单帧红外图像非均匀性校正算法和经典的图像去噪算法进行实验对比与分析,找到适应于本系统的处理方法。其次采用自适应平台直方图均衡化的方法对红外图像的对比度进行改善,最后采用彩虹编码法进行红外图像的伪彩色处理,增强了人眼对于红外图像的分辨能力。实验结果表明,本文改进的盲元补偿算法能够实现实时检测,与传统的中值滤波算法相比相关性提高了3.56%,处理之后的图像与原图相比非均匀性降低了0.2%,均方差提高了20.6%,虽然非均匀性下降有限,但视觉效果良好。最后,本论文对红外图像采集硬件电路进行优化,从而在硬件层面初步提高图像对比度,之后对盲元补偿模块实现方法进行优化,使得该模块逻辑资源使用率降低了70%,然后对图像处理算法的关键模块进行仿真验证,给出了仿真模块的接口信号及实现方式。