红外图像作为红外技术和成像技术结合的产物越来越广泛地渗透到了军事、商业、科研以及人们的日常生活中。而红外图像通常具有较低的分辨率和对比度,图像细节纹理信息较模糊,还存在着动态范围较大的特点,而常用显示器件一般只有8bit数据位宽。因此,为了改善成像质量,满足显示要求,应对红外图像进行动态范围压缩及图像增强处理,特别是要对弱小细节部分进行增强。红外图像的细节增强作为红外图像的关键技术之一也因此受到了广泛的关注,开展该项技术相关算法的研究与实现具有重要的理论意义和实用价值。本文首先分析了红外图像普遍具有的主要特征,对图像数字化表示以及灰度统计直方图的概念作了介绍,结合红外图像及其直方图的特点,在对经典红外图像增强方法,特别是在对DDE(Digital Detail Enhancement)数字细节增强技术研究的基础上,提出了一种新的基于图像分层处理的红外图像细节增强算法。对算法用到的双边滤波器及图像分层原理进行了详细说明,根据分离出两部分各自不同的灰度分布特点选用了不同的处理方法,对于基图部分,选用了两端截取式的灰度线性映射方法,描述了将其用于基图压缩处理的可行性,对于细节图部分,提出了S曲线灰度变换方法,该曲线变换法有利于红外图像细节的保留与增强,最后对图像进行了合成输出。本文基于PC端通用处理器平台,借助实验室软件成像测试系统,使用C++语言及MATLAB对提出算法的有效性和实时性进行了仿真验证与软件实现。以室内、室外不同场景环境下的红外图像作为处理对象,选用了原有成像系统中的灰度线性映射算法作为对比实验,参照图像质量的主、客观评价标准,对处理结果做了比较分析。经过本文算法处理得到的输出图像相对于原始图像视觉效果有所提升,细节信息得到有效增强,其图像平均梯度为8.915,峰值信噪比为0.0072,均优于对比实验的处理结果,验证了提出算法的优越性,在算法实现的实时性上还需进行深入研究与完善。