随着现代红外技术的快速发展,民用红外监控系统及军用红外探测系统得到了广泛的应用。由于红外摄像器件本身及探测环境影响,成像效果并不理想。在实际应用中,需要对获得的红外图像进行必要的增强处理,使其更适于人眼观察。同时利用对红外目标的检测、分割来确定不易辨认的目标物,为后续的识别与智能控制等奠定基础。本文首先介绍了红外成像机理,在分析了红外图像特点的基础上,比较了几种经典红外图像增强算法。根据红外成像具有图像模糊、噪声大等特点,提出了将平台直方图均衡与增强高通滤波结合的红外图像处理算法。实验结果表明,该算法能够增强图像目标、有效的抑制噪声,具有较好的视觉效果。图像分割是图像处理的重要环节,本文在分析了几种经典图像分割算法的基础上,主要研究了边缘检测和阈值分割算法。针对边缘检测只显示目标轮廓,边缘线条较多且不连续,而阈值分割则忽略了目标与目标之间的边缘细节问题,本文提出了一种新的红外图像分割算法。该算法使用Sobel算子进行边缘检测,同时利用改进的Otsu进行阈值分割,然后对两幅图像进行融合。实验证明分割后的图像目标轮廓清晰,图像边缘细节特征明显,有利于图像的特征提取、目标识别等。