随着红外技术的不断发展，红外热成像系统越来越广泛应用于军事、民用诸多领域。由于红外成像系统自身特点以及探测环境的影响，红外图像具有高背景、低对比度、灰度范围窄、信噪比较低等特点，在图像目标的识别和检测上给人们带来了诸多不便。为了提高红外图像的质量，需要对获得的红外图像进行必要的增强处理。因此，对红外图像进行增强处理是红外图像处理技术中的一个重要的环节。本文以红外图像经典增强处理方法为理论基础，分别从如何提高红外图像对比度、抑制噪声以及增强图像细节等方面深入研究了红外图像算法。从多种角度选用不同的图像增强算法，通过仿真、分析对比了各种算法的处理效果。通过对红外图像的直方图特征和均衡原理分析，针对经典增强算法出现的灰度级合并、细节丢失问题，在空域处理中结合图像频率信息，分析讨论了一种包含频率特性的新的图像增强算法，即红外图像加权直方图的自适应增强算法。该方法在原图各像素点灰度信息分析的基础上，把图像的频率信息引入原有直方图，形成加权直方图，然后对加权直方图进行平台均衡化，最后利用频率因子对平台均衡化后的图像像素进一步调整，达到对图像的增强。仿真结果表明，该方法简单易行、运算量小，易于实时处理，在去除图像强噪声，提升对比度，扩展图像动态范围以及增强图像细节方面都取得了较好的效果。