红外成像技术是利用物体自身各部分对红外热辐射的差异把红外辐射图像转换为可视图像的技术。医用红外热成像(Infrared Image) 技术是利用红外辐射(InfraredRadiation)原理,捕获人体瞬间体表温度,表达躯体和内脏多元信息的综合性高新技术,现已广泛应用于生物医学诸多学科领域。 根据红外图像产生过程，结合实际热成像系统的输出结果，红外图像具有分辨率低，清晰度差等特点，这对后续的特征提取识别或跟踪等极为不利。因此抑制噪声，提高图像信噪比，以及调整红外图像对比度，增强红外图像边缘及线条等操作是必不可少的。尤其在医学应用中，为了更准确的确定病变的部位，则必须对原始红外图像进行预处理，改善视觉效果，使图像更适合人和机器的进一步分析和处理。 针对红外图像特征，本文首先对红外图像处理的方法进行了研究和比较。对红外图像增强的几种经典算法的优缺点做了研究，并将视网膜皮层（Retinex）理论应用到了红外图像信号处理的领域。Retinex 是一种建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强理论，其实质就是从图像中抛开照射分量的影响来获得物体的反射分量，即获得物体本来的面貌。与其它图像增强方法相比，Retinex 算法具有锐化、颜色恒常性、动态范围压缩大、色彩保真度高等特点。故本文对该理论进行了重点研究，并对其进行了改进。完成了基于Retinex 理论与小波算法结合的红外图像增强算法。通过对人体背部及手臂的红外图像进行实验验证，红外图像经过该算法处理后，图像视觉效果明显改善，图像明暗对比度增强，边缘清晰，噪声基本去除。与其它红外图像增强处理算法相比，在红外图像的亮度影响、光晕等方面，有更好的视觉处理效果。