随着红外技术的迅速发展，它已广泛应用于军事国防、遥感探测、无损检测等众多领域。由于红外图像的成像机理以及红外成像系统自身的原因，红外成像系统的成像效果不够理想，大多红外图像都有对比度低、图像模糊、灰度范围窄的缺点。实际应用中，为了提高红外图像的质量，需要对红外图像进行必要的增强处理。一般图像增强处理的方法是基于空间域和变换域的，前者主要包括直接灰度变换、空间滤波和直方图处理等；后者是将图像由时域变换到频域，再通过修正变换域内的系数达到增强图像的目的，它优于基于空间域的增强方法，代表性算法有小波变

提出了一种基于非抽样Contourlet变换的红外图像增强算法，利用非线性函数对红外图像Contourlet变换系数进行修正，以增强图像有益贡献的同时抑制噪声分量。实验表明，与传统的图像增强算法相比，该算法可以有效地增强红外图像的细节和纹理。