为了克服天空背景对红外图像增强处理的干扰、更好地凸显图像中的目标，提出了一种结合脉冲耦合神经网络（PCNN）分割和模糊集理论的红外图像增强方法。利用PCNN将图像分割成天空背景区域和目标区域，之后对目标区域利用变分Retinex处理以获得反射图像，并对该反射图像进行基于岭型分布的自适应模糊增强,将自适应增强后的反射图像与照射图像进行融合，将融合后的目标区域的局部均值赋值给天空背景区域，重构得到增强后的图像。实验结果证明，该方法解决了已有算法中出现的天空区域噪声放大问题，增强后的图像具有更高的对比