为了进一步提升红外图像的亮度和对比度，同时保持图像的自然效果，提出了基于自适应Gamma校正的红外图像增强算法。用改进的双边滤波作为Retinex的中心环绕函数，以提取红外图像的低频和高频部分，即基础层和细节层。对基础层图像进行自适应于暗区像素占比的Gamma校正，以提升图像的亮度和清晰度，而对细节层图像进行自适应的分段线性拉伸，进一步提升图像的对比度。实验结果证明了本文方法的有效性，相对于现有的方法，本文方法增强后的视觉效果更清晰、细节信息更丰富。