传统的去噪算法无法有效去除红外图像中的条纹与随机混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的基于非局部均值(NL-means)的混合噪声去除方法。首先,分析了非局部均值算法处理混合噪声的问题,并用一组实验分析了红外图像块中混合噪声的特性。根据实验结果,用有色高斯模型对混合噪声进行建模,并基于Mahalanobis距离改进了传统的基于欧氏距离的块相似性度量方法,使之对图像中不同复杂程度的区域进行自适应。仿真和真实数据实验均表明:文中算法相比于传统的图像去噪算法,能较好地去除条纹与随机混合噪声。