针对传统大动态范围图像数据压缩方法易受场景变化影响，量化后的8位显示图像整体模糊、图像细节和弱小目标丢失问题，提出了一种基于直方图重建图像细节增强算法。对图像直方图统计值进行重新赋值，保留图像中出现的细节部分，并缩小相邻灰度级间间隔；采用二维Gabor滤波器来模拟视觉感知系统，将Gabor滤波器与图像进行卷积运算，得到滤波后的平滑图像；采用局部对比度增强方法来增强图像细节部分，并将增强后的中间结果线性映射为8位显示图像。实验结果表明，与其他大动态范围数据压缩方法相比，该算法量化后图像清晰度高，无图像细节和目标丢失现象。