与可见光自动聚焦系统相比，红外自动聚焦系统的核心问题在于因红外探测器特殊的成像原理，聚焦过程被分为由远及近聚焦和由近及远聚焦。针对这两个过程所使用的自动聚焦函数，在分析各自聚焦函数曲线特征的基础上，运用灵敏度、陡峭区宽度、陡峭度、平缓区波动量和时间 5个针对性的评价指标，对常用的 13个典型的清晰度评价函数进行定量分析，提出适合两个聚焦过程的最优函数。结论表明：在由近及远的聚焦过程中，FLaplace可作为该过程的最优函数；而由远及近的聚焦过程中， FLaplace和 FSML可作为最优函数的选取。

热像仪主要依据红外辐射定律对物体由于温度产生的红外辐射进行测量, 是非接触式测温方式的一种方法。在保持其它影响测温精度因素不变的条件下, 通过保持热像仪稳定输出来提高精准度。实验采用黑体作为目标辐射源, 并将温度设定后保持不变。保持热像仪与辐射源的位置固定不变, 只调节聚焦程度来采集数据。分析热像仪聚焦程度对其输出值的影响, 通过分析可以看出对于均匀的辐射目标源, 当热像仪离焦时各个随机点输出的值不一致。只有当其在聚焦的状态下, 随机点及区域输出的值才趋于稳定。并计算各点的在不同聚焦程度下的变异系数及区域内方差, 进一步确定热像仪输出值的稳定性。实验表明: 热像仪聚焦程度对其输出值有较大影响, 利用文中聚焦程度与变异系数、区域内方差的计算对于判别热像仪输出值的稳定性具有一定的作用。

红外序列图像清晰度评价对热像仪测温标定至关重要。文中针对传统空域评价算法的不足，提出一种基于图像轮廓线分割的红外序列图像清晰度评价方法。此算法基于变分水平集理论以能量泛函的最小化为目标，来求解使曲线趋向于目标，从而提取出红外图像中目标物的轮廓线；通过选取目标物体轮廓线两侧灰度均值大小来描述图像的清晰程度。以红外热像仪在标定时获取的序列图像为研究对象，运用文中所提出的方法与SMD，EOG，Robert，Wavelet 算法之间的对比性分析。实验表明：文中所提方法满足清晰度评价函数所具有的单调性，无偏性与良好的灵敏度。

纹理性分析是关于图像中局部区域内定量计算像素间关系的。形状是直观描述物体的特征之一，这一特征可以直接用于目标物体的区别中。本文主要以提取红外聚焦图像特征为前提，分析其纹理、面积及周长等特征随聚焦程度变化的趋势。通过实验得出随聚焦程度正相关变化的特征为图像纹理特性中的相关与面积特征，而与之变化负相关的为纹理特征中的二阶矩、熵、对比度。形状特征中的周长与聚焦程度的变化关系较小。在不同的聚焦程度下提取出图像的纹理、形状特征都会有所差异。

地雷排除一直是较难解决的问题。利用红外系统对地雷进行探测，主要取决于地雷与背景间的红外辐射差异。首先通过热平衡方程分析了影响地表温度的主要因素，以一维热传导方程为模型分析了埋设地雷对地表温度的影响。计算了地雷上方土壤与周围土壤的表面温度在一天中随时间的变化，并且与实际测量值进行了比较。在此基础上，利用高斯模型对实验数据进行了拟合分析，通过拟合模型可得到地表温度随时间的变化关系。结果表明，仿真地雷会使土壤层之间正常的热传导被阻断，造成地雷上方的土壤与周围土壤之间存在一定的温度差异；这种温度差异可以通过红外技术进行分辨。