针对红外图像中的物体边缘信息特点和噪声特点, 提出一种基于统计排序的双向次序滤波算法, 在去噪、保持图像边缘信息及小目标之间找到最佳的平衡点。给出了该算法的FPGA快速实现方法, 开发的双向次序滤波 FPGA IP模块已应用于多款红外产品中, 能有效滤除红外图像中的椒盐类噪声, 减轻非均匀性校正后的固定残差和信号处理电路的电子噪声, 应用结果表明提出的算法滤波除噪能力强, 图像细节损失少, 设计的FPGA IP模块延时少, 时序性能稳定。

针对红外焦平面阵列探测器成像存在盲元的问题,从工程应用角度出发,提出了一种易于在硬件上实现的盲元检测与补偿方法。对红外图像建立直方图模型,模拟高斯正态分布,利用“3σ判断准则”进行盲元检测;通过对图像合理分块,保证了盲元检测算法的快速性和鲁棒性。最后,结合红外图像边缘信息,提出了一种可靠的盲元补偿方法,可有效解决盲元在图像边缘补偿不稳定的问题。仿真结果表明,该方法可以有效地处理盲元,明显提高了红外成像的视觉效果。

图像匹配技术广泛应用于各种图像处理任务,如图像拼接、机器视觉等。通常匹配算法的精确度只能达到像素级别,但在很多图像处理任务如超分辨率重建中需要亚像素精度的图像配准。提出了一种基于相位相关的亚像素图像配准算法。根据两幅离散数字图像的相位相关矩阵中的最大值以及其附近若干点可以拟合估计出实际的峰值位置,进而实现两幅图像的亚像素运动估计。提出的算法针对热像仪采集的红外图像进行匹配实验,实验结果表明该算法精度相比通常的亚像素匹配算法较高,且具有更好的实用性。

与可见光图像相比，红外图像的分辨率较低，景物边缘较为粗糙，传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题，采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法，建立快速有效的对焦评价函数，驱动高精度光机闭环控制单元，以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集，利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量，并统计边缘点数以评价图像的清晰度，实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势，从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动，完成自动聚焦的过程控制。最后，通过实验证明了该方案的有效性。

超分辨率技术是当今图像处理领域的一个具有挑战意义的课题。在图像获取的过程中，受到成像条件以及成像方式的各种限制，成像系统不能获取原始图像场景中的全部信息。如何提高图像的空间分辨率一直以来都是图像处理领域的热点问题，图像超分辨率技术被认为是解决这一问题的有效方法。介绍了图像超分辨率复原的一般方法，以及国内外研究进展。