针对现有的红外与可见光图像融合算法无法很好地保留红外图像热辐射信息这一问题，提出了一种基于热辐射信息保留的图像融合算法。通过NSCT（non-subsampled contourlet transform）变换对红外与可见光图像进行多尺度分解，得到各自的高频子带和低频子带，可见光低频子带部分经拉普拉斯算子提取特征后与红外低频子带部分叠加得到融合图像的低频系数，高频部分使用基于点锐度和细节增强的融合规则进行融合以得到高频系数，最后通过逆NSCT 变换重构得到融合图像。实验表明，相较于其它图像融合算法，所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时，保有较好的清晰细节表现能力，并在多项客观评价指标上优于其它算法，具有更好的视觉效果，且在伪彩色变换后有良好的视觉体验，验证了所提算法的有效性和可行性。

介绍了红外图像伪彩色显示的原理、编码算法和硬件组成。设计了三种由暗(黑)到明(白)的RGB映射函数与红外图像的温度由低到高相对应, 实现了彩色层次分明, 图像细节突出, 更适合人眼观察的伪彩色图像显示。最后通过FPGA+TMS320C6416DSP+SAA7199B数字视频编码芯片, 实现了实时可变的伪彩色变换算法和视频编码输出, 验证了系统软硬件的有效性。

为了测量大尺寸激光光斑图像，对CCD摄像法采集漫反射的激光光斑图像方法进行了研究。采用CCD摄像机捕获经漫反板反射的激光光斑图像，光斑图像进行去背景处理后，根据系统噪声特性对光斑图像进行提取，再利用透视投影原理对畸变的光斑图像进行了校正，最后根据人眼对彩色图像敏感的特性，利用灰度级彩色变换法对光斑图像进行了伪彩色处理。结果表明，CCD漫反射法能够准确地测量大尺寸激光光斑图像。

人眼对不同灰度级的分辨能力非常有限,但对色彩却相当敏感,能区分有不同亮度、色度和饱和度的成千上万种颜色.根据人眼视觉的这个特点,提出了一种激光光斑能量分布的三维伪彩色可视化方法.该方法利用伪彩色技术将激光光斑的256级灰度图像变换为连续变化的伪彩色图像,通过空间灰度插值运算将离散的图像数据生成光斑的彩色三维模型,实现激光光斑能量分布结构的三维可视化,以反映光斑不同区域能量分布的相对大小和位置,并可以通过3D坐标变换进一步方便人们从各个角度观察激光的能量分布.这为光束质量的评判提供了重要依据.