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。

为了提高极紫外(EUV)光子计数成像仪的分辨率, 分析了EUV成像仪系统WSZ阳极(Wedge Strip Zigzag anode)不同条带间的极间串扰以及非目标能量区间内信号触发产生的伪信号对图像质量的影响。讨论了串扰产生的原因, 通过测量极间电容, 找到了串扰系数所在的范围, 并最终确定最优值; 使用该系数对不同能量范围内的光子进行处理, 确定了合适的能量区间(上下限)。在设定的能量区间重新成像并与原图像进行对比,结果显示图像质量有了明显提高。通过消除极间串扰和剔除混杂在图像数据中的伪数据, 使图像的边缘特性更强, 提高了图像分辨率。

针对视频监视系统中的阴影检测问题,提出了一种基于灰度比值统计与边缘特征分析相融合的阴影检测方法.根据阴影的面积和灰度特征,采用灰度统计和正态分布曲线拟合的方法估计出阴影灰度的分布区域,实现对阴影的初分割.利用熵判据对初分割的结果进行判断,对于过分割的情况,依据目标与阴影间的位置关系,利用阴影的边缘特性进行目标重构.不同光照环境下的视频监控图像测试结果表明,该方法可以用于灰度图像和彩色图像,能够有效检测出阴影区域并保持目标的完整性.