图像脉冲噪声移除是获得高质量图像的关键。本文通过热红外相机成像原理研究，提出了一种基于像素梯度自适应迭代中值滤波器的图像脉冲噪声抑制算法。首先，根据相机的调制传递函数计算获取原始图像的最大像素梯度，继而建立相应的像素梯度集合。然后，计算原始图像与对应像素梯度滤波图像的梯度权重均方根误差集合，并将该集合高斯分布的最大值对应的像素梯度确定为最佳像素梯度。最后，根据图像中脉冲噪声的密度和复杂度，确定所提滤波器的自适应窗口大小和迭代次数。大量实验结果表明，所提滤波器对移除8位、16位的单通道脉冲噪声图像展现出良好的鲁棒性。与其它先进方法相比，该方法可以实时移除真实热红外相机采集图像中低密度的随机值脉冲噪声和SAPN，并实现噪声抑制过程中99.5%以上的原始像素不会遭受破坏。除此之外，针对高密度SAPN抑制，该方法获得了具有竞争力的结果，与运行时间较快的滤波方法相比表现出较好的PSNR和SSIM，与PSNR和SSIM较优秀的去噪方法相比表现出较快的运行时间。对于极限SAPN（99%）破坏的图像，也能够恢复有意义的图像细节。

高图像质量对于空间细胞实验至关重要，因为需要具备远程清晰监控的能力来把握实验进程和方向。然而，在空间实验中，由于空间限制和环境因素的影响，成像设备在一些性能方面受到比较强的约束，这直接影响了成像质量和对培养目标的观察。地面的分析需要对图像进行特征提取和计数等任务，但光照不均会严重影响分割效果。为此，本文提出了一种名为STAR-ADF的方法，实验结果证明该方法能够有效去除噪声、均衡光照，增强评价指标较原图提升了12.5%，并具有一定的鲁棒性。

东方超环（Experimental Advanced Superconducting Tokamak，EAST）全超导托卡马克装置上极紫外（Extreme Ultraviolet，EUV）光谱诊断系统采用电荷耦合器件（Charge Coupling Device，CCD）探测器集光谱图像数据，硬X射线对CCD产生的干扰造成光谱数据中存在大量的单像素噪声，这为准确分析聚变等离子体杂质辐射带来极大的困难。针对这一问题，设计了一套基于可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）的EUV光谱图像处理系统，来快速去除硬X射线产生的噪声干扰。该系统基于限幅滤波算法，并引入标准差和离均差替代固定限幅阈值和样本偏差；通过融合限幅滤波算法和数据判别法，外加设置算法工作区间来分阶段对光谱图像数据进行相应处理。同时设计了仿真测试模块，使用EUV光谱图像转化的视频数据模仿采集流程进行系统的功能测试。最后，为了检验该系统对有效光谱数据的保护能力，将图像数据转换成更加直观的谱线图进行对比分析。实验测试结果表明：该系统能够有效去除光谱图像中的噪声点，并较好地保持了光谱数据的完整性，从而提升了光谱数据的可观测性。

全场纳米谱学成像（TXM-XANES）是将透射X射线显微镜（Transmission X-ray Microscope，TXM）与X射线近边吸收结构（X-ray Absorption Near Edge Structural，XANES）有机结合的成像方法，通过测量感兴趣元素K边前后多个能量点的TXM图像，无损获得样品内部纳米尺度化学元素价态分布，已应用于能源材料、生物医学和地球科学等多个学科领域。常规TXM-XANES数据需要采集每个能量点下的图像和背景图像，数据量大，采集时间长，由于纳米尺度下机械结构的不稳定和样品的移动都会对TXM-XANES数据分析产生一定的影响。基于已知数据，利用机器学习的算法建立了多项式回归与线性插值运算模型，实现了仅通过两张谱学背景图像完成背景图像序列预测建模。利用该方法对标准样品及锂电池正极材料进行谱学成像分析，结果表明：相对于常规TXM-XANES方法，该方法具有数据量少、采集时间短等优势，可显著提升TXM-XANES的实验效率。