红外图像增强技术是ART(自动目标识别)及红外成像目标跟踪系统中重要的预处理技术。红外图像普遍具有对比度、分辨率低,噪声大等特点,不利于后续的识别、跟踪应用,因此,红外图像增强处理十分必要。作者分别从提高红外图像对比度、抑制噪声及增强红外图像边缘这三个角度研究了红外图像的空域增强方法,并对处理结果进行了分析。论文的主要研究内容及其成果如下:研究了红外图像的成像机理和特点。在分析了直方图特性之后,提出在红外跟踪系统中采用的隔行/隔列直方图统计,大大减少了直方图统计的运算量,满足系统的实时性要求。红外图像对比度增强的研究基于灰度变换。论文分析对比了各种常用变换方法的优缺点,并提出了针对青岛城市公共安全系统项目要求的红外目标识别自适应直方图均衡算法。抑制红外图像噪声的研究是从分析噪声的种类、特点等开始的,接着研究了空域滤波增强的基本原理。在此基础之上研究了邻域平均法、梯度倒数加权平滑法及中值滤波算法,并对梯度倒数加权平滑算法和中值滤波算法提出了改进。为了增强红外图像的边缘信息,论文分析了常用的红外图像空域锐化算子—梯度锐化算子和拉普拉斯算子,并对两种算子提出了改进办法,论文还给出了青岛城市公共安全道路交通车辆图像识别及流量统计的应用案例。