为了增强低照度成像系统对运动目标的应用能力, 在典型的低照度图像多帧处理方法基础上, 结合运动速度估计进行改进, 提出了一种自适应图像增强方法。该方法能有效减小低照度图像闪烁噪声, 提高图像对比度, 并且适用于运动目标成像处理。在以现场可编程门阵列(FPGA)为核心器件搭建的硬件平台上进行验证。结果显示: 经过该方法处理后, 视频信噪比由2. 1 dB提高到11. 5 dB; 当目标加速运动时, 没有考虑目标运动的方法处理过的图像信噪比显著下降, 而本文方法处理的图像信噪比下降幅度较小。

为确定边缘扩散函数(ESF)最优提取方法，对基于三次样条插值与SG 滤波的四种提取方法进行分析比较，包括Spline、SplineSG、MSG 及SASG 方法。分别通过仿真图像实验与实际遥感图像实验，分析了图像仅存在加性噪声以及图像中同时存在加性噪声与白噪声时，四种方法的有效性。实验结果表明，Spline 与SplineSG 方法的效果几乎完全一致，仿真实验中，二者线扩散函数(LSF)和调制传递函数(MTF)计算精确度约为SASG 方法的2~3 倍，MSG 方法的3~5 倍；而在实际遥感图像实验中，SASG 方法与二者效果接近，遥感图像复原图像质量提升效果约为MSG 方法的1.5~2 倍；当条带噪声较明显时，SASG 方法效果最优。因此，在刃边法实施过程中，根据噪声情况，边缘扩散函数的提取可以在SASG 或Spline 方法中选择。

光电遥感相机由于受到大气湍流，成像离焦，机械振动等影响，导致获取的遥感图像呈现降质模糊状态，在对遥感图像进行复原处理之后，需要评估图像的复原质量。提出了一种清晰度评价方法，通过对图像进行骨架边缘提取，计算出骨架边缘对应的像素数目，并以此作为图像的清晰度参数，将降质图像与复原图像的清晰度参数作对比，得出复原后图像的清晰度提升率。通过对不同遥感图像的实验，验证了使用该方法进行图像清晰度评估的有效性与可靠性，同时证实了该方法具有抗噪声性能以及对弱振铃波纹的抑制效果。