针对傅里叶红外成像光谱数据中的一种干扰现象和消除方法进行了分析和研究。在傅里叶红外成像光谱仪中, 在某些情况下会在光谱数据中出现一种尖锐凸起的干扰峰。该种干扰峰的峰位位置不固定, 且幅度会发生较大的变化。 从红外探测器、大气吸收特性、目标辐射特性、系统噪声等几个方面对该种现象的出现进行了分析。提出了该种现象出现的原因是由于红外探测器的灰度浮动造成的。针对该干扰现象的形成机理, 提出通过噪声拟合法来消除这一干扰。经过实验验证, 提出的方法可以有效地消除傅里叶红外成像光谱仪中的这种干扰峰, 能有效提高傅里叶红外成像光谱仪的检测效果和抗干扰能力。

为了有效地对红外与微光图像进行融合, 在获得良好的融合视觉效果并实现熵增的前提下, 同时尽量减少算法复杂度, 提出了一种基于细节增强的自适应权值融合方法, 根据红外微光图像特点, 进行自适应权值矩阵计算, 并进行一次融合, 再结合细节图进行二次融合。经过在MATLAB中采用三种常见算法和本算法对五类典型场景进行了仿真分析, 结合主观和客观评价机制对比, 本文的算法具有较好的标准差和熵增, 主观融合效果也相对较优。最后, 在嵌入式FPGA平台中进行了验证, 实现了50 Hz图像的实时融合输出, 在批量化生产中得到了应用。

为了解决太赫兹成像系统中存在的成像速度慢、硬件复杂等问题, 利用压缩感知算法实现太赫兹成像系统性能的提升。通过对比离散小波基和离散傅里叶基对重构图像的影响, 发现离散小波基作为稀疏基时, 得到图像信噪比最优。然后验证了压缩采样匹配追踪、迭代加权二范数、贪婪基追踪等重构算法在太赫兹成像领域的应用可行性, 发现当测量比例大于40%时, 才能实现图像的重构。根据峰值信噪比、均方误差、算法运行时间等参数的对比结果, 发现迭代加权二范数算法相对空间匹配追踪算法, 峰值信噪比提升度达到20%, 均方误差下降度均大于50%。同时发现, 空间匹配追踪算法和子空间追踪算法的运行时间最少, 其中空间匹配追踪算法均小于0.5 s。为压缩感知理论在太赫兹成像领域的应用提供了新思路。