针对包装质量检测精度易受外界光照影响的问题，在已有基于梯度幅值相似性的缺陷检测算法基础上，将局部二值模式算子引入到该算法中，提出了一种基于改进梯度幅值相似性的缺陷检测算法。该算法利用局部二值模式算子的旋转不变性和灰度不变性的特点，并将其与图像的梯度幅值特征进行融合后用于包装的缺陷检测中，提升了缺陷检测算法对光照的鲁棒性。实验结果表明，相比传统梯度幅值缺陷检测算法，该算法具有更好的抗光照影响能力，并且对于不同光照情况下的包装缺陷，该算法的检测准确率可达96.57%。因而，该算法能够被广泛地用于包装缺陷检测中，提高缺陷检测的精度。

为了在低照度条件下获取目标的彩色图像, 提高夜间对目标的识别能力, 提出了基于四波段图像融合的彩色夜视方法.采用F-P滤光片设计出了透射中心在三基色光中心波长及近红外波段的四波段滤光片, 在各个透射区域的平均透射率均达90%以上; 将四波段滤光片设计成圆形滤色轮结构, 用分光计测得了各波段滤光片的光谱透射性; 对加入滤光片后的系统信噪比进行了分析和计算, 分析结果表明加入滤光片不会引入噪声, 计算结果表明加入蓝色、绿色、红色和近红外波段滤光片的成像系统的信噪比分别是原来单色微光夜视系统信噪比的19.59%、38.45%、47.28%和46.70%.借助国产超二代像增强器在微光实验室进行了四波段图像采集及彩色图像融合实验, 实验时光照度分别为1×10－3lx和1×10－1lx, 对获取的图像质量进行了评价.结果表明：在照度为1×10－3lx时, 融合的彩色图像在均值、方差和熵这三项指标上均优于过滤后的蓝色和绿色的单色图像, 且由于彩色图像中利用了近红外图像进行增强, 使得彩色图像亮度更高, 颜色分辨性更好; 在照度为1×10－1lx时, 融合后的彩色图像的信息熵比红、绿、蓝三种基色图像的大, 彩色图像携带的信息量更大.本文的研究对彩色夜视成像系统的设计和研发具有借鉴和指导意义.