二代像增强器采用Na₂KSb光电阴极，三代像增强器却采用GaAs光电阴极。由于GaAs光电阴极具有更高的阴极灵敏度，因此三代像增强器的性能远高于二代像增强器。在二代像增强器基础上发展的超二代像增强器，阴极灵敏度有了很大提高，因此性能也有很大提高，同时大大缩短了与三代像增强器的性能差距。超二代像增强器属于Na₂KSb材料体系，生产成本低，与三代像增强器相比性价比较高，所以欧洲的像增强器产商选择了超二代像增强器技术的发展路线。超二代与三代像增强器技术并行发展了30多年，两者性能均有大幅提高。超二代与三代像增强器的性能差距主要体现在极低照度（＜10^－4 lx）条件下，而在其它照度条件下，性能基本相当。超二代像增强器的性能仍有提高的空间。增益方面，在微通道板的通道内壁上制作高二次电子发射系数的材料膜层可以提高增益；信噪比方面，采用光栅窗可提高阴极灵敏度，从而提高信噪比；分辨力方面，在微通道板输出端制作半导体膜层、采用高清荧光屏均可提高分辨力。阴极灵敏度是光电阴极的指标，不是像增强器的整体性能指标。阴极灵敏度对像增强器整体性能的影响体现在增益、信噪比以及等效背景照度指标中。无论是超二代还是三代像增强器，都区分不同的型号。不同型号的超二代或三代像增强器性能均不相同。超二代和三代像增强器的性能指标是在A光源条件下测量的，而A光源光谱分布与实际应用环境中的光谱分布并不等同，同时Na₂KSb和GaAs光电阴极的光谱分布不相同，所以超二代和三代像增强器的信噪比、分辨力等性能指标不具备可比性。

激光雷达与成像系统之间的位姿标定是激光点云与图像像素进行融合的前提。目前主流的离线标定方法中，普通棋盘格标定板用于64线及以上的激光雷达时效果较好，而用于16线激光雷达时由于其数据稀疏而导致误差较大。而且，涉及红外成像系统的标定时，需要特制的棋盘格来获得发射率差异。本文针对稀疏激光雷达点云数据较少的问题，研究了可以同时标定激光雷达与可见光、红外成像系统的方法，设计了菱形九孔标定板，并提出几何约束损失函数来优化特征点的坐标。最后，分别使用红外和可见光成像系统与16线激光雷达进行标定，实验结果表明，平均重投影误差均在3个像素之内，取得了较好的效果。本文方法还能用于稀疏激光雷达与可见光-红外多波段成像系统的标定。

红外系统的作用距离参数是表征红外系统成像性能的重要指标。目前，红外系统作用距离的计算方法有多种，但都有其各自的适用性和局限性，因此需要考虑不同条件下多种因素对作用距离的影响。本文基于探测能量、基于噪声等效温差（NETD）的和基于对比度的3种点目标探测的作用距离模型，发现在不同条件下应用的局限性。当观测目标为人时，基于NETD的模型计算作用距离为8.74 km，与外场实验数据更为接近。而当观测目标为飞机时，基于能量的模型计算作用距离为32.04 km，与外场实验数据更为接近。结果表明，针对不同特征的目标，选取适当的作用距离计算方法有助于提高系统作用距离估算的准确度。

头盔夜视仪由单波段向多波段图像融合的方向发展。本文对基于微光头盔观察、悬挂式红外夜视仪的技术方案、图像配准精度进行分析并进行光学仿真。首先分析悬挂式红外夜视仪与微光头盔组合使用的工作模式以及图像旋转、圆形视场的设计方案；其次根据悬挂式红外夜视仪的设计指标，对其红外物镜及投影物镜进行光学仿真；第三从悬挂精度、光轴一致性及畸变等三方面分析图像配准精度；最后根据仿真结果及图像配准精度分析说明基于微光头盔观察、悬挂式红外夜视仪的技术方案可行，能达到预期的效果。

飞行员夜视镜在未来夜间空战中将会发挥越来越重要的作用，但是佩戴夜视镜飞行也带来诸多安全问题和人机工效问题。为保证飞行员佩戴夜视镜的飞行安全，同时提高夜视作战效能，改善和提升飞行员夜视镜的人机工效是重要途径之一。本文分析了飞行员使用夜视镜时的存在的典型人机工效问题，从夜视镜设备性能改进、人员训练以及使用环境与时机3个方面给出了效能提升建议，为提高飞行员佩戴夜视镜飞行安全性、高效性和舒适性提供适用性的解决方案。

针对红外与可见光图像融合中出现细节信息丢失及边缘模糊的问题，提出一种在变换域中通过VGGNet19网络的红外与可见光图像融合方法。首先，为了使得源图像在分解过程中提取到精度更高的基础与细节信息，将源图像利用具有保边平滑功能的多尺度引导滤波器进行分解，分解为一个基础层与多个细节层；然后，采用具有保留主要能量信息特点的拉普拉斯能量对基础层进行融合得到基础融合图；其次，为了防止融合结果丢失一些细节边缘信息，采用VGGNet19网络对细节层进行特征提取，L1正则化、上采样以及最终的加权平均策略得到融合后的细节部分；最后，通过两种融合图的相加即可得最终的融合结果。实验结果表明，本文方法更好地提取了源图像中的边缘及细节信息，在主观评价以及客观评价指标中均取得了更好的效果。

为实现在光电跟踪系统条件下的高精度测量并且满足复杂环境下高精度目标匹配，本文选用去均值归一化互相关匹配算法。为提高匹配速度以及跟踪实时性，利用和表法计算公式中图像求和、平方和图像匹配互相关来简化计算复杂度；采用小波分层金字塔法作为搜索策略，并将模板质心作为参考点进行十字形搜索，引入终止阈值减少误匹配点进一步提高搜索速度。为验证该算法的有效性，实验中将光电跟踪系统放置在二维转台上，调整转台利用该算法跟踪目标靶板。实验结果表明，目标脱靶量控制在3个像素以内，该算法在光电跟踪系统上可实现高精度稳定跟踪。

为克服现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度不高等缺陷，提出了自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强方法。对双边滤波进行改进，加权系数自适应于平滑区域和细节区域，以作为Retinex的中心环绕函数，将红外图像分解为基础层和细节层；用改进的平台直方图均衡化对基础层图像进行增强；提出一种方向梯度算子，用其提取细节层图像的梯度图，进而对细节层图像进行非线性的自适应边缘增强。实验结果表明，相对于部分现有的方法，本文方法能更有效地提升红外图像的亮度和对比度，增强图像的视觉效果更佳。

针对人群异常行为检测任务中存在的算法复杂度较高，重叠遮挡等带来的检测精度低等问题，本文提出一种基于改进SSD（Single Shot Multi-box Detector）的人群异常行为检测算法。首先采用轻量级网络MobileNet v2代替原始特征提取网络VGG-16，并通过可变形卷积模块构建卷积层来增强感受野，然后通过将位置信息整合到通道注意力中来进行特征增强，能够捕获空间位置之间的远程依赖关系，从而可以较好处理重叠遮挡问题。实验结果表明，本文提出的算法对人群异常行为具有较好的检测效果。

图像分层滤波器中引导滤波器因其滤波保边效果好和计算复杂度低，在红外图像细节增强领域得到了广泛的研究与应用。但传统的引导滤波器固定的正则化参数ε不能在所有场景下都取得较好的滤波分层效果，所以本文提出基于局部方差的参数ε自适应算法，以提高引导滤波器场景适应性。此外本文进一步通过自适应参数ε值，提出了改进的基于噪声掩膜函数的细节层自适应增强算法，从而在有效抑制了图像噪声水平同时提高了算法在不同场景下的细节增强能力。

研究了气液混合流清洗方法对单片晶圆表面颗粒的去除效果，引入无量纲参数移径比（H/D）讨论其对单片晶圆表面颗粒去除效率的影响。此外，还讨论了冲洗时间、冲洗压力对颗粒去除效率的影响。结果表明：晶圆表面颗粒去除效率随着冲洗时间、冲洗压力的增大而提高。移径比为1时晶圆表面颗粒去除效率最高；当移径比小于1时，晶圆表面颗粒去除效率随移径比增大而提高；当移径比大于1时，晶圆表面开始出现未被冲洗的区域，颗粒去除效率随移径比增大而迅速降低。采用气液混合流清洗技术，可以实现颗粒直径为0.2~0.3 μm范围的颗粒去除效率达99%以上，颗粒直径为0.1~0.5 μm范围的颗粒去除效率达96%以上。

基于Lamb波的损伤监测方法已在复合材料结构健康监测中得到了广泛的应用。然而，复合材料结构的服役环境复杂多变，超声导波信号极易被外界因素干扰。本文研究了玻璃纤维层合板在变温场下的超声导波特性及损伤成像修正方法。首先，利用红外热成像仪研究持续加热下超声导波信号幅值和相位的变化规律，并构建因变温引起的幅相误差矩阵。其次，将误差矩阵代入多重信号分类（2D-MUSIC）算法中修正导向矢量，并建立代价函数迭代出准确损伤位置。玻璃纤维复合材料层合板的模拟损伤实验表明该方法有效提高了2D-MUSIC算法在变温场下的损伤定位分辨率和精度。

本文提出一种基于多尺度引导滤波和决策融合（multi-scale guided filter and decision fusion, MGDF）的电力设备热故障诊断方法，联合多尺度引导滤波和决策融合技术，充分挖掘红外图像的空间结构信息和温度信息。该方法有3个主要步骤。首先，基于热故障区域与环境背景在红外图像上的温度差异特性，逐像素计算热故障区域与环境背景的马氏距离，获取初始的热故障诊断结果。然后，采用不同参数设置的引导滤波器对初始诊断结果进行滤波处理，并将生成的若干引导滤波特征图堆叠在一起。不同参数下的滤波特征图包含着互补的空间结构信息。最后，为充分挖掘不同尺度特征图的空间结构信息和温度差异信息，利用主成分分析法对引导滤波特征图进行决策融合，提升热故障的诊断精度，生成最终的热故障诊断结果图。实验测试结果表明，本文方法在热故障诊断精度上有明显优势，满足电力设备红外巡检的应用需求。

红外图像处理是实现电气故障诊断的有效手段，而电气设备分割是故障检测的关键环节。针对复杂背景下红外图像电气设备分割难问题，本文采用深度残差网络与UNet网络相结合，深度残差网络替代VGG16对UNet网络进行特征提取和编码，构建深度残差系列Res-Unet网络实现对电气设备的分割。以电流互感器和断路器两种电气设备红外图像分割为例测试Res-Unet网络分割效果，并与传统的UNet网络和Deeplabv3+网络进行对比。通过对数量为876的样本进行测试，实验结果表明，Res18-UNet能够准确地分割电气设备，对电流互感器和断路器的分割准确率超93%，平均交并比大于89%，且分割准确性优于UNet及Deeplabv3+网络模型，为实现电气故障智能诊断奠定基础。

将红外热成像与图像处理技术结合应用于建筑外窗缺陷的检测，提出一种外窗缺陷检测和面积计算方法。通过外窗缺陷检测实验，利用压差法进行外窗空气渗透检测，求出渗透的缺陷面积。将红外热成像仪采集的外窗红外图像进行图像的预处理、外窗缺陷的检测以及检测后的面积计算，并建立外窗缺陷红外图像检测模型。结果表明：利用加权平均法进行灰度化处理，中值滤波进行降噪处理、图像锐化和直方图均衡化进行图像增强处理，处理效果明显，可作为外窗红外图像的预处理方式；Roberts算法对预处理后外窗红外图像的检测与实验值差异最小，检测信息更接近实际缺陷位置；将处理方法和检测模型与建筑整体气密性检测结合，能够在现场对外窗气密性能等级进行初步判定。