张绍良，闫钧华，刘 成，朱智超

（南京航空航天大学 航天学院，江苏 南京 210016）

红外探测技术具有环境适应性强，在夜间和恶劣气候环境下均能工作，抗干扰性强且具有一定的辨别真伪的能力。但是，红外图像相对可见光图像，整体灰度分布低且集中、性噪比和对比度低、视觉模糊[1]，因此要对红外图像进行增强，提高图像的对比度，突出图像中感兴趣的信息，抑制无用的信息。常用的图像增强方法有灰度变换、直方图修正、噪声滤除、图像锐化、频率滤波和彩色增强等[2-3]。在对图象锐化和噪声滤除的研究中发现，图像锐化可以很好的突出图像边缘信息，却不能保留图像背景信息；降噪滤波则在降噪的同时使得图像边缘模糊。本文采用多分辨率图像融合[4]的相关算法融合平滑后的图像与锐化后的图像，既突出图像边缘，又保留图像背景信息，实现图像增强。

近年来，随着GPU技术的发展，GPU已具备很高的计算性能，目前主流GPU的浮点计算能力达到主流CPU的10倍以上。2007年6月，NVIDIA推出的CUDA[5]（Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构）实现了GPU上的数据并行处理，使得数据的处理能力获得几倍，几十倍，甚至上百倍的加速比，已在图像处理、分子动力学仿真、生物计算、音视频编解码等方面得到广泛应用[6]。如何充分应用GPU的并行计算特点实现复杂问题的快速计算，实现实时处理，已成为当今的热点问题。文中研究基于CUDA快速实现红外图像增强算法，具有良好的红外图像增强性能，同时具有很高的实时性。……