牛康力，谌雨章，沈君凤，曾张帆，潘永才，王绎冲

（湖北大学计算机与信息工程学院，武汉 430062）

（∗通信作者电子邮箱zengzhangfan@hotmail.com）

0 引言

随着军事的发展和监控领域对于夜视需求的提高，夜视成像技术一直是研究者们关注的焦点。目前，由于新型的夜视仪或双目红外摄像头往往存在着购置成本较高的问题，使得很多领域仍然广泛使用着基于主动红外技术的红外摄像头［1］，并往往依赖于算法来实现夜视图像的去模糊与清晰化。

夜视领域处理算法主要分为红外夜视图像处理、微光夜视图像处理和红外微光图像融合三大板块。对于红外图像处理板块，陈军等［2］提出了一种平稳小波域的红外图像增强算法，有效解决了红外图像对比度低、噪声大的问题；曹海杰等［3］提出了一种自适应逆直方图均衡化细节增强算法，避免了增强的红外图像产生过亮或过暗的问题；Liu 等［4］提出了一种基于四元数全变分法的红外图像超分辨率重建方法，利用相邻点之间的相关性，提高图像的抗噪能力和重建效果。对于微光夜视图像处理板块，王瑞尧等［5］提出了最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法，能够对夜间等弱光源条件下的彩色图像有效增强；刘小园等［6］提出了一种适用于夜视环境的视频图像去噪和增强算法，能够有效增强夜视图像的可视性和清晰度；Bu 等［7］采用正则化恢复模型解决了夜视遥感图像亮度较低的问题，提高了恢复图像的质量；Ma 等［8］提出了一种基于HSI 颜色模型的微光传感器图像增强算法，不仅显著提高了图像的亮度和对比度，而且避免了颜色失真。……