红外图像处理技术是数字图像处理技术中一项非常重要的研究项目,在国土调查、资源勘探、环境监测、战场侦察、应急保障等领域都具有广泛的应用价值。特别是在军事应用领域体现出了它独特的价值。一般将多张具有一定重叠部分的红外侦察序列图像,组成一幅大视野、高分辨率且无缝隙的完整全景图像,从而实现对弱小红外目标的搜索跟踪、红外预警、目标识别与探测、周视扫描等军事战略和战术运用。本文介绍了红外图像配准与拼接技术的研究目的、现状和意义,论述了红外图像的成像原理、产生机理、特点、优缺点及其军事应用意义。剖析了红外图像的原始图像的噪声产生因素和评价标准,针对这些因素对红外图像进行预处理研究。红外图像的预处理包括图像去噪、图像增强与图像分割技术,通过仿真实验,得出较为适合红外图像预处理过程的方法与流程。在图像的去噪上,研究发现混合滤波能提高红外图像中高斯噪声和椒盐噪声的处理效果；在图像增强上,通过运用空域与频域处理方法,发现虽然增强了图像但同时也增加了噪声；在图像分割方法中,发现Otsu更适合红外图像的分割处理。本文讨论了影像点特征提取算法。对SIFT、SURF两种局部不变特征提取算子进行理论分析并通过仿真实验对特征点检测速度、描述子生成速度和红外图像配准的综合性能进行了对比分析,并引入基于单应约束RANSAC精匹配的算法来提高图像配准精度,从而降低了图像的误匹配率。最后介绍了红外图像拼接的基本流程,在红外图像完成配准后,对重合区域仍存在缝隙或有明显过渡痕迹的现象,进行图像拼接算法研究,分析和总结了常用的图像拼接方法,改进了基于渐进渐出算法的红外图像拼接算法；针对红外图像拼接的鬼影问题提出改进的渐进渐出加权平均法,并通过仿真实验验证了它的可靠性和实用性。