红外成像技术凭借其被动式、全天候成像等优势在军事、工业、农业等领域得到广泛应用,不断增长的应用需求对红外图像质量提出了日益严苛的要求。然而,受到诸如探测器材料、加工方法以及外界环境等因素的影响,红外图像往往存在严重的噪声,不仅降低红外图像质量,影响红外图像中有效信息的提取,严重时还将导致目标检测、跟踪等失败。因此,抑制红外图像噪声是提升红外图像质量必不可少的步骤。本文主要针对红外图像随机噪声研究有效的去噪方法。国内外学者在红外图像去噪方面进行了大量研究,但目前的主流方法在抑制红外图像噪声时,存在模糊边缘、计算复杂的问题,使得人眼感兴趣的边缘纹理信息受到破坏,同时难以满足红外成像设备的实时性要求。针对上述问题,本文开展了以下工作:(1)针对传播滤波器去噪方法的传播路径进行了完善,添加了倾斜方向的路径判断方法,使得检测出的边缘类型更加完备;另外采用了非线性变换的方式,根据灰度值差异来分配权重,对比传统传播滤波器权重计算方法而言,能够进一步拉大边缘点和非边缘点之间的权重贡献差异值,使得对红外图像边缘信息的保护作用更好。但该方法的权重计算过程是串行的,计算当前像素点权重时需要先计算出传播路径上前一像素点的权重,整体计算量较大,算法效率较低。(2)提出了基于卷积模板边缘保护的红外图像去噪方法。利用卷积神经网络架构中采用多个卷积模板来提取图像特征进行图像重建的思想,本文采用多方向卷积模板和Sobel算子组合的方式对红外图像边缘信息进行判断,提升了边缘检测的准确性和完善性。之后使用非线性变换方法根据边缘信息来修正各方向滤波模板权重值,增大边缘方向上各像素点权重,从而对边缘信息产生保护作用。该方法的边缘判断过程和初始滤波过程可并列进行,且采用的卷积模板固定,整体计算量较小,算法效率较高。(3)本文分别从主观质量评价和客观指标分析两方面对几种经典去噪方法的性能进行比较。通过对添加了随机噪声的模拟红外图像和受噪声影响的真实红外图像分别进行测试,仿真结果和客观评价指标数据表明,本文提出的基于卷积模板边缘保护的红外图像去噪方法和改进的传播滤波器去噪方法相较于其它几种传统去噪方法,可以在合理抑制噪声的同时更好地保护图像中的边缘信息。