经过多年的努力,红外成像探测系统已发展到第三代,即红外双/多波段图像融合系统。其核心在于利用景物在不同波段的响应特性,融合后使场景能有更加客观完整的信息描述,提高系统性能。本文针对红外双波段图像融合系统开展了相关关键技术研究。主要研究内容包括以下几个方面:构建了一个实时红外双波段融合信号处理平台。其主要分为三个子系统:高速数据传输系统、多核DSP实时信号处理系统及红外视频实时显示系统。高速数据传输系统运用RocketIO技术,提高了数据传输的带宽,实现了系统中数据高速可靠的传输。多核DSP实时信号处理系统采用多核DSP加FPGA的架构,提高了信号实时处理的能力。红外视频实时显示系统基于单板实现,通过视频接口可实时显示高清分辨率的红外图像。提出了一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度retinex红外图像增强算法。该方法将自适应引导滤波与子带分解多尺度retinex算法相结合,利用自适应引导滤波更加准确地估计了光照分量。实验证明,该算法能有效消除光晕现象及增强图像细节。提出了一种基于视觉显著性及NSCT的红外图像融合算法。首先对待融合图像进行NSCT分解,获取多尺度多方向的子带图像。然后利用视觉显著性检测结果指导各图像子带的融合,最后对融合后的子带图像进行NSCT反变换得到融合后图像。实验表明,该算法可以更好地保留目标区域信息,突出目标特征,融合后的图像较传统方法图像融合评价指标更好,纹理细节更加清晰。提出了一种基于背景抑制及图像融合的红外双波段小目标检测算法。首先分别对各个波段图像进行背景抑制,接着利用形态学膨胀降低图像配准误差的影响,最后对双波段图像进行叠加。实验证明,该算法可以有效提高小目标提取能力。