夜间由于车辆灯光照射距离近、光线差，驾驶员很难看清前方道路，交通事故频繁发生。频繁的交通事故给人民的生命财产安全带来了很大的威胁。运用基于目标和背景温度差异的热成像技术,能在夜间、成像光线不足等情况下发现目标，并且具有不受强光、闪光的干扰，实现远距离、全天候成像等优点。红外成像是基于热成像技术,因此基于车载红外夜视视频的视频增强、行人检测和彩色化处理技术，能很大程度上改善汽车在夜间和特殊天气行驶的安全问题，具有很高的实用价值和重要的现实意义。本文以车载红外夜视视频为研究对象，进行了夜间行人检测技术和彩色化技术的研究。论文的主要研究内容包括以下几点：1、论文首先概括了红外图像的成像技术原理和红外视频特征分析，从而可以有针对性地进行后续的处理工作。2、分析红外图像和红外视频的特点，提出适合它们的图像增强算法，为硬件平台上的算法实现提供相应的理论基础。3、研究了红外行人图像中常用的阈值分割算法，根据红外图像直方图的分布特点，提出基于直方图动态阈值的车载红外视频行人检测算法，该算法计算量小，具有一定的实时性和较好的抗噪性和鲁棒性。4、论文针对车载红外夜视视频图像景物较单一的特点，提出了一种基于分割和先验知识的视频彩色化方法。将基于分水岭的内容分割算法和基于先验色彩知识的红外图像上色算法运用到车载红外视频彩色化中。实验结果表明，该算法实现了对车载红外夜视视频的自动彩色化，不仅得到的图像色彩较为真实有利于人眼目标识别，而且实时性也达到了较好的效果。5、本文在实现了车载红外夜视视频的行人检测和彩色化后，提出车载红外夜视视频处理系统的总体设计，并搭建了车载红外夜视视频处理系统。最后，将上述算法在车载红外夜视视频处理系统上进行了调试，取得了良好的实验结果。