日盲紫外光子计数成像技术是一种具有超高灵敏度的紫外探测技术。这一技术通常使用工作于盖革模式下的雪崩光电二极管（Avalanche Photo-Diode,APD）作为探测器件,辅以光学与位移设备,实现对二维平面的扫描探测,探测灵敏度可达光学极限的单光子级别。由于日盲紫外波段特殊的“日盲”性质,使得这一光电探测技术在国防预警、警用取证、高压电网安全检测等诸多领域发挥重要的作用。日盲紫外光子计数成像系统通常由光学与探测系统、光子计数读出电路系统和图像处理系统组成。其中光学与探测系统、光子计数读出电路系统完成对微弱日盲紫外单光子信号的探测与转换,生成便于后续处理的数字信号。图像处理系统采集探测到的数字信号,根据实际应用需求,设计图像处理算法,完成对日盲紫外光源的探测。随着前端硬件系统的快速发展和应用场景的多样化,对日盲紫外光子计数成像的精度与质量要求越来越高。由于这是一种新型成像系统,现有图像处理算法并不能完全应用于日盲紫外光子计数成像系统中,因此开展相关图像处理算法的研究有较重要的意义。本文以4H-SiC雪崩光电二极管与课题组自主研制的光子计数读出电路为硬件基础,结合高压电网安全检测的实际应用需求,设计应用于日盲紫外光子计数成像系统中的图像处理系统。首先结合硬件设备的工作原理与性能特征,设计相应的数据采集方案与图像预处理算法,在复杂噪声背景中提取日盲紫外光源目标。而后结合日盲紫外光的波段特征设计基于双目模型的图像配准算法,实现日盲紫外探测图像与可见光图像之间的精确配准。最后在精确配准的基础上,设计基于多尺度分解的图像融合算法,实现异源图像的高质量融合。将日盲紫外波段与可见光波段中的有效信息高效地融合在一张图像中,在可见光背景图中定位人眼不可见的日盲紫外光源目标,实现对日盲紫外光源的探测成像。本文设计的所有数字图像处理算法均在MATLAB R2020a软件平台上完成仿真验证。采集多组具有代表性和对比性的真实探测数据,对设计的图像预处理算法、图像配准算法和图像融合算法进行验证分析。探测距离在5米到30米之间时,本文设计的基于双目模型的图像配准算法目标配准误差可控制在3像素以内。本文设计的基于多尺度分解的图像融合算法在信息熵、平均梯度、标准差和空间频率方面均优于常见的图像融合算法,融合算法运行时间在1s左右,满足实际应用需求。在实验室测试环境下,本文设计的图像处理系统能较好的完成对日盲紫外光源的探测定位工作,融合图像便于后续观测分析,具备一定的日盲紫外光子计数探测成像能力。