图像增强是图像处理一大主要任务,其主要作用是改善图像的视觉效果,同时也为图像识别、图像理解等任务服务。在图像处理中,图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制掉另一些信息,以改善图像的视觉效果,将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。本文着重对图像增强方法中的邻域平均法、中值滤波及红外线图像直方图均衡化进行了较为深入的研究,并针对实际工作中的需要,提出了改进并实现了算法,通过大量的实验验证表明,本文给出的图像增强方法对于本雷达上获取的图像,比现有一些增强方法具有更好的增强效果。多源图像融合是图像理解和计算机视觉领域中一项重要的课题,而基于小波分析的多源图像融合是该领域的研究热点之一。本文对小波域图像融合算法进行了较为系统深入的研究,主要工作如下：1.对多源图像融合的原理和方法进行了综述,并针对当前图像融合领域缺乏统一融合框架的问题,尝试研究并总结出一种基于多分辨率分解的图像融合框架方案。它基本上概括了当前基于多分辨率分解的图像融合领域的主要融合算法方案。对以后的融合问题的研究具有一定的指导意义。2.通过对多小波理论的初步研究,将这种数学工具引入图像融合的研究中。本文采用了最适合红外线与可见光图像融合的基于树状小波分解的融合算法,并进行了大量相关实验。实验证明,该方法是有着比其它多分辨率分解图像融合方法更好的融合效果和鲁棒性。