随着车载红外辅助驾驶系统在民用领域的普及,车载红外的研究工作逐渐被人们所关注。由于车载红外图像本质上是一种灰度图像,有着对比度低、辨识度低等特点,不便于驾驶员对于这类图像的观察理解。因此研究如何使得红外图像中所包含的信息更好的展现出来具有非常重要的意义。红外图像彩色化技术和红外图像的三维重建技术都可使车载红外图像的表现力大大增强。但是现阶段这两种技术的研究并不深入,并且这两种红外图像增强的算法还未很好地进行结合。本文以车载红外图像彩色化算法与车载红外图像三维重建算法为主要研究内容。实现了车载红外图像的彩色化并与现阶段已存在的彩色化算法进行对比,同时针对红外图像的特点,借鉴于可见光图像的三维重建算法并将其进行优化,最终实现红外图像的彩色三维重建。论文主要内容分三部分:第一部分是车载红外辅助驾驶系统的系统框架介绍,以及车载红外图像彩色化和三维重建算法的现有基本理论方法的概述;第二部分主要介绍了本文中提出的基于随机森林和超像素分割优化的红外图像彩色化算法和基于标签转移的红外图像彩色化算法。第三部分使用基于面板参数马尔可夫场模型的图像三维重建算法对红外图像进行三维重建,并将彩色化后的红外图像进行三维重建。论文的主要创新点有以下几个部分:1、提出了基于超像素分割和直方图统计相结合的车载红外图像彩色化算法。该算法与现有的一些彩色化算法相比在处理正确率和算法效率方面有明显的优势。2、创新性地将标签转移算法运用到红外图像的彩色化算法中,解决了彩色化算法分类数目单一的问题。该方法可以检测出红外图像除天空、地面、树木和行人以外的其它场景,细化了场景的分类。3、借鉴于可见光彩色图像的三维重建方法,将基于面板参数马尔科夫场模型的三维重建算法成功应用于车载红外图像的三维重建中,并针对红外图像的特点,对该算法进行了局部优化处理。该三维重建算法具有图像的假设条件少、适应性高的特点,可以很好地进行车载红外图像三维重建的工作。4、最后本文将车载红外图像彩色化和三维重建进行结合,将彩色化后的红外图像输入到三维重建的模型中进行三维重建。通过上述处理,使得红外图像的视觉效果更加直观,红外图像不仅有了色彩,更具有空间的立体视觉感。实验结果证明通过车载红外图像彩色化三维重建算法处理后,车载红外图像具有类似于白天图像的彩色显示效果。