微光夜视系统能在低照度条件下捕捉人眼视觉看不到的图像信息,被广泛应用于军事、公安、民用、空间技术等诸多领域。随着微光技术的不断发展,单色微光图像逐渐不能满足军事和民用的需求,另一方面,针对微光图像目标探测的问题也日益凸显。为提高微光图像的目标探测率,并使其色彩信息更加丰富,满足人眼的观测习惯,本文研究微光图像目标识别的算法和基于图像分割的微光图像彩色显示算法。首先,结合微光图像成像特点进行分析,针对微光图像复杂场景中难以提取分割人工目标的问题,提出了基于微光图像纹理特征对目标进行准确分割的算法。先提取常见典型微光场景的纹理特征,计算灰度共生矩阵并进行存储;对目标图像进行超像素预分割,再将分割出的超像素图块进行纹理特征计算,与存储的纹理特征进行对比,确定目标纹理特征,实现目标的准确分割。其次,针对全局颜色传递颜色算法会出现误传的缺点,提出了基于图像分割的局部亮度调整颜色传递算法。利用纹理将微光图像根据不同模式特征分割,分割后的图像结合灰度共生矩阵纹理特征的对图像局部场景亮度值调整,用存储的纹理与色彩信息对微光图像进行颜色传递,最终得到微光图像近自然彩色显示。最后,搭建实验平台。在不同时间不同地点,对微光图像进行多组多状态的采集。对采集到的微光图像,先用文中提出的颜色传递算法对图像进行处理,再将处理后的图像进行质量评价。经过本文算法处理后的图像,颜色丰富鲜明,纹理清晰。客观图像质量评价结果显示:平均梯度提高1.5,峰值信噪比平均提高2.8d B,空间频率平均提高4.99。