视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。从20世纪60年代起,随着计算机技术的不断提高和普及,图像在人类生活中开始发挥着越来越重要的作用。但由于光学镜头的聚焦范围有限,光学传感器成像系统无法对场景中的所有物体都清晰成像。另外,由于复杂的环境影响,光学传感器会受到光照、天气、遮挡等的影响导致图像曝光过度、亮度不够或不清晰,使得图像质量变差,不利于图像的准确分析和理解。针对这些问题,需要对不满足视觉需求的图像进行多聚焦图像融合和图像增强处理,以满足人们对图像的视觉需求。在最近几十年里,图像处理技术正在迅速发展,基于空间域的图像处理技术计算简单,效果明显,本文在研究图像空间域的统计特征的基础上,利用直方图、空间频率等图像的统计特征,进一步对图像的处理算法进行研究,具体工作内容如下:1.提出了一种基于离散切比雪夫多项式变换的多聚焦图像融合算法。该算法将图像空域的统计特征空间频率和离散切比雪夫多项式变换进行结合,将原始图像分块后进行离散切比雪夫变换,然后利用离散切比雪夫系数与空间频率的关系,直接在空域上根据空间频率最大的原则进行融合得到融合后的图像。实验结果证明,本文提出的方法可以有效地融合多聚焦图像,并明显降低时间复杂度。2.提出了一种基于直方图高斯规定化的亮度对比度可控的图像增强算法。该算法首先将需要增强的图像统计直方图,计算原始图像的灰度平均值和方差,然后用一维或二维高斯曲线规定输出图像的直方图并计算概率密度函数,其中高斯曲线的期望设定为输入图像灰度平均值的k₁倍,方差设定为输入图像灰度方差的k₂倍,通过调节控制因子来控制输出图像的亮度和对比度,最后根据单映射规则逆推出增强后的图像。通过实验对比,结果表明本文算法可以有效控制输出图像的亮度和对比度,满足视觉需求。