在航空航天、能源动力和防腐蚀工程等关键领域，热喷涂技术被广泛用于提高核心组件的高温抵抗力和耐腐蚀性[1]。然而，涂层与基材之间的热膨胀系数不匹配，加上服务环境中的外力影响，容易导致涂层界面出现剥离型缺陷，对结构的运行安全构成重大风险[2]。为了解决这个问题，开发高效精确的无损检测技术可以确保设备的可靠运行和使用。
涂层缺陷检测领域的主流技术是主动红外热成像。该技术具有非接触、全场快速成像和结果直观等优点[3],[4]。各种主动热成像技术得到了快速发展。通过多模态算法优化的超声波热成像已被证明对金属疲劳裂纹的定量检测和特征重建非常有效[5],[6]。阵列相位控制的热波衍射断层成像已被引入，用于精确评估复合材料内部的剥离情况[7]。自适应断层雷达热成像为混合纤维金属层压板等复杂结构中的多源缺陷提供了新型的高分辨率成像方法[8]。脉冲热成像技术已被有效应用于复杂复合材料内部缺陷的定量检测和深度评估[9]。此外，还提到了检测设备的硬件性能，并明确指出了硬件性能指标与缺陷检测限之间的深度映射关系[10]。对于具有低导热率的隔热涂层或厚复合材料，传统点光源闪光灯激励的低瞬时功率密度限制了热波的穿透。深层或微小缺陷的热特性容易被背景噪声掩盖，信噪比（SNR）难以满足高精度检测的要求[11]。
与其他检测方法相比，激光热成像使用高能量密度和优秀方向性的激光束，可以将热量集中在检测对象上，对弱缺陷具有更高的激励效率[12]。其中，激光线扫描热成像在操作过程中，线激光源和红外相机同步连续扫描，可以避免场截断的限制，适用于长距离、大面积复杂表面的自动化检测[13],[14]。最近，LLST已成功应用于CFRP材料的定量评估，实现了表面裂纹倾角和深度的准确识别[15]，以及曲面上的亚表面冲击损伤的表征[16]。虽然这些研究为评估结构损伤奠定了坚实的基础，但由于涂层界面剥离的独特热阻效应和较弱的热对比度，它们带来了不同的物理挑战。
尽管激光线扫描提高了大规模检测效率，但移动热源的时间延迟效应和激光束的高斯能量分布不可避免地会产生横向照明梯度和垂直条纹噪声。不均匀加热场的校正直接影响成像质量的提高。Lin使用逐帧双向扫描相减来抵消单向线扫描的固有不均匀性和严重的线带噪声，但这种方法对弱信号不敏感[17]。Deng提出了一种适用于线扫描热成像的速度估计和图像配准与重建算法，有效解决了加热过程中的不均匀性问题[18]。Divin通过回归分析克服了材料各向异性或热传递模型引起的误差，能够定量确定复合材料结构中的缺陷特征[19]。
大多数现有解决方案都围绕数学算法的后处理阶段。Wu等人引入了稀疏约束以实现背景和缺陷信号的分离，但在强条纹干扰下缺陷信号分离效果不足[20]。Lu等人提出了一种结合引导过滤和动态范围压缩技术的非均匀校正算法，可以抑制背景引起的光线差异[21]。此外，最近的研究探讨了先进的调制技术，如Barker码激励，有效抑制了高频噪声并提高了复杂结构中的信噪比[22]。然而，这些方法属于单帧处理或静态图像重建方法，设备的扫描过程没有考虑时间热流的累积效应，使得难以消除由冷却时间差异引起的热历史不均匀性。
多尺度斑块对比度测量算法根据人类视觉系统的局部对比机制工作，在低信噪比环境中表现出优异的目标捕获性能，并广泛应用于无人机小型目标检测领域。Han等人优化了经典的MPCM，构建了三层局部对比模型，进一步降低了复杂背景下的误报率[23]。Zhu等人基于低秩稀疏张量分解设计了时空正则化模型，实现了弱目标的高精度检测[24]。目前，大多数形态学处理仍处于基本转换阶段，单尺度处理逻辑容易破坏大面积缺陷的拓扑结构，无法同时完成微小缺陷和大面积剥离的检测。
前面提到的问题需要解决。本研究设计了一个联合图像增强框架，其主要贡献总结如下：
尽管时间积分和空间MPCM在各自的领域已被证明是有效的技术，但它们在动态激光扫描中的直接应用受到移动热源的时间延迟效应和固有的视野截断的限制。为了解决上述挑战，本文提出了一个时空联合图像增强框架。其物理本质在于时域热历史补偿与空间特征提取的协同耦合。首先，介绍了一种具有双向时间积分的扫描策略，对双向扫描的热历史进行物理层面积积分。这种方法解决了固有的场截断梯度和红外热像仪的散斑噪声问题，将高速扫描序列转换成高信噪比的稳定基线。此外，还设计了一种基于圆形内核的改进多尺度MPCM算法。通过将分析逻辑从绝对温度映射转变为标准化局部步长变化，该算法解决了尺度不匹配的难题，绕过了传统形态学处理中常见的“空心中心”伪影。实验验证表明，在快速扫描约束（90毫米/秒）下，所提出的框架能够清晰地重建从2毫米微孔到10毫米宏观剥离的缺陷，整体相对测量误差控制在10％以内。
