为满足点衍射干涉测量对解包算法高精度、高效以及抗干扰的检测需求。提出一种基于空洞空间卷积的相移点衍射干涉图像的相位解包方法，通过将自编码器结构和空洞空间卷积结合获得更高的相位解包精度，实现对包裹相位图像可控的多尺度特征提取。根据点衍射图像特点制作的大量多样化数据集对其进行训练和优化，从而实现准确识别包裹相位所在阶次，最终可以快速处理包裹图像得到高精度的解包结果。利用所提方法对实际点衍射干涉图像进行处理，并与ESDI专业干涉图像处理软件以及其他解包算法处理结果进行比对，结果表明：本文解包结果与软件枝切法解包处理结果均方根误差值为0.022 2 rad，面形拟合结果与软件面形拟合结果峰谷差值仅为0.012 1λ、均方根差值仅为0.004 2λ；时间效率上，完成一幅图像的处理平均仅需0.035 s，而传统方法均大于1 s。与其他方法相比，所提方法在处理包裹相位方面具有快速、高精度的特性，为点衍射干涉图像处理的高精度相位解包提供了新的可行方案。

相变是调节材料性能的一种有效方法，在介电、光电、光致发光等领域有着广泛的应用。本文采用水热法合成未知相CsAgCl₂，并通过升温和Eu³⁺掺杂将CsAgCl₂从未知相转变为正交相。制备的Eu³⁺掺杂的CsAgCl₂具有较高的光学温度灵敏度，在荧光强度模式和荧光寿命模式下的最大相对灵敏度分别为3.63%·K^-1和3.20%·K^-1。结果表明，CsAgCl₂是一种很有前途的高灵敏度光学温度传感材料。

针对当前基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法中红外生成图像纹理细节信息差和结构信息差的问题，提出了一种基于改进的条件生成对抗网络的红外图像生成算法。首先，基于ConvNext改进了生成网络，在生成网络解码部分通过添加残差连接增强了解码部分对编码部分提取的图像深层特征的利用；其次，生成网络采用UNet网络架构，增强了对图像底层特征的利用；最后，对抗网络通过对生成图像特征的一阶统计量（均值）和二阶统计量（标准差）的损失计算，进一步改善了红外生成图像的灰度信息和纹理细节信息。与现有典型红外图像生成算法的对比实验结果表明，该方法能够生成质量更高的红外图像，在主观视觉描述和客观指标评价上都取得了更好表现。匹配应用实验表明，该算法在可见光图像与红外图像异源匹配任务中体现了较好的应用价值。