针对目前基于距离的连通性保持方法过于保守的问题, 提出了一种改进连通性保持的二阶多智能体主从式编队控制方法。首先, 考虑部分智能体可接收到领航者信息, 设计了基于期望偏置位置的分布式编队控制协议。其次, 提出了同时利用智能体位置和速度信息的连通性趋势判断方法, 并设计了基于相对速度和距离的自适应动作函数; 与传统基于人工势场的连通性保持方法相比, 所提方法能够准确判断智能体间连通性变化趋势, 同时减少对编队的不利影响。最后, 通过运用图论给出了系统稳定性的充分条件, 并通过数值仿真和对比实验验证了所提方法的优越性。

针对目前传统多聚焦图像融合中图像局部模糊不易度量, 融合策略难以设计等问题,提出一种新的相位拉伸核函数, 形成基于扩展相位拉伸变换的多聚焦图像融合算法。该算法将传统的线性或次线性群延迟相位滤波器推广到非线性群延迟相位滤波器,并从理论上证明,这种扩展相位拉伸变换的逆变换相位近似于原始图像的归一化二阶梯度, 将图像高频特征传统的梯度极值表达转换为角度或相位表达,利用角度/相位图像局部方差对清晰与模糊图像良好的区别特性设计出基于扩展相位拉伸变换局部相位方差度量的融合策略,克服了目前融合方法存在的不足。利用MATLAB软件平台对Lytro数据集中的相当数量多聚焦图像数据进行融合实验, 与传统基于离散小波变换、拉普拉斯、超分辨率、引导滤波和联合卷积自编码网络算法等融合算法结果进行对照分析。 结果表明, 本文算法的融合图像明显优于传统最好的融合算法, 融合图像的互信息、信息熵、空间频率、平均梯度及结构相似性等指标比现有的其他方法提高5%以上,证明了所提算法的优越性与实用性。

为探索能够准确反映合成孔径系统成像性能的特征指标，计算比较了三种典型的六孔径阵列的填充因子上下限、截止频率、截止能量比以及相关系数等参数，发现其成像质量主要与调制传递函数(MTF)中低频段的频谱分布有关。在此基础上，提出了综合考虑频率高低与频段分布均匀性的加权频段能量曲线，可以较准确地反映不同阵列在成像质量方面的差异。为实现MTF中低频段频谱能量最大化，对三种阵列的光瞳结构进行优化，得到对应的中心聚合型阵列。实验结果表明，新阵列在成像质量上明显优于原阵列，填充因子范围也能满足一般设计需求。

相位误差的存在严重降低了光学合成孔径系统的成像质量。针对活塞误差和倾斜误差的不同特性，设计对应的量化指标，并以维纳滤波进行复原，利用相关系数进行评价。统计结果表明，只有活塞误差均值小于0.06λ，倾斜误差均值小于16 μrad时，才能保证相关系数大于0.98，近似实现无损复原。在此基础上，通过旋转阵列获取频谱不同的多帧图像共同参与复原，以减小或消除相位误差的影响。比较不同旋转角度和次数情况下的复原结果，最终确定最优方案。实验结果表明，该方法与直接成像相比，可以显著提高含相差系统的图像复原质量，而且将两种相位误差容限分别提高到0.12λ和35 μrad，降低了对光学设计和相差校正的精度要求。

为了提高自适应光学图像复原效果, 提出了一种新的多重约束非对称图像迭代盲解卷积算法。首先, 在点扩散函数(PSF)频率域引入带宽有限约束来提高迭代盲解卷积算法的可靠性; 然后, 在PSF空间域引入支持域动态更新的思想以加快迭代盲解卷积算法收敛速度; 最后, 自动计算迭代盲解卷积算法的非对称因子以提高算法的自适应性。模拟实验结果表明, 与RL-IBD算法比较, 新算法迭代次数减少22.4%、峰值信噪比提高10.18 dB。在FK5-857和某双星的自适应光学图像复原实验中, 也取得很好的复原效果。

复合孔径阵列结构是通过复制子孔径来扩展阵列大小以得到甚高分辨率的一种有效手段。针对光学稀疏孔径系统的成像特征给出一种改进的信噪比(SNR)评价方法。在典型环形、典型Golay-6型和典型Y型阵列结构的基础上，研究了两种不同的复合孔径阵列构造方式。分析了6种复合阵列结构的调制传递函数，并以遥感影像为扩展物体进行光学成像实验，最后运用相关系数和改良后的信噪比对成像结果进行评价。结果表明，主阵列的结构决定了系统成像质量的好坏，子阵列构造方式只能在有限程度上改善图像质量。对不同类型的复合孔径主阵列，子阵列构造方式对成像质量的影响是不同的，并不具有一致规律。应针对主阵列结构的特征去选择其子阵列的构造方式，做到阵列优化。

Adaptive optics (AO) technique has been extensively used for large ground-based optical telescopes to overcome the effect of atmospheric turbulence. But the correction is often partial. An iterative blind deconvolution (IBD) algorithm based on maximum-likelihood (ML) method is proposed to restore the details of the object image corrected by AO. IBD algorithm and the procedure are briefly introduced and the experiment results are presented. The results show that IBD algorithm is efficient for the restoration of some useful high-frequency of the image.