在摄像机标定过程中,较差的光照条件和镜头畸变会造成棋盘格角点漏检和角点冗余。分析了角点的灰度分布特性,提出一种基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测算法。为确保在较差光照条件和镜头畸变下,棋盘格图像角点不漏检,算法首先利用角点的灰度分布特性提取候选角点;然后通过迭代的方式提高候选角点的精度并再次结合棋盘格角点的灰度分布特性剔除候选角点中非角点处的伪角点,避免棋盘格角点冗余;最后通过角点处的邻近点合并获得最终的棋盘格角点坐标。实验结果证明,在较差的光照条件和镜头畸变条件下,本算法角点无漏检和冗余。将该算法提取的棋盘格角点应用于摄像机标定,结果显示重投影误差的均方差在0.1 pixel范围以内,优于其他算法。

基于大场景合成孔径雷达（SAR）图像序列，研究了一种针对多类慢动车辆目标的识别与跟踪方法，采用先识别、再跟踪的思路。提出了一种图像目标局部多分辨分析与多核分类器相结合的识别方法，实现了多类目标的快速特征提取和准确分类。根据相邻帧之间目标的对应关系，利用无偏卡尔曼滤波对目标的运动参数进行估计，并用实际测量值不断进行修正，实时获取目标的坐标、类型等信息，实现了复杂背景下地面多类慢动目标的高效跟踪。通过构建大场景合成孔径雷达序列图像进行仿真实验，证实了该方法具有快速和稳定的收敛性能，实时性较好，具有较高的跟踪精度。

为了解决机器人同时定位，地图构建与目标跟踪(SLAMOT)过程中的多源，异构传感器空间一致性观测问题，提出了基于信息融合的摄像机与激光测距传感器联合标定优化方法。完成基于误差传播公式的激光扫描点图像平面投影不确定范围判定，并利用协方差交集算法实现基于运动物体检验方法和基于Camshift方法的图像坐标系下目标状态融合。在此基础上，利用目标图像平面投影方向误差构造目标函数，通过非线性优化方法实现摄像机与激光测距仪标定参数优化。实验验证了设计方法能有效提高目标跟踪以及多传感器参数标定的准确性。相关成果能够为基于多传感器信息融合的机器人同时定位，地图构建与目标跟踪滤波方法研究提供观测值支持。

为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域；然后定义可匹配区域所占面积比例指标、离散性指标和稳定性指标；最后,利用三个指标构建遥感影像可匹配性度量模型.实验表明,该遥感影像可匹配性指标与实际匹配概率相关性强,提高了基准图制备的可靠性,能够满足景象匹配图源筛选的实际需求.