在现代工业设计、 人工智能、 软件设计等领域, 三维模型正展现强劲需求与活力, 传统三维模型特征提取方法仅能提取模型表面特征, 难以满足复杂模型特征提取需求, 为提高三维模型的特征提取精度, 基于光谱分析以及可见光传播特性, 提出一种具有高区分度的三维模型特征提取方法。 首先利用光散射系数、 吸收系数、 各向异性等光学特性参数, 量化分析光在不同介质中透射、 散射、 反射概率, 并确定最佳光谱模拟波段； 其次采用Monte-Carlo法模拟光子束在三维模型中的传播历程, 获得光子束传播轨迹的角度、 距离、 能量等多种统计量, 计算不同统计量权重, 经过统计分析后完成特征提取； 然后在ESB国际通用三维模型库中, 测试不同光子束数量、 约束空间形状对特征提取效果影响, 从而确定最佳模拟参数； 最后使用多种特征提取方法与光传播模拟法进行特征提取效果比较, 并采用查准率、 查全率以及E测度评价指标对特征提取效果进行定量测试。 实验结果表明, 三维模型特征提取准确度对光传播约束空间形态较为敏感, 光子传播的最佳约束空间为球体； 三维特征提取效率随着光子束数量升高而降低, 在保证特征提取精度的前提下, 10 000～25 000区间是光子束模拟数量的最佳取值范围； 基于光传播模拟的特征提取准确度高于小波变换、 距离夹角以及D2分布方法, 能够满足三维模型检索需求, 更适合复杂三维模型的离线特征提取与应用。 结合光谱分析与可见光传播特性的模型特征提取法拓宽了光谱分析的应用范围, 能够提取出融合三维模型表面特性与内部形态的有效特征, 为高精度特征提取技术研究注入新动力。

若要实现空间失效卫星、空间碎片等非合作目标, 尤其是具有自旋运动特性的目标的在轨服务或者离轨清除, 需要精确测量追踪航天器与目标之间的相对姿态。当目标旋转一周后, 对重访区域的闭环检测与位姿优化是减小累积误差, 提高测量精度的重要保证。首先, 本文介绍了视觉词袋库的建立和基于视觉词袋的非合作目标闭环检测策略。然后, 基于相似性变换, 对图像序列关键帧集和当前帧进行了联合位姿图优化, 实现了对刚体变换矩阵的校正。最后对不同运动角速度下的不同目标, 采用不同相机进行地面模拟测试实验, 验证了方法的有效性和可靠性。实验结果表明: 对于以12(°)/s角速度运动的非合作目标, 当测量稳定后, 绝对角度误差约为1(°), 相对角度误差约为1%, 平均角速度误差约为0.12(°)/s。可以满足非合作目标相对姿态测量的任务需求。

基于液体透镜的变焦系统不需要移动光组即能实现变倍的功能, 这种变倍工作方式可应用于具有特定需求的成像系统, 近年来备受关注。探讨了液体透镜参数(变焦范围, 通光口径)对变焦系统变焦性能的影响, 从理论上得到了液体透镜变焦系统最大变倍比以及最大视场角的计算公式。根据理论计算的结构, 求得该结构下液体透镜变焦系统的变焦曲线表达式。从变焦曲线可知, 系统从短焦向长焦方向变化时, 系统变倍比增长速度越快, 系统焦距变化越灵敏。利用上海理工大学研发的液体透镜进行仿真, 设计了一款变倍比为6,全视场角为60°的液体透镜变焦系统高斯结构。该设计不仅验证了理论推导的正确性, 也可作为实际液体透镜变焦系统的初始结构。

新型高光谱大气臭氧传感器大多计划搭载地球静止轨道平台, 其对大视场范围和时间范围内的臭氧总量提取提出了更高的需求。 TOMS V8算法在低轨卫星大气臭氧传感器得到广泛的应用和发展, 但其在大观测几何条件下的提取精度不足, 因此如何提高TOMS算法在新型传感器上的提取精度是当前亟待解决的问题。 利用MODTRAN大气辐射传输模型模拟了晴空场景TOMS算法标准廓线各观测几何条件下的地球紫外后向散射辐射, 分析了各观测几何条件下后向散射辐射亮度与臭氧总量拟合模型, 并根据模型拟合精度情况, 得到了不同观测几何条件下后向散射辐射随臭氧总量的变化关系, 提出了改进的臭氧总量初值估算模式。 对改进模式与传统模式的臭氧总量初估结果表明, 传统模式依赖于指数模型的拟合精度, 而改进模式依赖于对数模型的拟合精度, 指数模型和对数模型均表现出高的拟合精度, 但对数模型的拟合精度比指数模型在整个臭氧浓度范围内平均高约0.9%。 改进模式使臭氧总量初估的总体精度得到改善, RMSE降低约0.087%～0.537%, 并且在较大观测几何和臭氧总量低值区（175～275 DU）间则更加显著。 在臭氧总量低值区间以及较大观测天顶角和太阳天顶角条件下, 改进模式具有更高的估算精度和更大的适用范围。 该改进的臭氧总量初值估算模式可为日后TOMS算法的更新提供支持和参考依据。

对图像边缘特征的提取是图像处理中一项非常重要的研究内容。相比于角点信息，边缘信息对观测目标具有更丰富的表示含义，对目标外形轮廓的精确提取具有重要的研究意义。随着探测器分辨率的提升以及对数据更新率要求的提高，开发能快速高效地实现边缘提取的算法已成为人们研究的热点。着重研究了高精度图像处理算法的FPGA实现技术，并利用FPGA独有的并行流水线处理机制实现了高斯滤波、sobel算子和非极大值抑制等图像处理的基本运算。

量子关联成像技术采用单点强度探测,存贮信息量大,成像速度慢,需研究快速图像重构成像算法。 对量子关联成像技术图像重构算法中的统计迭代法和压缩感知算法的采样次数进行了仿真分析,压缩感知算 法采用二维离散余弦变换(DCT)将图像稀疏化,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交匹配追踪(OMP)算法对 图像进行重构。结果表明:图像越大,重构图像需要的采样次数和采样时间越长,采用压缩感知算法能有效 减少采样次数,从而提高系统成像速度。因此,研究量子关联成像的图像重构算法,减少图像的采样次数, 对提高成像速度具有重要意义。

分析了典型面源红外诱饵的组成，总结了面源红外诱饵与点源红外诱饵在结构组成和光谱特性方面的差异。通过理论推导，研究了面源红外诱饵的运动特性和三维模型建模方法，基于 VC软件实现了面源红外诱饵的运动学仿真，利用 OpenGL技术实现了面源红外诱饵三维模型和动态红外图像生成，仿真结果验证了面源红外诱饵的干扰特性。