针对部分对比度低、噪声大的图像，提出一种基于大脑内部生成机制(IGM)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强方法。首先，根据IGM有关理论将原始图像分解为细节子图与粗糙子图；然后，采用改进的PCNN增强方法对粗糙子图进行处理，以提高整体对比度，采用PCNN与模糊集理论结合的增强方法对细节子图进行处理，增强边缘等细节信息并去除部分噪声；最后，将处理后的细节子图与粗糙子图重构，得到最终的增强图像。实验结果表明，该方法能够有效增强图像的对比度和纹理细节，减少部分噪声，较好地保留原图细节信息。

后向散射激光雷达是探测大气气溶胶参数的有力工具, 但它存在盲区和过渡区, 且需要假设气溶胶的消光后向散射系数比来反演气溶胶的参数, 这些限制了它的探测范围和精度。集侧向散射、后向散射和拉曼散射于一体的单波长发射五通道接收激光雷达系统, 克服了上述困难。该激光雷达可以探测气溶胶的退偏比廓线、水汽混合比廓线、后向散射系数廓线和消光系数廓线等。气溶胶后向散射系数和消光系数可从地面到对流层顶进行探测, 气溶胶退偏比廓线可以在对流层内进行探测,水汽混合比廓线可以在边界层内进行探测。在硬件条件的基础上, 分析了各通道的信噪比和探测结果的随机相对误差。实例探测表明: 该激光雷达系统数据可靠, 探测范围较广。该系统的建立, 为进一步深入研究气溶胶消光系数、水汽时空分布以及它们之间相互关系奠定了坚实的实验基础。

针对线阵 CCD立靶系统中线阵相机的标定问题, 提出了一种现场自标定方法。首先, 根据系统测量原理与光学成像原理建立系统线阵相机自标定模型；其次, 利用基于局部区域效应的亚像素检测算法检测线阵图像中靶标特征边缘的像素位置；最后, 根据自标定函数模型, 利用最小二乘法求解像素坐标与实际物理坐标之间的映射关系。整个标定过程既不用求解相机内外参数, 也无需将相机与系统分离标定, 有效降低了线阵相机标定的复杂度, 提高了标定效率。实验结果表明, 该方法具有较高精度, 满足工程应用需要。

为了解决基于 Chan-Vese（CV）模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题，本文提出一种基于改进 CV模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项，使得改进的 CV模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外，通过加入符号距离能量惩罚项，使得该模型无需重新初始化过程，从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明，本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性，局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题，提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先，采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合；其次，对得到的融合图像进行非线性扩散，扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割；然后，在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递；最后，把得到的彩色图像块组合成一幅图像，随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明，文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。

为克服当前偏振图像融合方法存在的不足,提出了一种基于颜色迁移和聚类分割的偏振图像近自然彩色融合方法.该方法首先将偏振参量图像映射到HSI颜色空间,再得到初步的融合图像后将它变换到YIQ颜色空间,并采用颜色迁移技术对其进行颜色修正.通过将修正后的图像变换到HSI颜色空间,并利用对线偏振度图像进行模糊C-均值聚类分割的结果调整融合图像的色调和色饱和度.最后,将处理结果变换回RGB颜色空间,得到最终的图像融合结果.实验结果表明,利用该方法得到的融合图像不仅与人眼视觉感知习惯一致,而且显著增强了目标与背景的对比度.

针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足，提出了一种基于非负矩阵分解和IHS(Intensity Hue Saturation)颜色模型的图像融合方法.首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解，得到三幅特征基图像，这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息；然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后，分别映射到IHS颜色模型的三个颜色通道，最后变换到RGB颜色空间，得到融合后的图像.实验结果表明，该方法不仅具有较好的色彩表达能力，而且有效地突出了目标的细节信息，提高了图像的可判读性.

根据偏振参量图像之间存在的信息冗余性和互补性，提出了一种基于人眼视觉特性的偏振图像融合方法。该方法首先对线偏振度图像和偏振角图像进行基于能量特征的融合，得到偏振特征图像；然后，利用五株采样提升小波变换实现偏振特征图像和合成强度图像的融合；最后，根据人眼对局部对比度敏感的特点，采用偏振度图像对融合结果进行对比度增强处理。实验结果表明，融合后的图像不仅突出了场景的偏振信息，而且包含了丰富的强度信息，目标与背景的对比度也得到了显著增强。