针对无人机载光电吊舱总体设计过程中高效便捷地分配各测量模块的误差，以便确定最优器材选型方案的需求，提出了一种基于单纯形策略的改进麻雀算法，从多目标优化角度对小微型无人机载光电吊舱观瞄角误差分配问题进行研究。首先根据小微型无人机载光电吊舱的特点建立坐标系，利用空间齐次坐标变换法推导目标定位及观瞄角测量模型；然后分析误差主要来源，建立观瞄角误差模型，基于蒙特卡洛模拟法进行误差分析；最后以观瞄角误差模型为基础，采用平均分配法、加权分配法以及改进麻雀算法进行误差分配，并对分配结果进行对比分析。仿真实验结果表明，载机偏航角误差和振动偏航角误差对观瞄角总误差影响最大，误差传递效率近似为100%，载机横滚角误差和振动横滚角误差对观瞄角总误差影响最小，误差传递效率仅约34%；改进麻雀算法的误差分配余量能够达到 $ 1{0}^{-8} $量级，与传统误差分配方法相比显著提高了分配效率，验证了基于单纯形策略的改进麻雀算法解决小微型无人机载光电吊舱观瞄角误差分配问题的有效性。

水下偏振成像技术是目前水下成像研究的热点，由于自然光在水中衰减大，水下成像系统多采用主动照明方式。针对分焦平面偏振成像系统中偏振照明光源与偏振探测像元偏振方向不匹配引起采集图像偏振信息存在的偏差，进而影响目标图像增强质量的问题，提出了一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法。阐述了偏振光源的标定原理，然后给出偏振光源标定的实施步骤，最后采用偏振去雾算法和图像质量评价方法对标定前后的水下目标图像进行了图像增强和图像质量评价。评价结果表明，标定后的增强图像质量优于未标定的增强图像质量，平均梯度最大提升了2.48倍。该标定方法简单有效，实用性强，适用于分焦平面偏振成像系统偏振光源标定。

水雷目标探测会受到水下非均匀强噪声（有机质、悬浮颗粒等）的干扰，为了解决这一问题，提出了一种新的去噪方法。首先优化局部保边缘滤波算法，提出了基于边缘感知约束的局部保边缘滤波，在模型中引入了一个空间自适应的边缘感知约束正则化项，用来更好地表征图像的边缘及细节，使得算法的保边缘平滑特性更好。其次针对强噪声的非均匀特性，采用多尺度策略，迭代地将优化后的模型运用到每个尺度的去噪结果上生成多尺度分解，并在多尺度分解的过程中，逐步增加去噪尺度，将不同尺度的噪声逐步从上一尺度的去噪结果中分离出来。实验结果表明，相较于其他经典去噪方法，提出的算法能够在更好地去除水下非均匀强噪声的同时保留水雷目标信息，对实时水雷作业有着一定的指导意义。

为改善水下主动光照明条件下后向散射光对成像的影响，通过分析水下主动偏振成像模型，提出一种基于拟合函数的全局参数估计的水下主动偏振去雾算法。该算法结合图像增强作为图像预处理，再设定二元多项式函数，利用最小二乘法进行后向散射光偏振度变量的拟合求解，得到对比度更高、信息更丰富的水下复原图像。实验结果表明：该算法可有效改善主动光照明条件下的水下图像质量，提高图像对比度，复原被淹没的细节信息，复原图像的图像增强测量值较以往算法相比提升70%，且能适用于不同浓度介质的情况。