从硬件和软件两个角度出发, 介绍基于DSP的多元数据同步采集与存储系统的组成、工作模式以及功能的测试。系统主要由上位机和数字采集与存储单元组成, 其中数字采集与存储单元的硬件部分包括电源模块, 值班电路模块, 数据采集模块, 数据存储模块, 时钟同步模块。系统采用DSP作为中央处理芯片, 利用经过同步后的秒脉冲作为触发信号, 实现同步数据采集。以CF卡作为存储介质, 实现数据自容式存储。软件部分实现自检、同步、数据采集存储功能。经过测试, 系统工作稳定, 功能正常,同步精度在100 ns以内。

针对航拍图像中对地小目标识别率低、定位效果差的问题，提出了一种基于深度学习的目标检测算法。该算法利用VGG16网络作为微调网络，并添加部分深层网络，通过提取目标浅层特征与深层特征进行联合训练，克服检测过程中定位与识别相互矛盾的问题。提出把奇异值分解技术应用于卷积特征压缩处理，降低模型的计算与存储需求，并且采用多尺度训练方法以适应航空目标尺度的变化。实验结果表明，在通用数据集PASCAL上可以实现0.76 mAP，检测速度达16 fps，在专用航空目标数据集UCAS-AOD上可以实现0.63 mAP,检测速度达18 fps。基本满足对小目标检测精确度的要求，并且检测速度可以接近实时检测效果。

针对遮挡同时目标附近出现相似目标干扰所导致的错跟问题, 本文提出利用场景中辅助特征提升目标跟踪抗遮挡以及抗相似目标干扰性能。首先检测场景强特征及目标附近相似干扰, 定义二者为场景辅助特征; 其次, 建立能够较好描述场景强特征及目标运动规律的动态模型以及相似干扰约束; 最后, 将场景辅助特征及目标的动态模型以粒子滤波的形式表达, 提出T-S跟踪算法。采用SPEVI及OTB100数据库中若干典型测试视频, 与近年来6种先进跟踪算法进行对比实验, 并采用两种评价体系考量。实验结果表明, 本文T-S算法对SPEVI多人脸、红外车辆的跟踪误差分别为24 pixel和8 pixel; 对OTB100数据库中8种视频跟踪测试时, 在重叠率阈值为0.5时的跟踪成功率为0.51, 优于其它对比算法。本文T-S跟踪算法能够较好应对遮挡及相似目标干扰。

针对行人检测在实时和准确率方面的要求,提出基于优化核函数支持向量机的行人检测方法,以梯度方向直方图算法提取行人特征,以支持向量机算法作为分类器。在传统算法的基础上,提出以组合核函数作为分类器核函数,并设置松弛变量,引入惩罚因子,结合遗传算法与K重交叉验证进行组合系数和参数的优化与选择,根据优化后的参数构成最终分类器进行行人检测。其检测达到较好效果,满足对实时性和准确性的要求。

目前, 基于卷积神经网络的超分辨率重建方法具有参数数量大, 时效性偏低, 边缘细节信息丢失的缺陷。针对该问题, 提出基于边缘修正的多尺度卷积神经网络超分辨率重建算法。首先在训练阶段, 利用低频信息的冗余性设置参数共享层, 将同一组滤波器应用到不同放大倍数的训练网络中, 构建多任务学习框架; 然后在重建阶段, 从样本训练库中学习可以高分辨率图像边缘修正系数, 采用邻域像素差值线性运算将边缘系数与重建的高分辨率图像进行融合, 矫正边缘信息的偏差, 弥补丢失细节; 最后根据随机梯度下降法和反向传播法, 利用梯度不断更新权重参数使网络达到最优化。实验结果表明, 该算法的重建效果较为显著, 边缘锐度较高, 消除了模糊和锯齿现象, 并且通过参数共享大幅减少参数量, 满足实时性的要求。

为了改进航空相机自动调焦的方法，解决传统对焦深度法自身不可避免的多峰值问题和实时性问题。本文提出一种新型自动调焦方法，建立了调焦模型，并通过实验装置验证了该方法，调焦时间相比传统方法短，实现了一次定位的调焦方法。首先，通过采集大量不同离焦程度的自然图像作为分析样本的总体，对总体中分类采样出小块样本进行运算分析，经过迭代运算获得所需模板; 然后，在凸轮机构完成粗调焦以后采集当前图像，通过对当前图像采样，把采集的样本小块放入建立好的模板中计算，得到当前镜头的离焦量。最后，根据离焦量的结果，换算为调焦执行机构的位移量，驱动调焦电机移动相应位移完成调焦。实验结果表明: 在目前实验条件下离焦量计算时间为0.4 s，较传统方法的4~8 s调焦时间有了大幅度提高。在保证调焦精度的前提下，实现了一种具有实时性的自动调焦方法。

为提高成像效率, 研究了基于雪崩光电二极管(APD)阵列和分束照明的直接测距型无扫描激光主动成像系统。系统采用脉冲激光器作为光源, 通过测量激光脉冲飞行时间来获取目标距离信息; 基于达曼光栅进行分束照明以提高能量利用率。另外, 光学系统采用收发共孔径结构, 保证了目标处激光脚点和APD阵列各像元的几何对准。与参考APD所采用固定阈值时刻鉴别法不同, 系统采用固定阈值与恒比定时相结合的时刻鉴别法处理回波APD阵列的输出信号以适应外光路参数的变化。各通道采用专用计时芯片TDC-GP22测量启停脉冲之间的时间间隔, 实现了45 ps的计时分辨率。最后, 将19 m和31 m处放置的两个角反射器作为合作目标进行了成像实验, 并给出了所获取的距离图像。结果表明: 两个目标的平均距离分别为19.28 m和31.54 m, 测距误差分别为0.28 m和0.54 m, 显示提出的设计方案切实可行。

根据直线交会测量原理, 构建了机载光电平台目标定位数学模型。首先建立5个坐标系,确定了坐标系之间的变换关系, 在地心直角坐标系下, 根据光电平台观测目标的方位和俯仰角度参数, 结合飞机的位置和姿态测量参数, 通过坐标变换确定从光电平台到目标之间的观测直线方程。选择一组目标观测直线建立目标交会测量目标函数,根据最小二乘原理,建立关于直线交会点坐标的线性方程组。解出直线交会点的三维坐标并根据从地心直角坐标系到大地地理坐标系的变换关系, 计算目标的大地经纬度和高程坐标, 通过样本数据进行交会定位精度实验。实验结果表明,本文方法定位结果和实际测量数据接近, 经度误差为065″,纬度误差为082″, 高程误差为5 m,验证了本文方法的准确性。本文方法有效可行, 对机载光电平台目标定位具有实用价值。

应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别时，由于复杂背景、低对比度、照明不足及目标不完整等因素，引起相关信息量缺失，获得的相关峰图像中相关点微弱，甚至根本得不到相关点.针对此现象，对遮拦目标的联合目标图像进行了自适应阈值处理，并对其经光电混合联合变换相关器所获得的功率谱进行了墨西哥帽小波变换处理.有效地抑制了遮拦目标在光电混合联合变换相关器中的噪声干扰，增强了遮拦目标和模板相关信息衍射光的能量，使在相关峰面上相关点的能量和对比度得到明显的增强，从而提高了应用光电混合联合变换相关器对遮拦目标进行探测和识别的能力.实验表明：自适应阈值处理和墨西哥帽小波变换处理相结合，能够很好地提高相关峰的能量和对比度，可实现遮拦目标的自动识别和探测.

设计了一种前置超光谱成像变焦系统,其工作谱段在400～1 000 nm，F数为3.5～5.6，在焦距28 mm和80 mm处的全视场分别为7.88°和2.76°.前置超光谱成像变焦系统与传统变焦系统主要有两点不同:第一、由于该超光谱系统应用声光可调滤光器元件分光，更加关心分光后各个谱段下系统的整体传函情况，所以需要进行逐一离散评价;第二、由于实际应用中前置系统与后续成像模块综合应用达到总体变焦的目的，两个系统的传函在系统整体传函中均具有一定的贡献量，所以对前置超光谱成像变焦系统的评价需要综合考虑系统对后续成像模块传函要求的合理化及整体传函受人眼视觉阈约束的影响，从而对前置超光谱变焦系统的像质评价指标进行了具体分析.根据物像交换原则对系统的初始结构进行了计算，并应用ZEMAX软件对系统进行了优化设计，设计结果表明，系统在各个焦距位置及超光谱各谱段下，像质均满足了设计指标要求.