针对红外图像相对于可见光检测精度低，鲁棒性差的问题，提出了一种基于 YOLO的多尺度红外图目标检测网络 YOLO-MIR（YOLO for Multi-scale IR image）。首先，为了提高网络对红外图像的适应能力，改进了特征提取以及融合模块，使其保留更多的红外图像细节。其次，为增强对多尺度目标的检测能力，增大了融合网络的尺度，加强红外图像特征的进一步融合。最后，为增加网络的鲁棒性，设计了针对红外图像的数据增广算法。设置消融实验评估不同方法对网络性能的影响，结果表明在红外数据集下网络性能得到明显提升。与主流算法 YOLOv7相比在参数量不变的条件下平均检测精度提升了 3%，提高了网络对红外图像的适应能力，实现了对各尺度目标的精确检测。

由于器件及工艺等技术限制，红外图像分辨率相对可见光图像较低，存在细节纹理特征模糊等不足。对此，本文提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network，CNN）的红外图像超分辨率重建方法。该方法改进残差模块，降低激活函数对信息流影响的同时加深网络，充分利用低分辨率红外图像的原始信息。结合高效通道注意力机制和通道 -空间注意力模块，使重建过程中有选择性地捕获更多特征信息，有利于对红外图像高频细节更准确地进行重建。实验结果表明，本文方法重建红外图像峰值信噪比(peak signal to noise ratio，PSNR）优于传统的 Bicubic插值法以及基于 CNN的 SRResNet、EDSR、RCAN模型。当尺度因子为× 2和×4时，重建图像的平均 PSNR值比传统 Bicubic插值法分别提高了 4.57 dB和 3.37 dB。

针对短波红外成像系统在雾霾天气下存在图像质量模糊、分辨率低等问题，本文提出了一种基于暗通道先验理论的短波红外图像去雾算法。本文首先通过改进的暗通道先验得到暗通道图像数据，然后基于暗通道数据对大气光进行估计；为了避免目标局部高亮或细节模糊，采用引导滤波和多尺度 Retinex（Multi-scale retinex，MSR）对透射率图进行细化和增强处理，最后结合大气散射模型来反演出去雾图像。实验结果表明，经此算法处理后的短波红外图像在主观视觉和客观指标方面均得到了较好的验证，去雾效果显著、细节特征丰富且明亮度适宜。

针对对比度受限的自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)强行分块造成的视觉不自然现象, 本文提出了一种基于语义分割的红外图像增强方法。语义分割网络将整个红外图像分割成种类块而不是传统的矩形图像块。然后, 每个种类块各自进行对比度受限的直方图均衡化, 以减少过度增强。最后, 采用了一种新的边缘过渡方法来避免种类块之间的突变。实验结果表明, 本文所提出的红外图像增强方法在对比度和熵上优于其他对比算法, 而且避免了传统 CLAHE的视觉不自然现象, 具有更好的视觉效果。

为了获取红外图像中的突出的目标特征，提取可见光图像中重要的细节信息，以及解决传统算法中目标信息不够突出，细节、纹理缺失严重的问题，本文提出了一种基于灰度能量差异性的红外与可见光图像融合方法。首先通过基于灰度能量差异性的显著目标提取算法检测出红外图像中的目标特征；然后采用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform，NSCT)对红外图像和可见光图像进行高低频的分解；将灰度能量差异图作为融合权重对红外图像和可见光图像的低频部分进行融合，对于高频部分采用加权方差的规则进行融合；最后对融合后的高频系数和低频系数进行 NSCT逆变换得到最终的融合图像。本文选取了 3组经典的红外与可见光图像进行融合实验，并且通过主观视觉和客观指标两个方面与其他几种方法作比较。实验结果证明了算法在突出目标信息、提高对比度、清晰度和保留纹理细节方面十分有效。

多点定标法校正精度较高，但需要选择合理的标定点才能达到理论的校正效果。本文提出了一种用于选择多点法标定点的算法。算法将残差作为选择标定点的判定条件，自适应地在焦平面响应曲线上确定标定点。探测器采集的原始图像经本文算法校正后图像的响应率不均匀性为0.31%，与传统的均匀分段多点法相比减少了约31%，多点法的校正精度得到了明显提高。

针对空间环境对低轨卫星推进系统的影响, 以某卫星超寿命运行下的肼推进剂泄漏为例, 在讨论卫星轨道倾角、光照角、降交点地方时等参数漂移的基础上, 详细分析卫星无姿态控制下的俯仰角速度遥测参数加速变化与干扰力矩来源, 随后根据气态方程建立模型, 估计质量泄漏率、气体泄漏率、干扰力矩、比冲等参数, 最后利用姿态角速度、储箱温度与压力等遥测数据进行检验。结果表明, 干扰力矩具有分段线性变化特征, 极大值约为3.4 μN·m, 极小值约0.9 μN·m; 肼推进剂的质量泄漏率在7.4~13.4 μg·s-1之间变化, 初始值相对较大, 随后下降并逐渐稳定在8.0 μg·s-1附近; 对应的气体泄漏率在0.56~1.18 Pa·L·s-1之间变化, 稳定值约为0.60 Pa·L·s-1; 比冲在121~249 m·s-1之间, 稳定值接近200 m·s-1。温度对漏气比冲的影响较为明显, 温度高则比冲相对较大, 反之亦然; 温度对干扰力矩也有相应影响, 但对质量泄漏率的影响并不明显。泄漏由密封材料性能下降所致, 温度对材料老化的影响是其中的关键因素, 但肼推进剂的质量泄漏率相对较小, 推进系统的产品质量相对较优, 能够满足长寿命低轨卫星应用需求。

受到云层飘移、树木晃动、背景噪声杂波等因素的影响，红外弱小目标在地空背景下无法被精确检测。针对这个问题，本文提出了一种融合时空结构张量的背景差分检测算法。首先，通过当前图像与背景模型的比对确定出运动变化的全部像素，再用前景点计数的方法消除噪声等因素造成的孤立点错误检测；然后，时空结构张量模块利用连续帧图像的时间空间信息检测出运动块；最后，对前景目标像素和前景目标块进行融合操作，并将目标区别于背景二值化显示。与其它算法对比的实验结果表明，本文提出的算法具有稳定的检测率，且虚警率有明显降低，是地空背景下红外弱小运动目标检测的有效方法。

红外成像系统利用光学系统和红外探测器接收目标物体的红外辐射, 并将红外辐射分布图以人眼可观测的方式显示出来。成像处理电路功能包括为探测器提供电源、偏置电压和驱动信号使探测器能够正常工作。偏置电压源的噪声将给探测器的输出引入噪声, 增大系统的 NETD, 降低系统性能。在设计低噪声偏置电压源的基础上, 采用经典噪声测量电路对偏置电压源的噪声进行了测量。为测量偏压源的低频噪声, 噪声测量电路分为前置放大电路和 0.1～10 Hz滤波电路。对红外探测器用偏置电压源各级电压进行噪声测量后, 得出了噪声值最小的红外探测器用偏置电压源的设计方案。