高动态范围场景再现技术广泛应用于消费电子、虚拟现实、摄影以及计算机视觉等领域。针对目前大多数高动态范围场景再现方法很难有效兼顾场景的整体效果和局部细节的问题, 本文提出了基于混合映射的高动态范围场景再现方法。首先将输入的高动态范围场景从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间, 得到原始图像的3个分量: 色调、饱和度和亮度; 然后利用对数方程将亮度分量转换到对数域, 以便符合人类对场景亮度的感知机理, 并利用具有sigmoidal函数特性的反正切函数自适应地压缩全局动态范围, 以得到良好的整体效果; 接着采用改进的SSR方法对全局压缩后的亮度图像进行局部映射, 以增强图像亮区和暗区的细节信息; 最后, 对饱和度分量进行自适应调整, 并将图像由HSV颜色空间转换到RGB颜色空间得到最终的映射图像。选取10组不同的高动态范围场景, 从主观和客观两方面进行比较分析。实验结果表明: 本文提出的方法既保持了良好的整体效果, 又充分保留了图像的局部细节, 使图像看起来更加生动自然; 同时该方法计算速度快, 具有很高的效率。本文算法优于其他5种典型的比较算法, 在大多数高动态范围场景再现过程中取得了令人满意的效果。

针对传统的多曝光图像融合算法存在的细节丟失严重和鬼影现象, 提出了一种细节保留的多曝光图像融合算法。该算法首先计算曝光序列的3个特征指标: 图像细节、曝光亮度和色彩信息, 其中图像细节通过引导滤波计算, 曝光亮度的权值由高斯方程分配, 而曝光序列的色彩信息用色彩饱和度表示。然后, 利用差分图和邻域相关系数检测多曝光序列中运动物体, 利用3个特征指标和运动目标检测结果分别计算静态场景和动态场景的融合权值图。为了消除噪声的影响, 采用递归滤波器来修正融合权值图。最后, 采取加权融合的方式得到融合图像。选取10组不同的曝光序列, 分别从主观和客观两方面与6种传统的融合算法进行了比较。实验结果表明, 本文算法保留了丰富的细节信息, 呈现出了更加生动自然的现实场景, 并且有效去除了由运动物体产生的鬼影现象, 效果优于其他比较算法, 在静态场景和动态场景的曝光融合中都取得了好的效果。

基于大气中CO2的超精细吸收光谱，利用超辐射发光二极管和掺铒光纤放大器来构建一种用于高精度大气CO2 浓度探测的宽谱红外激光源，其光谱范围远大于普通差分吸收激光雷达的光谱范围，能够实现宽谱探测技术的要求，而且不需要较高的锁频技术，避免了差分吸收激光雷达技术由于在on 波长处偏移引起的测量误差。实验结果表明，最终得到的宽谱红外激光源中心波长约为1584 nm，光谱有效范围为1564~1604 nm，输出光功率可达到2 W 以上，光纤放大器对该范围内光放大的最大增益可达34 dB 以上。该激光光源具有体积小、功率大、成本低和携带方便的优点，对实现利用宽谱红外激光雷达探测大气CO2浓度分布有一定的帮助。

针对海洋赤潮的实时监测和预报，提出了一种通过检测海水中布里渊散射回波信号，获取海洋赤潮水体温度和盐度分布信息的双参数检测技术。通过分析布里渊散射理论，建立基于机载蓝绿激光雷达的布里渊散射信号频移量和布里渊散射信号能量与海水温度和盐度的关系模型。通过仿真计算，可由海水中的蓝绿激光布里渊散射回波信号的频移量和能量，分别得出海表及海水50 m深度以内温度和盐度的分布情况，从而可以实现海水温度和盐度的双参数实时获取，为实时判断海洋赤潮的消长过程提供理论依据。

对基于蓝绿激光的海水光学传输信道特性进行了分析，提出了利用蓝绿激光雷达探测海洋赤潮的新方法。利用蓝绿激光具有较强的海水透过性，可以获取较深海域的赤潮信息。通过检测海水中蓝绿激光的后向散射信号，可以实现对海洋赤潮密度信息的获取。在分析海洋赤潮粒子吸收和散射特性的基础上，建立了基于蓝绿激光雷达的海洋赤潮密度探测模型。通过仿真计算，证明该模型可以有效探测出海洋赤潮密度的大小，进而可以实现对海洋赤潮消长过程的监测和预报。