为解决水面及水下目标侦察、探测、识别过程中存在的水面耀光干扰问题，利用偏振特征实现了水面耀光的抑制和目标的增强。分析了水面光波反射和折射过程中偏振特征传输规律，利用光波在垂直方向和平行方向上的光强分布关系，提出一种基于偏振反折射效应的水面耀光抑制方法。该方法利用水面反射偏振度、折射偏振度、垂直方向光强图像和平行方向光强图像，实现了水面耀光的分离和抑制。针对饱和耀光抑制过程中存在的垂直方向光强图像饱和失真问题，提出了一种基于完全偏振分解的饱和光强恢复方法，利用平行方向光强图像和任意一个非饱和起偏方向上获取的光强图像计算恢复出垂直方向光强图像，然后利用恢复后的垂直方向光强图像实现水面饱和耀光的抑制。实验结果表明，通过对水面耀光的抑制，有效提升了耀光区域内目标和背景之间的对比度及信噪比，增强了目标的显著性。

由于红外弱小目标尺度小、能量弱，所以抑制背景以增强目标使后期检测跟踪性能得到保障是关键的目标检测技术环节。为了提高梯度倒数滤波算法对杂波纹理的抑制能力，减少差分图像中残留纹理对目标的干扰，本文提出了自适应梯度倒数滤波算法(AGRF)。AGRF 算法通过分析背景区域、杂波边缘纹理、目标的分布特性和统计数字特征来确定邻域像素间相关性的自适应联合判定阈值和自适应相关度系数函数，然后联合相关度系数函数和梯度倒数系数来确定自适应梯度倒数滤波器的元素值。实验结果表明，在具有相同目标增强性能的前提下，AGRF 算法相比传统梯度倒数滤波算法对杂波边缘纹理的敏感度明显降低。相比九种对比算法，AGRF 算法能够在背景抑制和目标增强这两者之间取得更好的性能平衡。

首先,利用透明物体表面反射光和透射光在垂直和平行方向上的光强分布关系,基于偏振正交分解原理,推导出反射光成分、透射光成分、反射光偏振度、透射光偏振度之间的函数关系。然后,根据相机成像原理,利用表面法向量求解得到透明物体表面不同位置处入射光线和法向量的夹角及入射面方位角,进而归纳出图像中各个像素点的反射光偏振度和透射光偏振度的分布规律。最后,基于反射和透射的偏振特性和相关特性,利用梯度下降算法计算得到反射分量和透射分量之间归一化的互相关最小值,最终实现反射光和透射光的分离,进而抑制了透明物体表面反射光的干扰,这为复杂反射光场景下的目标检测识别及图像匹配等提供了支持。

图像获取速率和空间分辨率一直是面向应用型太赫兹成像所要解决的关键问题。针对这一问题，学者们基于合成孔径雷达(SAR)成像技术、电磁干涉与压缩感知(CS)等理论，提出了太赫兹合成孔径成像、太赫兹干涉成像和太赫兹压缩感知成像技术，它们在成像速度和空间分辨率等方面具有良好的发展潜力。综述了上述三种方法，总结概括其各自的技术优势以及新近的研究进展。展望了太赫兹成像技术在**、公共安全领域以及无损探伤等领域的应用前景。

在对空间目标进行远距离可见光成像观测过程中，由于目标信号较弱而且平台不稳，目标的信号因在焦平面上产生亚像素抖动而大大削弱，增加了远距离目标检测的难度。针对远距离目标检测难题，提出一种融合像素点时域像均值与方差两种特征的远距离弱信号目标检测算法。经实测图像序列分析，存在弱目标的像素点与纯背景像素点相比，时域像方差因平台抖动而较大，利用这一特征结合广义似然比准则可以有效检测出图像中的弱目标。最后通过计算机仿真验证了检测算法的有效性。

景象匹配定位是精确制导的重要技术,通过对景象匹配定位和蚁群算法的研究,提出一种基于蚁群算法的匹配定位方法,蚁群算法具有快速全局寻优能力,应用蚁群算法计算模版图像在基准图像中的匹配位置,根据匹配定位参数的特点,建立二维的蚁群搜索空间,定义图像的归一化积相关作为相似性度量并更新蚁群的信息素,利用信息素及启发信息来计算状态转移概率,蚁群最终聚集到适应度函数最大的路径上.实验结果表明:蚁群算法可以准确有效地估计匹配位置.

图像中带状目标在行列上具有规则的几何特性,其边缘映射图在笛卡儿坐标系下的正交投影具有显著性特征.由此提出了一种基于正交投影特性的带状目标检测方法.基于Hough变换的思想,引出一种投影变换,利用投影宽度谱的局部峰值定位边缘映射图中的带状目标.为减小噪声点影响,给出一种距离约束准则下的序贯最小二乘直线拟合方法.对两组图像数据进行了算法验证,实验结果表明,算法识别精度高、实时性好,具有很强的鲁棒性.

在视频图像获取过程中,由于噪声对图像序列的降质,需要设计实时噪声滤波器.讨论了视佑频图像的卡尔曼滤波问题及自适应卡尔曼滤波算法,并讨论了自适应卡尔曼滤波算法的简化,以利于硬件实现自适应卡尔曼滤波器,并进行了简化算法仿真,完成基于FPGA实现的实时自适应卡尔曼滤波器的设计.

针对目标背景运动的情况,在随机哈夫变换运动检测方法(MDRHT)的基础上,提出了基于中心偏移的哈夫变换运动检测方法(Center-Biased MDHT).它利用图像中显著的边界信息,有效地估计图像序列帧间图像背景的整体运动;利用图像背景运动的一致性,预先设定帧间位移的阈值,减少了预处理阶段的计算量;对前后两帧相邻图像进行差分处理,充分利用小目标在差分图像中成对出现的特点,达到了在目标检测阶段减少计算量的目的.

在制导与跟踪系统中,雷达和红外成像传感器所固有的优缺点,决定了其自身的局限性,为综合利用上述传感器信息,提高目标跟踪精度,提出了一种基于雷达和红外成像传感器数据融合的交互多模目标跟踪算法,算法首先对红外图像进行处理,然后基于上述处理结果,利用交互多模算法对雷达观测信息进行目标跟踪,最后采用分布式数据融合算法得到最终目标的跟踪结果.在有效提高跟踪精度的同时,减少了运算量.