现有核磁共振设备面对主磁场不均匀多是采取贴磁片等补偿磁场不均匀等硬件方法，但这给成像带来图像伪影，图像模糊等不良影响。针对磁共振成像中磁场不均匀的问题，提出了一种主磁场不均匀下的分数域磁共振成像方法。首先选择待成像活体组织的某一层，在该层上选择若干个点，测量该层面上的磁场强度大小，在磁共振成像原理的基础上，建立成像区域磁场强度分布模型，然后建立磁场的多项式模型，按照测量的磁场中是否存在明显的二阶分量可以将该多项式模型分为二阶多项式模型和高阶多项式模型；之后，将这两个模型分别代入磁共振的自由感应衰减(FID)信号中，对于二阶模型可以用分数阶傅里叶变换工具进行求解成像物体某一层上的自旋密度函数，对于高阶模型需要通过求解代数方程的方法得到成像物体某一层面上的自旋密度函数，这样便建立了主磁场任意不均匀下的磁共振信号模型。实验结果表明，该方法达到与均匀主磁场下近似同样的效果。

为了实现对低空多旋翼无人机的旋翼片数及其转动周期参数进行识别，提出了基于逆合成孔径雷达(ISAR)像序列的多旋翼无人机参数估算方法，利用欧拉旋转矩阵对多旋翼无人机运动模型进行建模，并分析了多旋翼无人机ISAR像成像机理，然后利用距离瞬时多普勒算法获取了多旋翼无人机的ISAR像序列，通过成像仿真发现,当旋翼与雷达视向垂直时在成像平面上会出现强散射；再对ISAR像数据进行预处理，获取了强散射在时间-距离向上的分布矩阵，结合蚁群算法估算出了旋翼数目，并用自相关估算出了转动周期。仿真结果表明：提出的算法具有较好的抗噪性，在信噪比大于-10 dB的情况下，实现了对旋翼片数及其转动周期的估算，且旋翼转动周期估算误差小于8%。

针对远距离红外小目标检测中复杂背景的抑制问题, 提出了一种空域-小波域联合滤波的方法。该方法在空域通过自适应结构元素的灰度形态学顶帽变换抑制大部分红外背景。在此基础上, 将处理空间变换到小波域, 通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异, 定义基于邻域均值的子带系数表达形式, 构造高频子带系数的中心向量, 对小波高频图像进行综合形成距离像, 得到红外复杂背景的最终抑制结果。仿真实验结果表明, 相对于经典算法, 该方法不但可以实现对红外复杂背景的有效抑制, 而且能够增强目标信号的强度。

提出了一种基于剪切波的医学图像感兴趣区域(ROI)近无损压缩算法, 用于解决因小波对高维数据表示的局限性使其重构图像与原图像平均结构相似度(MSSIM)较低的问题。首先, 指定感兴趣区域并把其余部分视为背景区域(BG); 对两个区域分别进行剪切波变换, 并选取出能够近似逼近原区域的重要系数进行去噪和初步压缩。然后, 对ROI区域所选取的重要系数进行无损Huffman编码, 对BG区域所选取的重要系数量化并进行Huffman编码实现压缩。最后, 通过Huffman解码和剪切波逆变换实现解压从而获得重构图像。实验结果表明, 与改进多级树集合分裂算法(SPIHT)相比, 在相同压缩比下, 提出的算法所获取的ROI重构图像与原图像ROI的MSSIM提高了4%, 峰值信噪比 (PSNR)是改进SPIHT算法的2.35倍; 而整幅重构图像与原图像的MSSIM提高了3%, PSNR提高了28%。该算法可实现ROI 和BG 的相对质量可调, 适用于图像存档和通信系统(PACS)中的医学图像压缩。