为提高遥感图像水域分割的准确度, 结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点, 将图像熵引入到CV模型中, 提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中, 针对水域纹理相对简单的遥感图像, 在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型, 可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分, 从而提高水域分割的准确度; 针对水域纹理相对复杂的遥感图像, 在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型, 改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖, 并能使零水平集进化到全局最优, 进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明：局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%, F值分别为0.94、0.885和0.96; 全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%, F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分, 提高了遥感图像水域分割的准确度。

双路四通道同时干涉成像光谱仪以视场光阑代替狭缝,无旋转和移动部件,通过消色差分光棱镜和Savart偏光镜将入射光分为四对相干光束,同时在探测器上获取四幅不同偏振信息的目标图像,进而利用傅里叶变换运算并对数据进行处理得到偏振光谱图像。分析系统结构和原理得出不同偏振状态下的干涉强度表达式,四幅干涉图相加获取目标图像的总强度,同一Savart偏光镜的干涉强度相减获得纯干涉条纹,将两纯干涉条纹进行加减运算可降低系统的背景噪声,提高了系统信噪比。在考虑晶体色散关系的基础上分析讨论了光程差随波长、入射角、入射面与晶体主截面夹角以及晶体厚度的变化,在傍轴条件下设计出横向剪切量、成像透镜焦距和晶体厚度的具体参数,实现了高光谱分辨率成像,为新型干涉成像光谱仪的设计与应用提供了一种新方案。

基于Wollaston棱镜角剪切和Savart偏光镜横向剪切组合的可调光程的差分偏振干涉成像光谱系统，不仅可同时获取目标正交偏振分量的干涉图和二维空间图，而且可以通过调整Savart偏光镜的厚度，得到不同光程差下正交偏振分量的干涉图像。该系统的显著特点是正交图像的同时获取和光程的实时改变。描述了可调光程的差分偏振干涉成像光谱系统结构、理论原理，推导出了干涉强度表达式。详细分析了可调光程的Savart偏光镜(MSP)和可调光程的宽视场型Savart偏光镜(MWSP)的光程差及横向剪切量的变化范围。通过两种偏光镜之间的对比可得光程差差别甚微但MWSP剪切量较大，且变化量比MSP高50%。这为以后选择Savart偏光镜类型提供了重要依据。

文章介绍了降低OFDM (正交频分复用)系统PAPR (峰均功率比)的各种技术，对PTS (部分传输序列) 技术进行了改进，提出了部分相关-PTS方法。该方法的基本思想是经过基带调制数据分割之后，使得除第一个数据块之外的其他每一个数据块分别与第一个数据块做互相关运算，然后按照传统PTS方法继续处理部分相关的数据子块。在接收端，根据每一个子块(第一个子块除外)与第一个子块互相关值的正负来判断该子块所乘的旋转相位，无需传输边带信息就可以恢复出原始信号。仿真结果验证了该方法的有效性。

对时域自相关匹配方法降低OFDM (正交频分复用)系统的PAPR (峰均功率比)进行了研究。该方法的基本思想是在时域加入一个随机序列发生器，随机序列与原始信号在时域叠加，以达到降低OFDM系统PAPR的目的，并可以在接收端实现信号的盲检测。该方法的信号处理过程是在时域，故仅需要一个IFFT (快速傅里叶逆变换)操作，就能降低计算复杂度。仿真结果表明，该方法可以获得与传统SLM (选择性映射)方法相似的PAPR和BER (误码率)性能，但计算复杂度比传统的SLM方法降低了很多，从而验证了该方法的有效性。

为解决天空背景下红外弱小目标检测问题，提出了一种基于图像复杂度和方向梯度的检测方法。利用信息熵对图像复杂度进行描述，引入了图像方差和像素局部变化率对信息熵进行加权，使云内部和云边界区域得到抑制。以复杂度为描述对象，建立多级多方向梯度模型，在背景局部复杂度高于目标复杂度的情况下，仍能够有效分割出目标。实验证明，该方法能够在复杂云背景情况下检测出弱小目标。

针对传统Meanshift算法在某些干扰或遮挡情况下不能保证跟踪的准确性，以及目标模型内的背景像素也会造成定位偏差的问题，提出一种基于MeanShift的改进算法。首先对目标模型进行改进，通过目标与背景的区分度引入权系数，在目标模型中进行加权处理，可达到降低目标模型内背景像素对跟踪定位精度的影响。然后，将跟踪窗进行分块，对各子块使用改进目标模型的Meanshift算法进行跟踪。最后，用匹配度最大的两个子块加权决定目标的最终位置，从而在目标发生遮挡时能有效剔除被遮挡子块对目标定位的影响。实验表明,在复杂背景下,新算法仍然可以有效、准确地跟踪运动目标。