提出了一种基于立方体分光棱镜的干涉投影傅里叶变换轮廓术。基于杨氏双缝干涉原理,对立方体分光棱镜的干涉投影理论进行理论分析和仿真实验,通过调节立方体分光棱镜的安装角度可实现干涉投影条纹周期的任意调节,结果证实了该干涉投影系统的可行性以及灵活性。对小脚丫模型进行了三维面形重构,结果表明:干涉条纹相位稳定且强度分布均匀,利用所提方法可以很好地恢复物体的三维形貌。

提出一种面向数字全息的相位畸变自动补偿方法,利用图像分割技术对被检测物体进行自动分割,生成相位掩模板,进而得到不含被测物体区域的畸变相位。基于相位畸变校正模型对畸变相位进行最小二乘拟合,最终实现相位畸变的自动补偿。实验中搭建了数字全息检测平台,并对晶圆表面进行测量,结果表明所提出的方法能够实现畸变相位的自动校正。

物体的反射光谱数据能够反映其表面情况和光谱吸收特性, 利用该数据可辨别人眼难以直观发现和识别的伪装目标, 并定量表示不同的目标船只与海洋背景的差异。从色度学角度出发, 提出了基于颜色和光谱特性的两个特征评价参数, 即色差和光谱匹配系数, 以这两个评价参数作为评价伪装系统效能的参考指标, 对目标船只和我国东海南部海域的海洋背景进行相应的颜色特征提取, 并分析比较目标船只与海洋背景的反射光谱分布, 对目标进行伪装效果评估。结果表明, 通过景物的反射光谱数据, 以色差和光谱匹配系数为评价指标, 为海面船只隐身效果评估提供了新的技术途径。同时, 初步提出了目标识别概率公式, 给出了相应的实验结果, 为更加准确的隐身效果定量评价提供了参考。

基于液晶调谐滤光片(LCTF)的光谱相机由于体积小、 功耗低、 集成方便, 适合多种搭载平台, 同时通过光谱反射率来识别目标物, 可以有效解决同色异谱的问题, 在伪装识别、 精细农产品产值估计等方面有很好的应用前景。 比较测量法因其能有效排除光照条件和场景背景条件的影响, 重建效率较高, 在光谱相机的光谱反射率重建中被普遍采用。 比较测量法通常采用标准白板作为参考物, 但实际应用中, 经常会遇到目标场景空间位置不便放置标准白板的情况。 针对这种情况, 研究采用LCTF光谱相机采集的目标场景中亮度高的颜色作为参考的比较测量法进行目标物的光谱反射率重建来解决上述问题。 实验以美国X-Rite的Gretg Macbeth Color Checker(MCC)色卡作为目标物, 分别参考亮度高的五个不同色块, 运用比较测量法完成红、 绿、 蓝三个色块的光谱反射率重建。 将重建后三个色块的光谱反射率与采用台式分光光度计(X-Rite Color Eye7000A)测量的标准光谱反射比进行比较。 结果显示, 重建后的红、 绿、 蓝三个色块的光谱反射率曲线与用分光光度计测量的标准光谱反射率曲线的形状基本相似, 每组曲线的均方根误差均小于0.05; 重建的蓝色色块的光谱反射率以参考与其光谱反射比接近的蓝绿色重建的效果最好; 重建的红色和绿色色块的光谱反射率以除白色外亮度最高的黄色为参考重建的效果最好; 二者均比参考标准白板的反射率重建效果好。 实验结果说明采用目标场景中亮度高目视效果明显的色块作为参考对象可被用来进行LCTF光谱相机的光谱反射率重建。 该方法有效扩大了比较测量法以及液晶调谐光谱成像系统的应用效率。

大口径干涉成像光谱仪通过视场扫描和数据重组获取目标的干涉序列, 理想情况下帧间视场移动量为1个像素。若扫描速度偏快或偏慢, 按照正常重组算法得到的干涉序列不是源自同一目标, 导致图像和光谱出现误差。根据像点在数据立方体中的移动规律, 提出了像点轨迹追踪法进行校正, 按照轨迹坐标对数据进行重采样获得同一目标的干涉序列信号并校正横向尺寸变形。并利用干涉立方体的投影图像对运动误差校正效果进行评估。

零级漂移存在于时空联合调制型紫外傅里叶变换成像光谱仪干涉图中。对干涉结构中分束体光路的计算表明，分束体中的光学胶和棱镜在紫外波长范围内的折射率变化会导致零级漂移。但是棱镜装配错位会使零级漂移更为严重，导致有效干涉信息丢失及反演光谱曲线失真。数值仿真结果表明，提高分束体装配精度，可避免有效干涉信息的丢失。实际测量结果表明，含固有零级漂移的时空联合调制型干涉成像光谱仪的反演光谱曲线与高分辨率光谱仪测量数据一致。当分束体装配精度较高时，零级漂移不会影响成像光谱仪测量的准确性。

高分辨率傅里叶变换成像光谱仪具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点, 但光谱重建时间冗长。通过对傅里叶变换光谱重建流程分析, 为研制的1024pixel(光谱维)×1024piexl(像宽)×1024piexl(像高)高分辨率紫外傅里叶变换成像光谱仪的数据立方体反演, 设计了一种并行优化算法。实验表明, 在6核处理器上对512M和2G的数据立方体进行变换, 时间分别只需88.33s和489.75s, 加速比分别为3.70和3.04, 大幅度提高了运算效率。如将该算法应用到更多内核处理器上, 可得到更高的加速比和更少的运算时间。

随着光谱成像技术的发展, 高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。 传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性, 而且由于没有经过有效数据降维, 运算耗费大, 对于高光谱数据有效性不高。 高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。 通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵, 避免了高光谱海量数据的庞大计算。 提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。 该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据, 用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数, 由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子, 并以待检测像元为中心设置局部优化窗口, 称为马尔科夫检测窗。 取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵, 得到中心像元的异常度, 通过移动窗口进行逐像元检测。 应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、 高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。 结果表明, 该算法能够有效提高高光谱异常检测效率, 降低虚警率。 运行时间较传统RX算法提高了45.2%, 体现出更好的计算效率。

施密特光学系统由施密特校正板和球面反射镜组成，校正板设置在球面反射镜的球心处，系统的焦点不一定和反射镜的焦点重合。为了得到精确的校正板面形初始结构参数，基于波像差函数建立了带有离焦量的大口径施密特校正板的数学模型，同时校正了系统的三级和五级球差。利用光学设计软件对校正板口径为1000 mm、主镜的曲率半径为2000 mm、F数为1的系统进行了设计和分析，来验证校正板面形数学模型的正确性。结果显示此校正板的数学模型与优化后结果吻合得较好，校正板面形初始结构参数的精度得到了极大的提高，这为大口径、大相对孔径的施密特光学系统的设计提供了理论基础。