集后向散射激光雷达、侧向散射激光雷达及拉曼散射激光雷达为一体的激光雷达系统在探测对流层气溶胶消光系数时具有两个明显的优点,一是反演时不需要假设激光雷达比(LR),二是不存在近地面的过渡区和盲区。在2017年1月至2018年12月期间,利用一体化激光雷达系统在合肥进行了146天的数据探测,并对气溶胶消光系数进行了反演和统计分析,得出了气溶胶LR平均值为68.4 sr及LR平均值随月份的分布规律,还有气溶胶消光系数月平均、季平均及年平均情况。个例分析表明,高度在0.6 km以下的气溶胶消光系数随高度和时间的变化很复杂,传统后向散射激光雷达很难探测到。对比分析了利用LR经验值反演气溶胶消光系数引起的误差大小。这些探测结果为研究大气污染传输和大气污染防治提供了科学依据。

针对部分对比度低、噪声大的图像，提出一种基于大脑内部生成机制(IGM)和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像增强方法。首先，根据IGM有关理论将原始图像分解为细节子图与粗糙子图；然后，采用改进的PCNN增强方法对粗糙子图进行处理，以提高整体对比度，采用PCNN与模糊集理论结合的增强方法对细节子图进行处理，增强边缘等细节信息并去除部分噪声；最后，将处理后的细节子图与粗糙子图重构，得到最终的增强图像。实验结果表明，该方法能够有效增强图像的对比度和纹理细节，减少部分噪声，较好地保留原图细节信息。

后向散射激光雷达是探测大气气溶胶参数的有力工具, 但它存在盲区和过渡区, 且需要假设气溶胶的消光后向散射系数比来反演气溶胶的参数, 这些限制了它的探测范围和精度。集侧向散射、后向散射和拉曼散射于一体的单波长发射五通道接收激光雷达系统, 克服了上述困难。该激光雷达可以探测气溶胶的退偏比廓线、水汽混合比廓线、后向散射系数廓线和消光系数廓线等。气溶胶后向散射系数和消光系数可从地面到对流层顶进行探测, 气溶胶退偏比廓线可以在对流层内进行探测,水汽混合比廓线可以在边界层内进行探测。在硬件条件的基础上, 分析了各通道的信噪比和探测结果的随机相对误差。实例探测表明: 该激光雷达系统数据可靠, 探测范围较广。该系统的建立, 为进一步深入研究气溶胶消光系数、水汽时空分布以及它们之间相互关系奠定了坚实的实验基础。

L1跟踪对局部遮挡具有较好的稳健性, 但存在对模板中的离群信息比较敏感和计算速度慢的问题。针对这两个问题, 提出了两阶段稀疏表示模型, 并基于块坐标优化原理设计了相应的快速求解算法。在第一阶段, 该算法利用局部约束线性编码, 求解目标模板表示系数, 在第二阶段, 该算法利用软阈值操作, 求解小模板表示系数。以粒子滤波为跟踪方法, 结合提出的模型和算法实现了稳健快速的视觉跟踪。利用标准图像序列对提出的方法进行了验证, 实验结果表明, 提出的跟踪方法在稳健性和跟踪速度方面均优于现有跟踪方法。

针对线阵 CCD立靶系统中线阵相机的标定问题, 提出了一种现场自标定方法。首先, 根据系统测量原理与光学成像原理建立系统线阵相机自标定模型；其次, 利用基于局部区域效应的亚像素检测算法检测线阵图像中靶标特征边缘的像素位置；最后, 根据自标定函数模型, 利用最小二乘法求解像素坐标与实际物理坐标之间的映射关系。整个标定过程既不用求解相机内外参数, 也无需将相机与系统分离标定, 有效降低了线阵相机标定的复杂度, 提高了标定效率。实验结果表明, 该方法具有较高精度, 满足工程应用需要。

钛合金和碳纤维材料因其优良的性能，在飞机的结构材料中被大量使用。针对飞机红外偏振探测的需求，以钛合金板、碳纤维板以及喷涂红外伪装涂料的上述两种目标板为实验样品，开展了红外偏振光谱探测实验，结果表明，在 8～14 .m热红外波段 4种材料样本的偏振度随观测角度的增大而增大、随波长的变化无明显规律，普通红外伪装涂料无法提供偏振伪装。

为了解决基于 Chan-Vese（CV）模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题，本文提出一种基于改进 CV模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项，使得改进的 CV模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外，通过加入符号距离能量惩罚项，使得该模型无需重新初始化过程，从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明，本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。

针对基于全局统计信息颜色传递过程中存在的染色效果不能很好保持图像色彩的自然性，局部区域颜色与真实场景的颜色不符、目标变淡的问题，提出一种夜视图像局部颜色传递算法。首先，采用稀疏表示的方法对红外与微光图像融合；其次，对得到的融合图像进行非线性扩散，扩散结果采用核模糊均值聚类算法进行图像分割；然后，在YCbCr颜色空间对红外与微光图像块进行颜色传递；最后，把得到的彩色图像块组合成一幅图像，随后用得到的灰度融合图像来表征YCbCr空间的Y通道。实验结果表明，文中算法得到的彩色图像更加自然、真实。

针对荒漠背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于稳定性矩阵恢复和双窗滤波的荒漠红外偏振弱小目标检测方法.分析得出红外偏振Q参量图的背景相似性最高,采用改进型形态学滤波可以增强其背景相关性.检测时将Q图背景看成一个具有低秩特性的矩阵,弱小目标看成是破坏其低秩性的冗余数据,建立稳定性矩阵恢复荒漠背景抑制数学模型,然后对背景抑制结果采用双窗滤波分割出目标,完成检测.实验结果证明了该方法的有效性和稳健性,具有较强的应用价值.