折射率是生物样本最重要的光学属性，经常作为内源性“标记物”进行无标记定量成像。虽然通过测量光程差获取相位信息的传统定量相位成像方法已被广泛研究，然而其获取的相位结果是样本折射率与厚度的耦合产物，无法重建三维形态学信息。近年来，以光学投影层析方法为开端，研究人员率先开启了以三维折射率定量成像为目标的形态学特征重建方法研究。然而光学投影层析方法未考虑衍射效应，导致其精度不足。为解决该问题，基于散射反演求解的光学衍射层析技术应运而生，并在无标记生物三维成像方面展现出巨大的潜力。本文锁定生物折射率三维无标记定量成像研究，聚焦光学投影层析和光学衍射层析两种方法的发展历程，从正向测量模型、反演算法以及实现方法三方面进行综述，并对该研究未来的工作进行展望。

为了提高宽带雷达高分辨距离像目标识别性能，提出一种改进的一维卷积神经网络模型。考虑实际目标样本不足和信噪比低的问题，引入全局平均池化对整个网络模型做正则化，防止过拟合。针对真假目标形状和尺寸相似的情况，分析了该模型对不同形状和尺寸目标的识别效果。实验结果表明，在训练样本数量较少和噪声干扰条件下，该模型可以有效地实现目标类型和尺寸识别。所提模型有助于解决实际真假目标形状和尺寸相似、样本不足以及信噪比低等情况下的雷达高分辨距离像自动目标识别问题。

细胞定量相位测量与恢复方法采用免标记非干预式的检测手段，实现静态及动态生物样本空间形态的定量重构，为细胞动力学过程中复杂生物物理信息的可视化检测提供了实现条件。重点介绍同步相移式、数字全息式和流体聚焦式等新型动态生物细胞相位检测技术，同时简要综述同轴干涉与离轴干涉式的传统静态细胞相位检测技术的发展。对各种方法的采样速率、成像分辨率、细胞检测精度等关键参数进行比较，阐明不同测量方法适用的生物信息检测类型及应用领域，同时介绍动态与静态细胞相位检测中对应各类相位恢复方法的特点与发展。