由于红外探测器感应波段与可见光不同，不依赖于大气光的反射传播，而是取决于环境中物体自身散发的辐射强度，所以其在雾霾、夜晚等可见度低的条件下往往比可见光具有更好的目标检测效果。针对红外场景中目标检测精度低、实行性差的问题，提出一种基于注意力机制的红外目标检测方法。首先，设计一种轻量化网络结构；其次，采用注意力机制提高网络的特征提取能力；然后，改进迭代特征金字塔结构提高对不同尺度目标的检测能力；最后，在训练过程中引入complete intersection over union（CIoU）损失函数和梯度均衡机制（GHM）损失函数改善正负样本不平衡问题。与其他算法的对比实验结果表明，所提算法的检测精度和速度显著提高。

为了解决传统的多尺度Retinex算法在对红外图像细节增强时产生光晕现象和增强图像噪声等问题, 提出一种改进引导滤波器的多尺度Retinex的红外图像细节增强算法。首先, 采用改进的引导滤波器代替高斯滤波器对红外图像进行入射分量的精确估计, 并计算出其反射分量, 以减少图像中的噪声, 改善光晕现象。其次, 对入射分量进行自适应性灰度拉伸处理, 对反射分量采用较平缓的非线性曲线进行校正, 以达到更好地增强红外图像总体亮度和对比度的目的。实验结果表明: 本文算法与其他算法相比信息熵、峰值信噪比、平均梯度、标准差都有一定的改善, 同时该算法所得到的红外增强图像的对比度更高, 细节信息更丰富, 人眼视觉效果更好。

提出一种红外与微光图像融合新算法,即在Tetrolet变换下基于柯西模糊函数的融合算法,用于改善融合图像对比度低、细节信息缺失、融合效果较差等问题。首先,源图像通过Tetrolet变换,分解出两组高低频系数;然后,针对低频系数,提出区域能量-柯西模糊函数规则,针对高频系数,采用区域拉普拉斯能量和进行处理;最后,利用Tetrolet逆变换将得到的新高低频系数转换为最终的融合结果。实验结果表明,本文方法在提高融合图像对比度、保留图像细节等方面具有一定的优势。

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

空间光通信中激光调制器的调制频率和输出光功率直接影响光通信速率和链路距离。为兼顾高调制频率和大输出光功率两个指标，提出采用横向调制、组合调制等方法，开展铌酸锂晶体结构及参数优化、光耦合设计及功率计算、射频驱动源设计、自动偏置设计等关键技术分析，设计了一个最高调制频率达1238 MHz，输出光功率大于1 W的激光调制器，其半波电压约266 V，调制深度约1.39 rad，折减系数约0.99，消光比约20 dB。实验证明，激光调制器的设计指标和实验结果基本相符，成功地应用于误码率优于10-9，链路距离大于7 km的空间光通信地面演示验证实验中，具有应用于临近空间、深空光通信的可行性。

空间光通信需要苛刻的功率预算, 由于实际大气信道特性非常复杂, 采用一般链路方程对大气信道功率进行预算往往会引进较大误差。通过对大气衰减效应、湍流效应、折射效应等影响大气信道特性的因素进行综合分析, 结合大量的理论推导和计算, 提出了一种对链路方程的修正方法, 得到了一个能够积极反应信道特性的链路方程。采用修正后的链路方程, 在通信距离为6 km, 误码率优于10-8的光通信实验中进行了功率预算。实验与分析表明, 该链路方程修正方法具有合理性, 功率预算和实验结果基本相符, 近地光通信对星地光通信具有等效验证性。