光场显微粒子图像测速技术通过单光场相机即可实现微尺度三维速度场的测量，但单光场相机角度信息有限，导致粒子重建的轴向分辨率低、重建速度慢。基于此，提出一种基于卷积神经网络深度学习模型的光场显微粒子三维空间分布重建方法，以实现粒子三维分布的高分辨率快速重建。首先，根据光场显微成像模型，基于粒子的实际发光特性生成模拟光场图像，进而构建“粒子空间分布-光场图像”数据集；然后，耦合光场显微成像特点，建立卷积神经网络深度学习模型，通过“粒子空间分布-光场图像”数据集对模型进行学习和训练，获得光场显微三维粒子空间分布预测模型，并对预测模型的性能进行评价；最后，测量水平微通道层流流动中的示踪粒子空间分布和三维速度场。模拟和实验结果表明：相比常规的反卷积方法，所提方法的粒子重建轴向分辨率提高79.3%，基本消除了粒子重建的拉伸效应；单张图像重建时间仅为0.243 s，可以满足实时测量的需求。

针对光场粒子图像测速(PIV)技术中介质折射率变化及镜头畸变等因素而导致权系数计算误差较大的问题,提出一种基于体标定追迹技术的光场PIV权系数计算方法。该方法首先通过体标定方法建立空间物点与微透镜之间的映射关系,然后利用光线追迹技术计算控制体内的离散体素对像素的权系数,最后将该方法计算的权系数与直接追迹法计算的结果进行比较,并对标定板特征点的空间位置进行重建实验研究。实验结果表明,体标定追迹法计算出的权系数与直接追迹法的计算结果高度吻合;重建获得的标定板特征点在横向和深度方向上的位置误差分别小于0.002 mm和0.250 mm。

随着多光谱、高光谱和超光谱探测技术的发展, 探测识别目标发出的细致光谱辐射特性技术日益成熟。建立了一种空间目标细致光谱有效辐射的计算模型, 考虑了地形条件和大气环境对目标的光谱有效辐射影响, 分别计算了传统方法和两种设置的典型地形条件下空间目标各表面的温度和细致光谱有效辐射, 分析了3~5 μm和8~14 μm波段下导致目标有效辐射强度随波长变化的主要影响因素, 最后分析了在不同地形条件下空间目标在8.69~9.00 μm探测波段内的辐射特性。结果表明, 地形条件对空间目标的温度和有效辐射有较大影响, 尤其是地表反照率对地球反射太阳辐射的影响较大, 特别是空间目标朝向地球的面, 在两种典型条件下的最大温差可以达到69.2 K, 光谱有效辐射出射度偏差达到7.002 W/(m2·μm)。

现有三维显微粒子图像测速系统在获取示踪粒子空间位置时需要扫描或多视角成像,导致系统复杂,无法实现微尺度流动瞬态三维速度场测量等问题,为此,提出一种基于微透镜阵列的光场显微粒子图像测速技术。该技术利用单个相机一次曝光即可获取微流场中示踪粒子的瞬时光场信息,进一步结合基于波动光学理论的光场显微成像的点扩展函数模型,用反卷积算法重建出微尺度流场中示踪粒子的瞬时空间位置分布。分析讨论了重建分辨率和空间位置误差,并开展了微尺度流场重建实验研究,验证了光场显微成像微尺度流场重建方法的可行性。

综合奇异值截断法、奇异值修正法、Tikhonov正则化思想及Chahine迭代算法,提出一种改进的病态问题求解算法来测量颗粒系的粒径分布。结合Backus-Gilbert折中准则与奇异值最小原则确定了奇异截断值,采用L曲线法确定了最优正则化参数,并利用联合迭代反演法(SIRT)实现解的非负约束。模拟及实验结果表明,该算法对单、双峰分布的测量误差均小于3%,其抗噪性能、测量准确性、时效性及粒径测量范围相较其他反演算法都有明显优势。

基于光场成像技术的场景三维深度重建, 需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像; 根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系, 计算得到虚拟像点的坐标; 根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系, 建立聚焦光场相机标定模型; 利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型, 进行标定实验; 比较所提方法与基于全聚焦图像的标定方法的标定参数。结果表明, 原始光场图像与全聚焦图像对应的虚拟像点(角点关于主透镜的共轭点)之间的误差小于21 pixel, 角点的标定误差小于3%, 基于原始光场图像和全聚焦图像方法获得的结构参数和外部参数具有较好的一致性, 表明基于原始光场图像的标定方法的可行性。

快速准确地测定煤质硫含量，可为企业、环境监督部门提供重要的技术依据。国内外已有多种煤质硫含量分析仪器，但或多或少存在令操作人员不满意的地方。提出一种基于紫外(UV)差分吸收光谱(DOAS)的煤质硫含量测量方法。针对分子数分数测量范围宽、光程短等问题，在传统算法的基础上，提出基于有限脉冲响应(FIR)滤波和四阶多项式非线性补偿的改进DOAS算法。搭建了实验测量系统，对5种标准煤样进行了实验研究。结果表明，测量系统的下限为0.014%，能够去除烟尘和背景气体的影响，降低系统的维护量，单次测量时间在4 min左右，测量系统的重复性满足国家标准的要求。

彩虹技术是一种可同时测量液柱折射率和粒径的实时、非接触方法。建立了定量描述彩虹信号的低频分量与德拜理论(p=2)模拟信号重合程度的目标函数，在此基础上提出一种基于德拜理论(p=2)的液柱参数彩虹技术反演算法。反演算法以经验公式的计算值为初始值，根据目标函数不断寻优获得优化结果，并通过米氏散射理论进一步优化得到反演结果。在折射率变化范围为1.32~1.56、半径变化范围为50~500 μm时，进行数值模拟和实验研究。结果表明，半径的相对误差在8%以内，折射率误差绝对值小于5×10-4，半径的测量下限为60 μm。

过去几十年中差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy, DOAS)在大气污染物监测方面取得了成功应用。 文章提出了根据差分吸光度最大值(OD′m)设定阈值的思想, 将传统DOAS算法与基于卡尔曼滤波的DOAS算法相结合, 利用两种算法在相同信噪比下具有不同反演精度的特点, 在保证测量精度的前提下提高了DOAS系统的检测极限, 较好地解决了短光程下低浓度气体的测量精度问题。 在常温常压和流动状态下, 对烟气中的SO2浓度测量进行了理论和实验研究。 研究结果表明, 改进的DOAS算法在OD′m<0.048 1时, SO2浓度测量精度较高, 测量下限可低于28.6 mg·m-3, 零点漂移低于2.9 mg·m-3； 传统DOAS算法在0.048 10.927 2时的SO2浓度测量都存在较大的误差, 必须进行线性度校正。

差分吸收光谱法(DOAS)应用于固定污染源烟气排放在线监测时,由于烟气中烟尘颗粒物含量较高,烟尘颗粒物Mie散射引起的消光对准确反演气体浓度应有一定影响。通过对1～10 μm烟尘颗粒物Mie散射对DOAS影响的数值模拟和实验研究得出,烟尘颗粒物的散射光强与颗粒粒径分布、颗粒数密度有关,随着颗粒粒径和颗粒数密度增加,气体的差分吸收度随之而增加,差分吸收度曲线的频率特性发生变化,传统DOAS算法中的应用多项式滤波已无法消除颗粒物Mie散射对气体差分吸收度的影响,气体浓度的反演结果远远偏离真实值。