红外与可见光图像的自然感彩色融合能够显著提高人眼视觉的情景感知和目标探测能力。基于样本的融合算法是一种快速有效、实时性强的自然感彩色融合算法。针对已有算法构建颜色查找表时存在的样本数据冲突和查找表不完整两个难题，提出一种基于BP 神经网络的自然感彩色融合算法。算法采用BP 神经网络对图像样本的二维灰度向量(g1, g2)和三维色彩向量(R, G, B)进行非线性拟合，从而获得灰度与色彩间的映射关系f(g1, g2)→(R, G, B)，并由此构建完整的颜色查找表。融合时，由输入的双波段图像的灰度g1,g2 和颜色查找表得到彩色融合图像。实验结果表明，本文融合图像颜色自然，景物易于分辨，在清晰度、彩色性、映射准确性方面已经达到甚至优于Toet 算法的图像融合效果。

基于测距光谱通道数量和位置选定规则,以氧气A吸收带为例,从系统探测距离、目标与背景信噪比、系统工作海拔等约束条件对带宽的限制出发,利用MODTRAN和MATLAB软件综合仿真分析了满足系统实时性、目标信噪比及不同探测距离条件下通道带宽上下限的取值范围。结果表明:相同条件下,系统平台海拔越高,带宽下限取值越小、范围越大、选取越灵活,系统探测距离越远,有效探测范围也越大;目标信噪比要求越高,带宽下限取值越大、范围越小、选取越受限,探测距离和有效探测范围越小。因此,设计系统时应根据任务要求,确定光谱通道位置和数量,计算系统工作实时性、目标信噪比、系统最大最小工作距离等多重约束条件下各通道带宽取值上下限曲线,通过确定能够同时满足最大及最小工作距离条件的上下限曲线最小交集,便可在曲线交集区域内选定满足设计要求的通道带宽取值。这为单目多光谱被动测距系统的参数设计和工程化提供有效的理论支撑和计算方法,从而设计出高低精度搭配、远近距离兼顾的多光谱被动测距系统。

为消除测距光谱通道位置和数量选取对氧气吸收衰减被动测距技术测距精度的影响,基于氧气吸收衰减被动测距技术的基本原理,分析氧气A、B吸收带光谱谱线特性。对于吸收带带肩上的光谱通道,利用蒙特卡罗法,以拟合非吸收基线与理想基线的误差平方和与相关度为指标,分析光谱通道位置和数量及拟合多项式级次对非吸收基线拟合精度的影响。对于吸收带带内光谱通道,分析不同光谱通道处吸收率大小对测距距离和测距精度的影响。结果表明:在综合考虑系统实时性和测距精度要求的情况下,A吸收带两带肩上光谱通道各为1个,B吸收带单带肩上光谱通道为2个,位置均宜选择在各带肩靠近吸收带一端;吸收带内光谱通道可根据测距任务中对测程和测距精度的要求灵活选择其数量和位置。因此,在无法一次性获取测距波段完整光谱曲线的情况下,单目多光谱被动测距系统采用较少的光谱通道和最简单的直线拟合方法,不仅可以保证系统的测距精度,而且能够减少滤波片更替和软件计算的时间周期,进而增强系统数据采集和解算的实时性。

为对室内不拆装情况下大型或整车上的多谱段光电装备进行光轴平行性检校，设计了大尺度多光谱多光轴平行性检校系统。系统采用一个多光谱平行光管提供多个谱段的无限远目标，通过二维移动平台实现平行光管的室内大跨度移动。利用倾角传感器、双线阵CCD测量系统和姿态调整机构来恢复和保证平行光管移动前后的光轴平行性，实现室内分布在车体上不同轴距不同谱段光电装备的光轴平行性进行统一检校。系统设计方案和误差分析结果表明: 该系统平行光管移动前后的光轴平行性总误差小于0.142 mrad，在提高检校精度的同时还大大减小了光轴平行性检校的工作量; 各分系统中倾角传感器和姿态调整机构误差对系统总误差贡献最大，通过选用更高精度的分系统还可进一步提高系统的总体精度，满足更高精度装备的光轴平行性检校要求。

针对地面迷彩靶标难以应用阈值分割这一难题, 研究了应用边缘检测进行目标边缘提取的方法, 主要研究了边缘检测的相关概念和常用的边缘检测算法的梯度算子法、LoG算法和Canny算法, 并进行了实验验证和结果分析, 实验结果表明, 应用Canny算法可以得到较好的边缘检测效果。

目的评价低强度He-Ne激光血管内照射(ILLLI)对银屑病患者T淋巴细胞亚群的影响.方法寻常型银屑病患者176例,随机分为ILLLI+外用卡泊三淳联合治疗组(86例)和外用卡泊三淳对照组(90例).联合组用低强度He-Ne激光血管内照射,激光波长632.8 nm,功率3.5 Mw,每次照射60 min,每日1次,连续10次为1个疗程,间隔1周进行第2个疗程.分别在治疗前7 d和治疗后1个月检测外周血T淋巴细胞.结果治疗前两组患者血CD+4、CD+4/CD+8比值均低于正常,CD+8则高于正常.治疗后1个月,联合治疗组患者的CD+4、CD+4/CD+8比值均明显升高,对照组患者无明显变化.结论 ILLLI能纠正银屑病患者的T淋巴细胞异常.