高精度的传感器视线指向确定与校正是天基光学监视系统高精度跟踪和定位目标的重要保障，而高帧频、窄视场的凝视相机的视线指向确定和校正是这一问题的难点所在。在研究凝视相机的成像模型及其观测特点的基础上，提出了基于地标控制点的视线指向实时确定与校正算法。将影响凝视相机视线指向的误差因素(热变形误差、安装误差等)等效为视线指向偏移角，通过建立地标控制点的观测方程和偏移角的状态转移模型，采用扩展卡尔曼滤波器，实现了对偏移角的实时估计和视线指向的高精度确定与校正。仿真结果表明所提算法的精度、时效性均能够满足天基光学红外监视系统目标跟踪与定位处理的需求。

针对视觉背景提取算法（ViBe）中出现的鬼影问题、不能很好适应背景高频扰动和摄像机抖动问题以及由于采用空间邻域扩散机制引起背景更新错误问题，提出一种改进的视觉背景提取算法。该算法结合视觉显著性判断背景模型中存在的鬼影目标，通过判断背景模型中每个像素点的鬼影程度，结合模糊准则自适应改变时间子采样因子，加快消除鬼影的速度；通过建立一个闪烁程度矩阵，判断背景高频扰动程度来设置自适应匹配阈值，加入小目标丢弃和空洞填充策略；统计前景像素24邻域区域的像素点个数，判断前景像素点是否为摄像机抖动或者背景更新错误引起的噪点，提高算法的稳健性。结果表明，改进后的算法可以很好地弥补经典ViBe算法的不足，准确率与识别率等指标均大大提升。

卫星平台振动和反射镜震颤会引起遥感图像中的振荡畸变。这类畸变难以通过常用的几何校正方法消除。对此，提出了一种使用压缩感知的几何校正方法。该方法基于有理函数模型（RFM）进行几何校正。在校正过程中，利用初始的RFM 计算出地面控制点(GCPs)在图像中的投影坐标与实际成像坐标之间的偏差（称为投影偏差），以地面控制点处的投影偏差作为采样值，使用压缩感知技术重构出所有像元处的投影偏差，并据此对RFM 进行像方补偿；利用经过补偿的RFM 进行遥感图像纠正。通过补偿，消除了振荡畸变引起的RFM 模型误差，进而提高校正性能。利用实测数据验证了该方法的有效性，并通过仿真数据分析了地标点的数量与分布对该几何校正方法性能的影响。