为提高微小零件亚像素级定位效果，采用改进爬山算法。将目标区域向外扩展获得调焦窗口跟踪漂移图像，边界由像距和视角决定；然后优化爬山搜索算法得到最优收敛解，二维图像信息熵构成调焦图像评价函数；改进Zernike矩算法，通过高阶矩的模代替边缘参数，减少了计算量，卷积窗口矩阵构成Zernike矩的差值，提高定位精确度；最后给出了算法流程。实验结果显示，改进Zernike矩偶模板比奇模板边缘亚像素定位误差小，相比空间矩算法、多项式拟合算法、Zernike矩算法、区域生长算法和模板匹配算法，对规则形状定位误差均值分别减少了43.24%,21.62%, 32.43%,27.03%和56.76%；对不规则形状定位误差均值分别减少了39.02%,20.15%,26.83%,24.39%和51.22%。本文算法定位精确度较高。

针对红外图像轮廓特征信息提取的特点, 提出基因表达式编码算法。首先建立基因表达式编码规则, 求出最大的基因编码空间以及基因编码个数; 接着把红外图像像素集合与染色体基因序列构建映射关系, 不同的基因编码则代表不同的像素值, 适应度函数大的基因参与数据优化, 最后给出了红外图像轮廓特征信息提取评价函数以及算法过程。实验仿真得出基因表达式编码提取的红外图像轮廓没有伪吉斯效应, 时效性快, 边缘点保持指数接近理想状态。

针对量子化算法对图像融合的缺点, 提出量子克隆多宇宙算法。首先对量子克隆、变异和选择变换获得新的量子群, 然后将宇宙各自独立化并且内部为并行拓朴结构, 采用量子旋转门更新量子宇宙个体, 宇宙之间联合交叉, 实现信息的交流, 最后给出了图像融合流程。实验结果表明, 该方法能够更加有效、准确地融合图像中的特征, 是一种有效可行的图像处理算法。

为了提高模糊图像复原后的清晰度，提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群，每个族群包含若干只青蛙，每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩，对最优个体进行高斯变异算子操作，同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型，用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系，使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰，改善百分比最大，同时耗时最少。

针对量子遗传在锐化图像出现的缺点，提出改进方法。对量子采用自适应量子旋转门步长调整策略，不同代染色体的进化操作采用不同的旋转角步长，同代的染色体仍用同一旋转角步长进行更新，通过比较每个量子染色体的汉明距离调节其自身的进化速度；将量子染色体更新，将比较适合的染色体解在目标数值范围内判定为级别较高的染色体；对量子交叉操作采用对角线交叉方式；对图像锐化给出了算法步骤。实验仿真表明本算法在锐化边缘和抑制噪声上明显优于其他锐化方法，并且图像的边缘也得到了很好的增强。

将红外目标的运行状态划分为不同的测量阶段。首先确定选择的时刻状态,进行参数化动态预测, 然后写出红外目标状态转移方程,最后计算最优函数值,其核心思想是把目标追踪问题转为阶段变量, 逐时间段内实现最优,在预定的时刻追踪达到最佳效果,最后通过仿真验证了算法的有效性。