光谱共焦显微成像（CCM）技术基于色差共焦原理，利用不同波长的焦点位置不同实现深度测量，并使用共聚焦设置滤除离焦光以及杂散光从而提高信噪比。首先，介绍CCM的基本原理以及不同扫描方案。然后，对CCM的发展历程进行梳理，并阐述CCM的国内外研究进展。针对光学设计、信号产生模型、光谱数据处理、减小串扰等关键问题，对相关的研究方案进行了总结。凭借无损检测、高分辨率、高信噪比、层析成像等诸多优势，CCM技术在生物医学、工业检测等领域得到广泛应用。

现有的光谱共焦色散物镜存在测量量程小的问题，在工业检测中的应用受到较大的限制。针对这一问题，采用四片球面透镜设计了一种大量程的色散物镜，在500～700 nm波段内，测量量程达到9.962 mm。在大色差的情况下对球差进行了优化，并利用设计的色散物镜搭建了光谱共焦位移测量系统，开展了性能评估实验。实验结果表明，系统实现了10 mm的测量范围，测量标准差为0.5 μm，平均绝对误差为0.6 μm。另外，对不同材料的样品进行了测量，结果表明，系统对不同材料样品具有一定的适应性。该设计实现了较大的测量范围，可以满足各类复杂对象的工业检测需求。

由于视频中的手工特征和主观情感之间的直接相关性很小, 识别视频序列中的面部表情是一项很有挑战性的任务, 为了克服这个缺陷, 有效提高视频中的人脸表情识别性能。本方法采用两个深度卷积神经网络, 即空间卷积神经网络和时间卷积神经网络, 用于视频中的时空表情特征学习。其中, 空间卷积神经网络用于提取视频中每一帧静态的表情图像的空间信息特征, 而时间卷积神经网络用于从视频中多帧表情图像的光流信息中提取动态信息特征。然后, 将这两个深度卷积神经网络学习到的时空特征进行基于深度信念网络(DBN)的特征层融合, 输入到支持向量机实现视频中的人脸表情分类任务。在公共的RML和BAUM-1s视频情感数据集的测试结果表明, 该方法分别取得了71.06%和5218%的正确识别率, 明显优于现有文献报导的结果。多模深度卷积神经网络的人脸表情识别方法能提高视频中人脸表情的识别性能。

通过调整模块的工作参数,提出了一种对距离选通成像系统性能进行在线优化的方法。将眼图参数视为一个随系统可调参数变化的随机变量,采用高斯过程回归方法拟合此变化关系,并在学习过程中引入参数优化步骤,从而在更快速地从高维参数空间中学习到随机过程变化特征的同时优化系统参数。实验结果表明:所提方法可在线优化系统参数配置,提高距离分辨能力,揭示模块参数配置对距离分辨能力的影响,可为成像系统的设计提供一定依据。

本文通过流体力学及COMSOL等仿真软件分析, 以PDMS为材料, 设计制作了用于捕获两个球形颗粒样品的微流控芯片, 并基于光电倍增管(PMT)和电动位移平台, 搭建了角度扫描式大动态范围散射光测量装置。该系统可以快速捕获两个球形颗粒, 在颗粒捕获后对微流控芯片内沟道与外轮廓进行折射率匹配, 持续测量实际捕获颗粒的1°至170°的散射光。对23.75 μm、31.10 μm、40.01 μm三种粒径的聚苯乙烯标准颗粒样品进行了实验研究, 并多次重复测量同一粒径双颗粒的散射光分布。基于微流控芯片的双颗粒体散射函数测量方法可以稳定的捕获、释放双颗粒, 实验操作简单且具有较好的重复性, 在颗粒物体散射函数研究方面具有很大的潜力。

为了使船舶能够更加准确地入港和避免发生碰撞,提出了一种辅助船舶入港的发光二极管(LED)导航系统。该系统采用不同闪烁频率的3种颜色灯光对目标水域进行分区,使照射区域内的船舶可以通过灯光的颜色和频率来准确判定其位置和方向,进而辅助船舶快速准确地驶向目的地。为了实现该导航系统,设计了一种大功率LED的发射光学系统,通过矩形集光器和线性菲涅耳透镜使LED的出射光束为矩形;同时设计了控制光源闪烁的电路控制系统,通过单片机、数模转换器和放大电路实现对光源闪烁频率的调制,并根据设计的系统制作出样机,在木兰湖进行验证实验。实验结果表明:制作的光学系统样机与设计仿真结果吻合,出射光束在水平方向上的发散角为6°;所设计的导航系统利用颜色对目标水域分区,从而对区域内的船舶进行导航。

激光雷达强度值能在一定程度上反映目标反射特性, 但由于受到距离、入射角、大气衰减效应等因素的影响, 并不能直接作为目标分类的重要特征。针对常用车载扫描激光雷达, 在对激光雷达强度值进行理论分析的基础上, 通过实验的方式固定了其他因素对强度值的影响, 建立了激光雷达强度值和表征目标反射特征参数间的关系模型。经过实验研究发现, 半椭圆模型形式的角度因子能更好地描述目标漫反射强度值随入射角的变化规律, 激光雷达强度值与接收功率间为线性转换规律; 在盲区范围外, 目标漫反射强度值随距离的变化遵循负指数规律。在实际应用中, 可以结合雷达运动来获得同一目标在不同相对位置处的强度值, 并将其代入模型中反演与目标反射特性相关的参数, 以实现对不同目标的区分。

提出了一种水中悬浮颗粒的三维体散射函数测量方法, 采用抛物面镜结合传感器探测方式, 同时获取了半球空间内多个散射面所对应的体散射函数。搭建了三维体散射函数测量装置, 采用粒径为57~954 nm的标准聚苯乙烯颗粒作为样本, 获得了方位角0°~180°对应的多个散射面内的水中颗粒体散射函数, 测量的散射角范围为18°~160°。实验结果与计算结果吻合, 验证了利用该装置对水体中粒径小于1 μm的悬浮颗粒的体散射函数进行测量的可行性。

抑制水体后向散射并提高目标分辨率是水下激光雷达探测的关键技术。基于最小递归二乘法(RLS)提出了一种对回波信号自适应滤波的方法。通过分析水下激光雷达探测信号特点，改进了传统RLS 中的遗忘因子，使其不仅可以区分回波信号和后向散射，还能根据不同距离目标回波的幅值变化进行动态调整。为了验证效果，在船池中进行了不同目标距离的水下探测实验。实验结果表明，提出的可变遗忘因子RLS 算法可以有效抑制水体后向散射，在目标信号出现时算法具有较快的收敛速度和跟踪速度，使目标回波信号凸显。与传统方法相比较，处理后的目标分辨率大大提升，在微弱目标回波信号的提取方面优势明显。最后，讨论了算法中滤波器阶数对于处理结果的影响。

水下成像的成像质量受到激光功率和接收器灵敏度的制约，现有的量子成像方式在自由空间中能够获得较传统成像距离更远、清晰度更高的探测图像。结合自由空间中量子成像方式与水体自身特点，提出了赝热光二维二阶关联的反射式水下量子成像方法，通过选取水下成像系统的典型参量进行模拟计算，重构了物体的光强起伏图像，设计并实现了成像实验。实验结果与数值仿真一致，表明可以利用二阶光强度关联的量子成像方式重现水下物体的二维图像。