基于Himawari-8的可见光和红外扫描辐射计(AHI)数据，采用红外亮温法对2019年6～8月目标区域(20°N～30°N,100°E～120°E)的对流云云顶高度进行了计算。首先通过阈值法挑选出对流云区；然后基于红外亮温法，利用Himawari-8的112 m通道数据与ERA5再分析资料中的温度气压层数据进行了云顶高度反演；最后将反演云顶高度H与全球降水观测计划（Global Precipitation Measurement, GPM）产品数据进行了对比。结果显示，基于红外亮温法的Himawari-8数据反演对流云云顶高度与GPM产品数据一致，具有很好的相关性。相关系数为09，均方根偏差为029，平均偏差为048，纬向的离散分布优于经向，具有较强的适用性。

基于光线轨迹跟踪,提出一类内表面保形、外表面修正,且双侧窗口对称的异形面光学窗口设计方法,设计了异形面光学窗口。搭建异形面光学窗口实验系统,研究了通过光学窗口观测到的流场图像畸变特性及其修正方法,提出了二阶多项式成像畸变的修正模型,并对畸变图像进行修正。结果表明:平行光经过异形面光学窗口后有明显的偏折,导致亮度分布不均匀,存在亮带和暗斑;同时,使棋盘格标定板的图像发生平移、缩放和旋转,不同位置处的畸变特征不同。构建畸变图像修正模型,对畸变图像进行修正,修正后的图像与原图像基本重合,各角点坐标差值小于1 pixel(7.4 μm),说明修正模型具有较高的精度。异形面光学窗口的设计及修正模型的发展有助于获得精确的内转式进气道异形曲面的流道内部流场结构和流动特性。

提出了一种基于分层聚类的彩色结构光光条检测方法:将彩色图像转换为灰度图像,利用分层聚类对图像像素逐行进行结构光光条中心点初值计算;根据邻域灰度信息,对结构光光条中心点进行亚像素定位,并基于颜色距离和欧氏距离判别结构光光条中心点索引;对图像进行自上而下的行扫描,完成彩色结构光光条检测。仿真和实验验证了方法的正确性与可行性,结果表明:对光条中心的检测精度为0.47 pixel;对于存在微小断裂的光条,该方法仍可保持光条的一致性和完整性。该方法可应用于结构光三维重建领域,具有一定的理论研究价值和工程应用前景。

基于点对应的相机姿态估计算法缺少科学的性能评价方法，增加了工程应用中算法选择的难度。针对该问题，提出了在特定代价函数下的相机姿态估计算法性能评价方法，主要包括3个性能评价参数：精度、效率和存在区域最优解成功率。其中，区域最优解不同于局部最优解，若给定区域为代价函数定义域，则区域最优解等价于全局最优解。着重阐述了存在区域最优解的判断方法，以角度残差为基础建立代价函数，利用姿态矩阵计算代价函数的Hessian矩阵下界，若Hessian矩阵下界半正定，则代价函数在以该姿态矩阵为中心、大小由像点噪声模型确定的邻域内为凸函数，即存在区域最优解。借助仿真实验平台，对9种经典相机姿态估计算法进行了性能评价。结果表明，RPnP+LHM算法的综合性能最优。

基于机器学习的思想并充分利用外观信息，提出一种在线选择纹理和形状特征的混合随机朴素贝叶斯视觉跟踪器。构造归一化空间金字塔，通过强度二值特征和金字塔梯度方向直方图二值特征，描述全局与局部区域的纹理和形状；并根据特征描述的二值性和多模性，设计并实现了在线混合朴素贝叶斯分类器。分类器预测类别后验概率生成信任图，跟踪器通过分析信任图实现目标跟踪，并利用极大似然估计和交叉验证实现外观学习和特征选择。选用基准测试集比较同类方法，从性能和复杂度两方面评估了跟踪器。实验结果表明跟踪器对光照变化，部分遮挡等情况具有一定的适应能力，且执行速度较快，存储空间较小。

提出了一种基于空间控制点的全自动标定方法，该方法只需知道控制点的空间坐标及其图像，通过自动提点、自动匹配以及高精度解算三个过程完成全自动标定。针对已知光心位置和已知光轴指向两种情况，对摄像机标定进行了理论推导，提出了焦距一致判据的自动匹配算法；针对不存在先验信息的情况，以计算残差和重投影残差为判据，根据最近邻原则提出了残差最小自动匹配算法。仿真和实验验证了提出的自动匹配算法和全自动标定模型的快速、正确性和高精度。

由于工艺水平的限制，相机靶面不可避免地存在位置安装误差和指向安装误差，为了消除靶面安装误差的影响，定性分析了靶面安装误差；理论推导出显式包含指向安装误差的误差模型及成像模型；得到综合考虑靶面指向安装误差和镜头畸变的全像差模型；利用标定结果对实际像点进行修正。仿真和半实物实验验证了模型和标定方法的正确性，比较得知全像差模型相对于传统像差模型对实际像点有更好的修正效果。