单目视觉中的参考点共面问题是计算机视觉领域内一个基础而重要的问题。建立了针对共面参考点的PnP（Perspective-n-Point）问题模型，并提出了一种稳健的解决方法，具体包括直接法和迭代法两个部分。在直接法环节，针对位姿恢复过程中存在的尺度不统一问题，利用奇异值分解方法对旋转矩阵的恢复进行改进，获得相机位姿估计结果，并将此结果用作迭代法的初始值。在迭代法环节，介绍了以物方空间共线性误差为目标函数的正交迭代算法，为提升该算法的稳健性，研究了加权正交迭代算法，确立了重投影误差中外点的判定阈值并以此为依据引入了权重信息。实验结果表明，在参考点数量较少或少量异常值存在的条件下，所提方法具有良好的计算精度及稳健性，有较高实用价值。

针对厚度测量中对射激光束共线性的要求, 提出了一种基于双分光棱镜的传感器光轴空间位姿视觉检测方法。在分光镜坐标系下, 分析了单条激光束在组合分光棱镜中的光线传播和光斑变化规律, 建立了两条激光相对位姿与光斑中心点之间的数学模型。借助于棱镜坐标系和图像坐标系之间的转换关系, 可以根据四个拟合光斑中心坐标快速计算出激光束的相对位姿, 进而将激光束的共线测量转换为光斑中心坐标的拟合、对比问题。实验结果表明, 在传感器测量范围内, 该方法可以使两条激光束之间的夹角不大于0.17°, 距离不大于0.05 mm; 同时, 调整前后对量块的测量表明, 厚度测量误差由12 μm减小到4 μm, 间接验证了共线检测方法的有效性。所提方法实现了光束调整过程的数字化、可视化, 并且使共线性测量结果具有可溯源性, 有助于定量分析因两个激光传感器测量线不重合而引起的厚度测量误差。

提出了一种结合物方残差和像方残差的加权迭代位姿计算方法。在高精度快速位姿估计算法(EPnP)的基础上,加入改进的自适应加权物方残差目标函数迭代算法来优化结果,并以迭代后的平均像方残差作为最小误差判决阈值来修正误差较大的参数。实验结果表明,所提方法可以极大地提高非冗余情况下EPnP算法中位姿参数的计算精度和稳健性。在参考点充足的情况下,维持了EPnP算法的高精度,具有较高的实用价值。

近红外(NIR)光谱一般具有较多的波长变量数, 对其直接或间接地进行变量选择是提高模型稳定性能及预测性能的关键。 最小角回归(LAR)是一种相对较新和有效的机器学习算法, 常用于进行回归分析和变量选择。 面向光谱建模应用, 提出一种LAR结合遗传偏最小二乘法(GA-PLS)的变量选择方法, 可有效筛选出少数特征波长点。 首先在全光谱区利用LAR消除变量间的共线性得到初筛波长点, 然后用GA-PLS对LAR筛选出的波长点进一步优选从而得到最终建模用的特征波长点。 为验证本文方法的有效性, 以药片和汽油的近红外光谱回归分析作为应用案例, 对原光谱进行预处理后, 采用该方法进行变量筛选, 然后分别建模其中的活性成分含量和C10含量。 结果显示, 在这两个应用中, 最终优化得到的特征波长点数均只需七个, 而两者的预测决定系数R2p分别达到0933 9和0951 9, 与全光谱、 无信息变量消除法(UVE)和连续投影算法(SPA)等方法相比, 特征波长点更少, 同时R2p和预测均方根误差RMSEP值更优。 因此, LAR结合GA-PLS, 能有效地从近红外光谱中选择出信息变量从而减少建模波数, 提高预测精度, 拥有较好的模型解释性。 该方法可为特定领域的专用光谱仪设计提供有效的波长筛选工具。

分析了已有图像配准算法在遥感图像拼接配准方面面临的问题。根据空间相机TDICCD交错拼接的成像特点，提出了一种基于同名点轨迹追踪的成像拼接配准模型。通过建立辅助空间坐标系下的中心投影共线方程，将像点、摄像中心、景物点建立严谨的数学关系，可精确实现对同名像点在像面上的轨迹追踪。结合TDICCD在像面上的位置约束，计算图像上同名像对的纵向偏差像元数和横向偏差像元数。最后结合相机在轨所成条带图像和卫星辅助数据进行分析，选取多组像点进行配准，同名像对配准误差小于1 pixel，经验证模型算法可行。相比传统的遥感图像配准算法，该方法不需要已知图像内容，为一种严格的几何意义上的配准，具有很强的适应性和预测性，已应用在型号相机的地面复算，易移植应用于其他类型空间相机的图像配准与拼接。

针对大视场空间相机焦平面采用的多片CCD交错拼接, 提出了一种适用于多种姿态模式的重叠像元数解析计算方法, 以保证空间相机成像视场中不出现漏缝。分析了CCD交错拼接的成像特性和产生漏缝的原因; 基于空间坐标系变换和中心投影共线方程建立了重叠像元数计算模型, 对像点、相机摄像中心、地面景物点建立动态数学关系, 通过追踪像点在像面上的运动轨迹计算了拼接缝像元重叠情况。结合实际工程样例, 计算和分析了空间相机机动角度、星下点纬度、视场位置等因素对重叠像元数的影响, 并将各工况下计算的最多漏像元数作为最终拼接量。结果表明: 重叠像元数理论误差小于1 pixel; 对比侧摆, 俯仰成像时所需拼接像元数更多; 该计算模型可扩展应用于其他类型空间相机在任何姿态模式下的重叠像元数计算。

：在航空摄影测量中，载机前向飞行和姿态旋转引起的像移模糊会为同名像点的量测引入误差，使共线方程偏离共线的条件，进而导致直接地理定位的精度下降。为定量分析像移对物点直接定位的影响，从摄影测量的共线方程出发，在充分考虑前向飞行和姿态旋转的条件下，建立了框幅式相机中CCD靶面各点像移量的数学模型。根据该模型计算出像移轨迹中的质心坐标和其对应的曝光时标，并以质心确定同名像点坐标，以中心曝光时间作为曝光时标以获得对应的外方位元素。仿真结果表明，在理想条件下，以上述方法进行双像前方交会的物方定位误差最大为0.12 mm，有效降低了像移对直接地理定位的影响。文中为分析框幅式航测相机中像移量对位置精度的影响和曝光时标的确定提供了理论依据。

根据三线阵立体测绘原理，给出了探测云顶高的三线阵卫星影像模拟方法.提出了改进的SIFT匹配算法，并利用该算法结合前方交会法，获得云顶高度信息.通过实验验证了三线阵卫星影像模拟的正确性，探索了一种获取夜间低照度条件下云顶高参数的新途径.最后，针对测高误差来源，详细分析了三线阵立体探测云顶高的测高误差，并针对云移动给出了一种误差纠正方法.

提出了一种激光扫描数据和影像融合的方法，通过立体像对匹配获取精确匹配点，并与三维扫描点云进行最邻近迭代配准；在利用网格划分法进行的K邻近点搜索中，采用欧氏距离的选择权迭代逐步实现影像点与激光扫描点的精确配准；利用空间后方交会获取正确的外方位元素，通过摄站点、像点以及激光点之间的共线关系，在相对应影像上进行激光点的像素定位，并提取颜色属性信息。实验结果表明，该算法不但较好地实现了三维地面激光点云数据与CCD影像的精确融合，且对机载激光数据与影像的融合亦可行和有效。

利用单幅影像测量飞机的空间位置和姿态参数在飞行试验中有着广泛的应用。在经典摄影测量共线方程的基础上, 提出了一种新的基于单幅影像求解位置和姿态参数的方法。该方法回避了机身标志点在机体坐标系与世界坐标系中的“对应”性问题, 利用“架桥”--摄影坐标系, 使问题转化为机身标志点的像点坐标与机体坐标的对应运算关系。试验结果表明, 此算法正确有效, 在一些不适合安装多台摄像机的场合有着无法比拟的优势, 不但节省了人力和物力, 还提高了工作效率。