针对微光图像增强算法存在泛化能力较差的问题，提出一种基于多尺度深度曲线估计的微光图像增强算法，通过学习不同尺度微光图像与正常图像之间的映射关系实现微光图像增强。参数估计网络包括3个尺度的编码器和1个融合模块，可以高效直接地学习微光图像。每个编码器由级联的卷积层和池化层组成，具有特征层重复使用的优点，提高了计算效率。为增强对图像亮度的约束，提出一种亮通道损失函数。基于LIME数据集、LOL数据集和DICM数据集，对所提方法与其他6种先进算法进行对比。实验结果表明，所提方法能够得到色彩鲜艳、亮度适中、细节丰富的增强图像，在主观视觉效果和客观定量评价上均优于其他算法。

半导体激光器在光通信、生物医疗、激光雷达等领域中得到广泛应用，其单模稳定输出特性一直是国内外的研究热点。制备了一种基于表面高阶曲线光栅的宽脊波导半导体激光器，刻蚀曲线型高阶光栅后高阶横模损耗远大于基横模损耗，同时设置宽脊电流限制注入结构，使得高阶横模激射阈值高于基横模阈值，从而改善器件的横模特性并压窄光谱线宽。利用温控模块将器件的工作温度控制为18 ℃，对腔长为2 mm、条宽为500 μm的器件进行测试，在0.5 A电流下测得慢轴发散角为5.3°，快轴发散角为29.2°，在1 A驱动电流下测得3 dB光谱线宽为0.173 nm，边模抑制比为22.6 dB。实验结果表明，表面高阶曲线光栅对宽脊波导半导体激光器中的高阶横模起到了抑制作用且能够压窄光谱线宽，有助于实现半导体激光器的单模稳定输出，同时器件采用紫外光刻工艺，大幅降低了器件的制备难度。

针对标准泡法在远距离SO₂监测定标不准确的实际问题，开展定标误差校正方法研究。首先，基于标准泡定标法原理以及大气辐射传输理论，提出消除光稀释效应影响的图像校正方法；然后，在充分分析窗片与滤光片反射以及气溶胶散射效应的基础上，对反射效应及散射特性对定标结果的影响进行量化；最后，综合上述影响因素计算得到光稀释效应校正及散射特性修正的定标曲线，并比较误差校正的标准泡定标法与DOAS定标法在反演SO₂柱密度图像以及SO₂排放速率之间差异。结果表明，所提出的校正方法可将标准泡法与DOAS法的定标结果差异从59%降低至7%，验证了该误差校正方法的有效性和准确度。

对近场分布式光度测量方法及测量机理进行研究，基于自主搭建的近场光源发光特性测量装置采集平面光源不同方向的亮度图像，分析了近场光度参量之间的转换关系及亮度数据处理方法，最终实现了近场分布式平面光源空间光强分布测量。通过构建平面光源发光模型，基于光度学和几何光学原理分析发光平面各个方向的光线分布，完成对光源不同方向的发光状态表征。与远场测量相比，所提近场分布式测量方法结果与远场配光曲线吻合良好，在所采用成像式亮度计亮度相对误差优于6.51%的情况下，所测得的光强相对误差小于8.38%，0°配光曲线匹配指数高达98.33%，验证了所提方法在近场光度测量中的有效性。

为研究珊瑚海水海砂混凝土的三轴力学性能，通过常规三轴试验研究了不同骨料组合与侧向围压对试件破坏形态、应力-应变曲线、屈服应力、屈服应变及损伤演变的影响规律。结果表明：珊瑚粗骨料试件更易受围压值影响，在9 MPa的围压值下试件表面出现裂缝形式转变与塑性流动，在12 MPa的围压值下其应力-应变曲线出现“应力平台段”，碎石粗骨料试件则分别在15 MPa与24 MPa的围压值下出现上述变化；在围压值达到15 MPa后，珊瑚粗骨料试件的应力-应变曲线呈现具有第二线性分支的双线性形状；随着围压值增加，试件的屈服应力、屈服应变及耗散能均逐渐提高，损伤发展逐渐延缓。最后，提出了珊瑚海水海砂混凝土的屈服应力计算式，可为相关理论分析与工程应用提供借鉴。

荧光光纤温度传感器利用光纤技术的远距离传输, 避开了恶劣的测温环境, 相较传统有源测温设备的接触式测量, 更适合在强电磁场、高压腐蚀等极端环境下的温度检测。针对传统的单通道电路读出结构易受外界干扰的弊端, 本文设计了一种双通道的小型实用的荧光测温系统。整个测温系统分为光路设计、电路设计和程序设计 3个部分。采用两路通道差分相减的创新思想, 完全消除了直流分量且基本不含有随机噪声, 从而得到了单一光滑的荧光衰减信号。最后通过标定实验, 得到荧光寿命与温度之间的函数关系。实验结果表明, 在 10~130 ℃的温度范围内, 标准温度偏差为 0.5 ℃, 基本满足强电磁场、高压腐蚀、微波热疗等一些恶劣环境下的测温需求。

人们对鱼类的品质追求越来越高, 因此对于开发水产养殖中鱼类重要参数脂肪含量的检测显得愈发的重要, 传统的检测方法虽然经过许多研究人员的修改和改进, 但仍然存在费时费力, 需要专业的人员培训存在一些问题。 光谱技术也存在仅使用整条鱼片作为预测样本, 缺乏普遍性, 整个鱼片的成分分布不均匀, 采样时间过长等导致图像质量不高等问题, 该研究通过MCR-ALS算法重建后的数据和图像的增益效果, 评估了采用近红外高光谱成像技术预测并实现鲑鱼片重要参数（脂肪）可视化的可行性。 首先将购买的新鲜三文鱼按照背面和腹部切块分割, 每条三文鱼制作成20个样本, 共100个样本, 其中75个样本用于校正集, 25个样本用于预测集。 用高光谱成像系统采集三文鱼样本的光谱数据, 再通过索氏提取器测定三文鱼脂肪的含量, 并建立其理化值样本, 然后通过MCR-ALS对光谱数据进行重构, 发现重构后的光谱有效信息随着组分推荐评分上升, 通过连续投影算法（SPA）选择特征波长, 并建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）模型评估两种预测效果（原始和重建数据）。 MCR-ALS-SPA-LS-SVM的预测精度最高, Rp=0.955 5, RMESP=1.650 5, RPD=3.389 9; 采用MCR-ALS和未处理的模型对鱼片脂肪进行视觉图像预测, 大大减少了噪音的输入, 有效还原了鱼片的轮廓, 并且令鱼的脂肪条纹更加的清晰, 图像质量更优。 进一步分析聚类图像, 通过不同成分的主成分贡献和相同成分的主成分贡献比, 发现类别为20种时, 样品与背景簇存在干扰, 然而采用少量的簇类分析发现, 仅5和10个种类即可完整描绘出整个样品的轮廓, 对于光谱强反应物质存在很好的聚类效果, 具有简化模型的可能。 无论是数据还是图像, 令人满意的预测结果证实了近红外高光谱成像用于鲑鱼脂肪定量和视觉图像预测的可行性, 并且算法的优化大大缩短了检测时间, 为实时在线检测创造了更好的条件。