水下光电成像技术可以获取水中目标的高分辨率信息, 在水下资源勘探或水下威胁目标探测告警等民用和军用领域有重要的应用。研究水下光电成像模型, 旨在阐明水下图像退化机理, 获取高质量的水下光电图像。以静态水下光场分布为基础, 通过视线方向上的路径亮度积分获取水下图像, 从而建立水下图像与水下光源分布、目标布置、水体光学参数以及视点位置的关系, 得到水下光电成像模型。以水下实际拍摄的光电图像为例, 初步验证了水下光电成像模型的有效性。该成像模型从理论上说明了在自然光及人工照明情况下的水下图像形成原理, 对设计优良的水下光电成像系统及水下图像复原算法具有指导意义。

基于逐次阶散射法对矢量辐射传输方程进行求解，考虑了多次散射现象以及地表反射模型，研究了实际天气条件下不同能见度天气中气溶胶的散射偏振特性。基于北京地区2019年较长时间范围内的能见度统计，选取具有代表性的高能见度和低能见度天气。依据AERONET气溶胶宏观和微观数据，采用更能反映地表情况的耦合地表反射模型。仿真得出了不同能见度天气条件下的气溶胶散射光Stokes矢量，进而求得偏振度。仿真结果表明，低能见度和高能见度天气条件下的气溶胶散射偏振特性有所不同。低能见度天气条件下，随着太阳天顶角的增大，向下的1次散射光I、Q、U分量无规律变化，而向下的高阶散射光以及向上的各阶散射光的I、Q、U分量随太阳天顶角的增大而增大。在高能见度天气条件下，各阶散射光的I、Q、U分量变化趋势比较一致，均随天顶角的增大而增大，偏振度也是如此。实际天气条件下的气溶胶散射偏振特性对气溶胶散射偏振特性遥感、气溶胶微物理特性反演具有重要意义。

偏振蒙特卡罗法在模拟大量光子传输时不存在由有限离散引起的计算误差，因而通常作为验证其他方法计算精度的标准。通常情况下，偏振保持特性良好的光子的信息损耗少且传输距离远，分析这些光子的传输特性对于提取优良信号具有潜在的应用价值。为此，基于偏振子午面蒙特卡罗法，提出一种散射环境中前向传输光子偏振态的统计方法。模拟计算偏振光在聚苯乙烯悬浊液中的传输特性，结果表明，优化算法不仅能够反映光子偏振态的变化情况，而且能够统计偏振保持特性良好的光子数占比。

食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异, 得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。 为了准确的实现品种分类, 设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。 在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中, 提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。 FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率, 以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心, 可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。 FKHKCN作为一种模糊聚类算法, 可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。 采用三种数据集: (1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本, 样本总数为96。 (2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。 (3)三个品种(鸡肉、 猪肉和火鸡)的肉类样本。 首先对三个光谱数据集进行预处理, 利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响, 使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。 再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。 然后采用线性判别分析进行特征提取, 将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。 最后分别采用FCM, FKCN和FKHKCN对茶叶、 肉类和咖啡进行判别。 最终结果如下: FCM, FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%, 90.91%和93.94%; 对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%, 0.00%和92.50%; 对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%, 89.17%和90.83%。 以上实验结果表明: 采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、 线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别, 且鉴别准确率比FCM和FKCN更高, 聚类结果更稳定。

针对低能见度天气条件下的多次散射影响，提出一种根据多次散射激光雷达方程反演斜程能见度的改进方法。首先，根据后向散射峰值拟合散射相函数，采用半解析蒙特卡罗法计算多次散射修正系数m；其次，根据Collis法求解能见度级数值，并将相应m值代入多次散射激光雷达方程；然后，采用Fernald法反演消光系数，求解斜程能见度；使用激光雷达探测不同能见度等级的雾霾和大雨天气回波信号进行实验验证，对所提拟合方法和常用Henyey-Greenstein（HG）函数方法得到的斜程能见度结果进行比较。结果表明，在雾霾天气条件下斜程能见度的结果相差10.9%，大雨天气条件下，斜程能见度相差5.6%。所提改进方法提高了后向散射激光雷达反演斜程能见度的准确性。

基于C-T模型对光学元件加工表面微观形貌的双向反射分布函数(BRDF)进行了分析研究, 针对光学元件精密切削表面建立了微观形貌仿真模型, 利用Matlab软件仿真并分析了入射光参数和表面微观参数对BRDF的影响。结果表明, 相同微观形貌参数下, BRDF函数峰值随入射角度和入射波长的增加而增大; 当入射光参数相同时, 微观形貌参数的变化会引起入射光在表面产生多次散射和遮挡效应, 从而会改变BRDF函数峰值。随着均方根高度的增大, 散射和遮挡效应增加, BRDF函数峰值随之减小; 随着轮廓宽度的增大函数峰值也增大, 随均方根斜率的增大BRDF函数峰值减小。