多光谱图像比常见的三通道图像能够携带更多的数据信息来表示颜色, 因此大大提高了存储与传输此类信息所需要的难度。 为了解决以上问题, 研究人员提出一种将多光谱数据在存储与传输前进行压缩, 并在使用时通过过渡连接空间(ICS)对压缩数据进行重建, 而过渡连接空间决定了转换的效果。 Derhak等［JIST, 50: 53-63, 2006］提出了一种名为LabPQR的6个维度的ICS。 这个空间的前三个维度是给定光谱r在指定光观察环境(用加权表矩阵H表示)下的三刺激值向量t, 后三个维度是同色异谱黑rb在由主成分分析获得的同色异谱黑空间前三个基向量(记为矩阵B)下的组合系数tPQR。 同色异谱黑rb由基于三刺激值t的光谱分解式rb=r-Mt给出, 这里的映射矩阵M为熟知的“R-矩阵”, 同色异谱黑空间是由光谱图像数据或独立反射率训练集对应的所有同色异谱黑构成。 重建的反射率rp=Mt+BtPQR。 该研究提出一个改进的LabPQR过渡连接空间, 记为MLabPQR。 两者之间的差别就在于光谱分解式中的映射矩阵M的选取。 该方法选取M为“Wiener估计矩阵”。 Wiener估计矩阵不仅依赖于光环境H, 而且还依赖于训练光谱数据, 因此期望通过Wiener估计矩阵更能反映出光谱图像的光谱特性, 从而提高反射率重建精度。 使用NCS光谱反射率数据和一幅光谱图像作为测试样本, 分别用Munsell反射率数据集和测试样本集作为训练样本。 采用均方根误差(RMSE)和拟合优度系数(GFC)为重建光谱精度指标, 以CIELAB色差为色度精度指标对本方法进行综合评估, 并与现有的LabPQR、 LabRGB、 XYZLMS和LabW2P ICSs进行比较。 比较结果表明, 该研究的新ICS不论从光谱精度还是色度精度都优于其他ICSs。 因此新方法对光谱反射率压缩及跨媒体多光谱图像再现等相关领域有着重要的应用价值。

为促进LIBS技术在土壤微量重金属元素检测中的应用, 提高特征谱线的光谱强度和信背比, 对实验参数进行优化, 并对Cr元素进行分析。 首先对激光器激发能量、 样品距透镜距离和光谱仪采集延时等实验参数进行优化。 对比激光器能量从60 mJ到110 mJ的谱线强度和信背比, 当选用90 mJ的激发能量时可以得到最佳实验结果。 其次, 选择不同样品到透镜的距离, 对比从焦前5 mm到焦后5 mm得到的实验结果, 得出样品与透镜距离为焦后1 mm(即聚焦位置121 mm)时, Cr元素的特征谱线和信背比达到最佳。 最后, 分析对比光谱仪采集延时对谱线强度和信背比的影响, 结果显示, 与能量对等离子辐射强度的影响趋势大致相同, 当采集延时为1 000 ns时, 实验结果最佳。 在最佳实验条件下(即激光器能量90 mJ、 聚焦位置121 mm、 采集延时1 000 ns), 对12种含有重金属Cr元素的土壤样品进行了光谱检测, 为减弱外界环境的干扰, 对同一样品的10个激光烧蚀位置得到的光谱做平均值预处理, 选择Cr(Ⅰ)357.86 nm, Cr(Ⅰ)425.44 nm, Cr(Ⅰ)427.49 nm为特征谱线, 通过建立样品掺杂浓度和光谱强度的定标曲线, 得到了三条谱线的检测限LOD分别为74.62, 64.07和67.49 mg·kg-1, 拟合优度值R2分别为0.98, 0.97和0.99, 均方根误差值RMSE分别为0.41, 0.33和0.35。 同时, 引入偏最小二乘法及支持向量机算法进一步提高了定标模型精度。 研究表明, 通过对实验参数进行优化及改善LIBS技术对微量元素的定量探测参数, 得到了最优的光谱强度和信背比, 并通过对Cr元素进行定量分析, 计算定标曲线的Lorenz拟合得到检测限、 拟合优度和均方根误差等实验参数, 提高了LIBS对土壤中重金属元素的检测精度, 这对于利用LIBS技术检测微量重金属元素具有重要的参考意义。

可见光图像仿真生成红外基准图，对提高红外成像制导**命中精度具有重要意义。针对实地获取红外基准图成本高、难度大的问题，借助SE-Workbench-IR 平台，实现了由可见光图像到红外基准图的仿真。首先通过Photoshop 软件对图像进行分层，并在SE-CLASSIFICATION 模块对各图层的地物分别赋予对应的材质，实现纹理分类；之后，在红外可视化面板设定生成红外图像的环境参数，运行软件获得红外仿真图像。仿真之后，用红外仿真基准图进行模板匹配，并通过匹配误差、均方根误差和交叉熵来评价仿真效果。实验结果证明：指定背景环境下的红外成像仿真的效果很好。

在LED照明应用中，为了能够获得、记录或重现特定的照明模式，要求检测装置可以测量出每个LED灯点照明空间中某一位置时的独立"贡献量"，这可以归结为对驱动LED工作的脉宽调制波形(PWM)的参数(振幅、频率偏移量、相位延迟)估计问题。为了达到参数估计的目的，首先将频率偏移空间和相位延迟空间离散化成二维网状格点，然后根据检测装置测量得到的数据在格点空间具有稀疏性的特点建立稀疏模型。接着，采用正交匹配追踪算法(OMP)，用很少的采样点快速有效地重建未知参数。最后，为了有效抑制估计误差，本文使用了一种逐级迭代细分网格的技术作为前面稀疏模型的补充。实验结果表明，本文方法仅使用相当于奈奎斯特采样定理要求的27.5%的少量采样点就完成了快速估计的任务，同时，不同噪声条件下的对比试验说明算法在信噪比大于20dB时鲁棒性较好。

鉴于光电侦察定位系统的设计、验收、订购阶段均涉及对系统精度的评价，指出影响光电侦察系统目标定位精度的评价指标。研究了均方根误差、平均误差及置信概率区间方法的计算原则及使用条件，给出光电侦察系统目标定位精度的评价指标，并提出设计阶段的精度预估方法、验收阶段的精度评定方法以及设备采购阶段的性能优选方法。规范了光电侦察系统的定位精度预估、验收以及订购。

由于常规莫尔条纹计算方法难以满足速度和精度的要求，本文提出一种快速准确求取莫尔条纹方向角的算法。该算法首先根据直线方向与莫尔条纹方向越接近则均方误差值越小的原理，初步求得莫尔方向角α，之后采用Mean-Shift算法在方向角α附近进一步精确求取莫尔条纹方向角。实验结果表明：采用误差评判指标测试对比度满足54%时，提出的算法所获得的莫尔条纹方向角计算精度达到29′，同时计算速度相对频域处理方法大幅提高，计算时间为15 ms，满足算法处理速度对实时性的要求。