针对大型桥梁车辆移动荷载监测场合中车辆的重心估计能力不足和车辆再识别困难等问题，提出一种基于点云灰度图的彩色图像与点云快速融合方法，以提高对车辆的空间定位能力和对目标的辨识能力。首先利用立体标定靶对不同视角相机和点云采集装置的位姿进行标定，获取它们彼此间的相对位置和姿态；然后利用标定的结果对不同视角采集到的点云进行拼接，得到完整的车辆点云；再将完整点云转换至彩色相机坐标系并投影，提取点云灰度图，实现彩色图像与点云灰度图的配准，将其姿态调整至与车辆实体在彩色相机坐标系内的位置和姿态一致。进一步建立彩色像素点与三维点云间的映射关系，并将颜色信息与点云相关联，从而实现彩色图像与点云的融合。利用融合后的彩色点云和相机成像模型，可以得到车辆在彩色相机坐标系中的虚拟图像，为车辆的再识别提供依据。结果显示，相比于采样一致性算法，所提配准算法缩短了约74.1%的耗时。实验表明，所提算法实现数据融合后生成的彩色点云具有较高的还原度，证明了所提算法的可行性，为解决类似的问题提供了新的思路和方法。

针对目前商用光谱仪无法在极微弱光测量环境下实现光谱探测的问题, 提出一种基于单光子探测器阵列的光谱测量系统, 利用单光子探测器在极微弱光环境下的探测能力, 将虚像相位阵列(VIPA)和反射式衍射光栅构成的二维色散结构与单光子探测器阵列相结合, 并通过实验测试得出系统的二维分光效果、相对光谱透射比曲线以及单光子探测性能。实验结果表明: 该系统不仅灵敏度高, 还实现了0.006 nm的波长分辨率；与目前普遍采用的基于时间相关单光子计数的光谱测量系统相比, 该系统具有更优的波长分辨率和更大的测量带宽。

车载抬头显示系统（HUD）通过挡风玻璃反射形成虚像，由于存在光学系统像差，实际虚像并非呈理想平面分布。在现有HUD虚像测量方法中，虚像被视为垂直光轴的平面图像处理，这与实际情况明显不符。为了解HUD虚像的特点，提出利用光线追迹求解最小弥散圆位置来确定眼动范围内HUD虚像像点三维坐标的方法，由此得出不同位置处观察的HUD虚像形貌；进一步建立了基于双目视觉的HUD虚像测量模型，分析了双目基线和相机参数对测量误差的影响，最后对实际HUD虚像进行了三维坐标测量实验。实测虚像形貌与仿真结果基本一致，整体平均相对误差为2.5%。本文方法可以进一步应用于增强现实HUD系统等虚像的三维形貌测量。

由于增强现实（AR）光学系统虚像视场角（VFOV）测量中存在测量方法、虚像边缘判断标准不明确的问题，开展了针对AR光学系统VFOV测量方法的研究。设计了基于摄影系统采集图像计算VFOV的方法，采集了不同虚像视距（VID）时AR镜片样品所显示的最大虚拟图像，然后分析了6类像素亮度统计参数以不同倍率作为视场边缘像素的亮度阈值、不同VID对VFOV测量结果的影响。结果表明：6类统计参数所得VFOV测量结果存在11°（V）×7°（H）的差别；同一亮度阈值不同VID下VFOV最大波动范围为±2.630°（V）×±1.685°（H），最小波动为±0.228°（V）×±0.360°（H）。因此判定边缘像素的亮度阈值与VFOV结果高度相关，VID对VFOV测量的影响远小于亮度阈值的影响。推荐采用像素亮度算术平均值的64%作为阈值，该方案所得的VFOV结果最稳定，相对波动仅为0.91%，所设计的测量方案为测量AR光学系统的VFOV提供了普适的测量方法和流程，具有一定指导意义。

针对AR光学系统中虚像视距（VID）测量方法基于主观判断、易受摄影系统的景深干扰等问题，从VID的测量原理出发，提出了利用景深特性使AR虚像视距与参考实物物距保持一致的方法，通过构建实验系统和分析算法，采用基于边缘的空间频率响应检测同一摄影系统在拍摄虚像和参考实物过程中图像清晰度的相对变化，将VID转换为摄影系统在相应对焦位置时的远景距离，实现对AR光学系统VID的定量测量。实验结果表明：设计的VID测量系统的测量结果（1397 mm）与所测的AR波导镜片样品的理论设计值（1400 mm）相符，说明了该测量系统的有效性；测量误差为10~40 mm，即将理论误差降低到传统测量方法的1.6%~6.45%，显著提高了VID的测量精度。该方法仅基于常用实验器件即可实现AR光学系统VID的测量，有利于将VID检测系统更便捷地投入到AR设备的生产和研发环境中，助力AR设备设计和生产工艺的进步。

为提高四旋翼无人机对目标跟踪的动态性能和精度, 结合图像视觉伺服(IBVS)提出一种新型非奇异固定时间滑模控制方法, 实现了四旋翼无人机对速度指令和姿态指令的固定时间精确跟踪。首先通过透视投影建立虚拟图像平面, 利用图像矩推导出虚拟平面的四旋翼无人机动力学模型。在此基础上, 由固定时间稳定理论设计新型固定时间滑模面, 给出了精确的收敛时间估算方法, 分别结合四旋翼无人机动力学模型的位置环和姿态环设计了非奇异固定时间滑模控制器, 并基于Lyapunov理论证明了系统的稳定性。数值仿真表明, 所设计的控制器能避免无人机的超调问题并减小稳态误差, 具有良好的鲁棒性。

基于光场成像技术的场景三维深度重建, 需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像; 根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系, 计算得到虚拟像点的坐标; 根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系, 建立聚焦光场相机标定模型; 利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型, 进行标定实验; 比较所提方法与基于全聚焦图像的标定方法的标定参数。结果表明, 原始光场图像与全聚焦图像对应的虚拟像点(角点关于主透镜的共轭点)之间的误差小于21 pixel, 角点的标定误差小于3%, 基于原始光场图像和全聚焦图像方法获得的结构参数和外部参数具有较好的一致性, 表明基于原始光场图像的标定方法的可行性。

针对内视场光学分割型相机, 利用子影像同名像点虚拟影像坐标相等这一约束条件,提出一种高准确度子影像几何拼接方法.首先在分析各CCD几何安置误差的基础上,设计拼接关系并给出拼接参量计算方法;其次结合SIFT等高准确度影像匹配算子对拼接模型进行优化选择,给出子影像拼接流程;最后采用附加参量自检校技术进行畸变参量再精化处理.利用所提方法对一款自行设计的数字大面阵复合相机进行几何拼接试验, 结果表明该方法能够有效解决高准确度子影像几何拼接、高量测性能大幅面虚拟影像生成问题, 拼接后影像内符准确度可达子像元级, 满足航测作业对数字航摄相机测图准确度和摄影效率的应用要求.