为了对“反猫眼探测”技术的效能进行量化及客观评价, 本文提出一种基于目标回波图像处理的“反猫眼探测”效能评价技术, 利用计算窗内图像质心变化作为目标可探测性判据, 通过对“反猫眼探测”技术改进前后的目标进行对比实验, 对其最大可探测距离及相同探测距离上最小照明激光功率的等效能评价参数进行了相对测量, 实现对“反猫眼技术”效能的量化评价。对评价系统的原理进行分析、设计了原理样机并以 “反猫眼探测”技术改进前后的瞄准镜作为目标进行了外场实验。实验结果表明, 当测试距离由500 m变为1 km时, 最小照明功率的下降率变化1.5%; 当照明激光功率由500 mW变为300 mW时, 最大探测距离增加率变化1.8%。由此证明本文所提出评价方法在不同实验条件下所得出结果一致性较好, 可客观、准确地反映“反猫眼探测”技术的效能, 从而为相关领域研究提供支持。

热像仪拍摄的红外图像能够反映人体表面的温度分布, 进而间接反映其生理状态。但红外图像目标边界不清晰, 与可见光图像相比目标更加模糊, 因此对目标的定位和检测更加困难。本文研究并提出了一种快速自动定位人眼的方法, 该方法从模板匹配的角度出发, 结合模板和图像子区域的灰度相似度和纹理相似度进行匹配, 同时利用 Zernike矩和连通域分析筛选搜索点, 减少了搜索次数。试验结果表明, 本文提出的算法同经典的基于灰度相关的模板匹配算法相比速度更快, 准确率更高。

疲劳驾驶预警系统对保障驾驶员的安全驾驶具有十分重要的作用。以驾驶员人眼图像信息处理为基础，建立了离散单位时间内非正常状态时间所占百分比疲劳判断模型，实现了对驾驶员疲劳状态的监控与预警。通过近红外光源对人眼主动照明，采用互补金属氧化物半导体摄像头实现对人眼图像信息的采集，基于Adaboost 算法实现人眼准确定位，利用Harris 强角点检测人眼中心区域，得到眼睛的视线状态信息，根据疲劳判断模型，设计可调的预警阈值，实现驾驶员疲劳状态的分级预警。实验结果表明：在一定条件下，系统判断响应时间为1.5 s，虚警率为4%，具有抗干扰性强和实时性好等特点。

为提高自研“猫眼”探测系统的自动对焦性能，对主动激光图像散斑噪声、自动对焦窗口和视场变化三个对焦性能影响因素进行分析，分别提出了自动对焦改进算法及策略。实验证明，改进后，探测系统自动对焦性能明显提升，为探测系统后续预警提供了清晰准确的威胁目标激光图像。

眼睛位置的快速准确定位是利用机器视觉方法对驾驶员的状态进行监测以及预警的前提。为了检测出眼睛的位置，采用一种基于红外差分和灰度积分投影的方法进行了驾驶员眼睛的定位。首先利用瞳孔在近轴和远轴红外光分别照射下的不同状态，采集到瞳孔亮暗程度不同的两幅图像，然后将采集到的奇偶帧图像进行差分等相关形态学处理，获得了只包含瞳孔的二值化图像，最后分别对左右眼进行垂直和水平投影，获得左右眼的精确横竖坐标。对该方法进行了理论分析和实验验证，取得了很好的效果。结果表明，该方法具有较高的准确率和实时性。这一结果对下一步驾驶员的疲劳检测是有很大帮助的。

提出了一种新的图像中人眼检测算法。在一幅已知人脸图像区域中,首先采用中值滤波除去噪声点,然后选取灰度变化最大的几块区域作为眉眼候选区域。最后利用SIFT方法在候选区域中最终定位眼睛的精确位置、尺度和方向。实验结果证明,本文所提出的算法具有准确率高和计算量小的优点。