光学多孔径共相综合是获得高分辨率成像的有效方法。针对子孔径间的活塞误差，提出一种基于干涉图像清晰化的校正方法。在理论分析的基础上，建立数值仿真模型，分析所提方法的校正范围和误差。结果表明，在复色光情况下，对于小于相干长度的活塞误差，以远场干涉图像的清晰度为目标函数、0.5个中心波长的整数倍为扰动步长，采用双边扰动梯度下降算法进行迭代优化，能够实现活塞误差的高精度闭环校正。

望远镜自动调焦技术在提高天文观测效率和观测精度方面有着重要的作用。针对云南天文台1.2 m望远镜系统在观测空间目标时受外界多重因素影响下的像点离散、能量分散等问题，提出了一种改进定心精度的半通量直径（HFD-ICA）实时自动调焦清晰度评价算法。该方法在进行图像预处理的基础上，采用改进的强度加权质心法（improved IWC），以亚毫米的精度迭代计算星像质心；然后测出星像HFD，根据HFD值用双曲线法拟合出V型调焦曲线。经过大量实验表明，该算法在指导望远镜调焦时能够迅速找到焦点位置，其精确定焦率与高精度天文图像处理软件IRAF的计算结果相当，在调焦过程中平均处理时长为4.7 s，耗时仅为IRAF的1/10，满足1.2 m望远镜自动调焦的实时性与精度要求。所提方法的调焦效率大致提高37%，具有一定的可行性与实用性。

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。

为解决传统方法中由注意力曲线等长分段导致的精确率偏低的问题,提出了基于图像质量曲线提取关键视频段的方法,从各段内选取注意力值最高的帧作为关键帧。针对本地数据库进行视频关键帧提取,精确率为52.94%,F值为62.77%,分别比Muhammad的方法提高了5.23%和2.65%。

为了满足无人机光电载荷的体积和重量要求, 并有效解决传统凸轮机构加工精度要求高、系统易产生机械振荡等问题, 提高系统的响应速度和变焦精度, 对基于步进电机驱动实现连续变焦的直线变倍成像系统进行研究。采用二相混合式步进电机驱动实现机械补偿式变焦系统的变焦聚焦功能。首先, 本文研究了基于步进电机的直线变倍成像系统的工作原理与构成, 完成硬件平台的搭建, 利用单片机控制实现步进电机的加减速过程。然后构造适合本系统的图像清晰度评价函数, 并采用扫描反馈搜索算法完成对镜头焦距值的标定, 将标定结果载入聚焦算法。最后, 完成系统的性能测试。测试结果显示, 采用速度控制模型后, 步进电机的定位误差显著降低, 范围在0010 mm以下, 整个系统的变焦精度远远小于1%, 而且光学性能和外场拍摄性能较好。该基于步进电机的直线变倍成像系统满足无人机光电载荷的适用性要求。

针对模糊图像的质量评价，提出一种新的无参图像质量评价方法，该方法结合了自底向上的视觉注意力机制和自顶向下的图像锐度评价标准。根据人眼视觉注意力机制模型，分别计算颜色、亮度和方向显著度图像，通过竞争机制得到人眼优先关注的区域;利用无参图像锐度评价方法分别对优先关注的区域及背景区域进行评价，综合2个区域的评价结果得到最终的图像质量评价指标。利用该方法分别对相向运动过程中所产生的模糊图像和图像质量评价Live数据库中的高斯模糊图像进行了评价，结果表明:针对两类图像的评价结果与主观评价结果的相关系数均较高，其中，针对相向运动模糊图像的主客观评价结果的相关系数达到0.98。该方法能够胜任对模糊图像的客观质量评价。

为实现角膜地形图仪中实时图像检测, 找到一种图像清晰度评价函数对实时角膜图像进行快速、稳定、精确的判别至关重要。基于角膜地形图仪中光学成像系统, 分析系统离焦对图像清晰度的影响, 并提出一种关于图像清晰度的评价方法。该方法选择拉普拉斯函数作为全局图像粗调的评判参数, 通过霍夫圆变换及亚像素边缘检测来确定图像的中心点, 并采用Sobel算子与Canny算子相结合的边缘检测方法根据中心点找出最清晰边缘, 从而实时获得最清晰的角膜图像。实验表明, 该方法具有很好的稳定性和抗噪性, 能够准确、有效地评价角膜图像的清晰度, 可用于角膜地形图仪中实时图像的精准检测。

光场成像数字对焦是图像处理中的重要技术。文中分析了数字对焦的基本原理, 不同景深对应的对焦结果不同。针对传统的灰度方差评价函数对光场成像系统引入了过多的梯度信息, 从而影响评价函数的灵敏性。就这一缺陷, 提出一种改进的图像清晰度评价算法。该方法采用对图像局部区域进行评价, 首先利用图像灰度梯度能量函数即Tenengrad函数来提取高频信息来评价图像的清晰度, 再加入一个阈值区分边缘点和非边缘点来减少图像对比度不明显的区域对评价函数的影响。与其他几种传统梯度评价算法相比, 该算法的优势在于取得了更高的识别精度。通过MATLAB平台进行了仿真, 实验结果表明, 该算法与传统的梯度算法相比, 其灵敏度有很大的改善。