三维发射层析技术跨越了传统二维层析技术中的“切片”过程，将被测区域作为一个整体进行重建，投影方向及位置不局限在同一水平面内，可以解决实际燃烧场测试中探测器位置受限以及装配误差等问题，对燃烧场的三维成像及测试具有重要意义。针对已有三维发射层析技术中权重矩阵的计算存在数据量大、精度和效率低等问题，在三维空间相机成像投影数学模型的基础上，提出了一种基于线性插值原理的三维权重矩阵计算方法，并结合代数迭代算法实现层析重建。通过数值模拟验证了算法精度，建立了多相机发射层析系统并对燃烧火焰进行三维层析重建。研究结果对提高层析重建精度和效率具有重要的参考价值。

提出了一种联合散斑与相位混合光场调制的三维重建方法。首先，基于双目立体视觉原理，在被测物体表面投射2帧散斑和3帧相移条纹图案。然后，用采集的散斑图像进行立体匹配，得到粗视差图，并通过调整条纹频率顺序解析出两组截断相位。最后，通过两组相位辅助粗视差图进行精确匹配，完成高精度的三维重建。实验结果表明，相比传统方法，本方法的重建速度更快、精度更高、鲁棒性更强。此外，本方法不需要进行相位展开，解决了匹配点出现在截断相位周期分界处附近时容易导致错误匹配的问题。

针对传统Kubelka-Munk（K-M）理论的光谱预测模型在进行胶印专色油墨光谱预测时精度不够理想的问题，提出一种基于分段线性插值法构建基墨数据库，结合Stearns-Noechel（S-N）传递函数修正K-M模型的胶印专色油墨混合颜色光谱预测方法。研究以盛威科品牌某一系列专色油墨混合得到的64个专色作为目标色样进行训练，分别进行两色、三色、四色混合光谱预测研究，得到了3种数量基墨混合时最佳纸基权重分别为-0.5、-0.1、0.2。将最佳纸基权重代入预测模型，以CIE1976色差、CIEDE2000色差和均方根误差为评价指标，随机选取了两色、三色、四色已知配方的专色各3个进行精度检测实验。结果表明，提出的方法与传统K-M方法相比，CIE1976色差、CIEDE2000色差和均方根误差平均值分别从5.748、3.471和0.048降低到2.077、1.441和0.011。该方法相比传统K-M方法预测精度大幅提高，能够较好地实现更高精度的胶印油墨混合颜色的光谱预测。

对机载多传感器数据融合的时间对准算法进行了研究, 对时间不同步导致的对准误差进行了理论分析。在此基础上, 为提高内插外推的精度, 对数据时间差异很大的时间对准问题提出了一种改进的分段线性插值算法。对红蓝对抗场景下的数据链与机载火控雷达的数据融合处理进行了仿真分析, 仿真结果表明该算法对机载多源数据融合处理具有良好的适应性。

针对传统光线投射算法在三维场景中绘制大量烟雾数据时存在计算资源消耗大、绘制速度缓慢等一系列问题,提出一种基于改进光线投射算法的室内烟雾可视化方法。将三维数据场按照统一大小划分成均匀的数据块,求出光线穿越数据块时入射点和出射点的中点位置,利用视点和中点之间的距离比例来调整采样频率,从而获得重采样点的位置。再通过对光线上的重采样点进行分级分组操作,对处于不同级别的采样点采取不同的插值策略,最后使用图像合成算法完成光线上重采样点数据值的映射,得到室内烟雾的渲染效果。实验结果表明,该方法是可行且有效的,与现有的光线投射算法相比,在保证绘制图像真实性和稳定性的前提下,改进过后的光线投射算法极大地减少了渲染过程中重采样和线性插值时的计算量,同时帧率能够稳定保持在75 frame·s -1左右,可满足不同室内场景下烟雾的实时绘制要求。

为了提高基于拉曼散射分布式光纤温度传感器的测量准确度和稳定性,提出了一种自动补偿光纤损耗、光纤色散和系统波动的温度解调方法,并进行实验验证。通过采样值对Stokes和Anti-Stokes散射光的损耗系数进行实时计算,并对二者的差异进行动态补偿,弥补了温度测温准确度随光纤长度增加而下降的缺点。采用linear插值算法对因光纤色散效应导致Stokes和Anti-Stokes背向散射光信号的错位进行修正,消除了升温处两侧因色散导致的温度异常点,提高了温度测量准确度。最后根据采样值和环境温度值对系统的波动性进行修正,减小了温度解调值波动范围。实验结果表明:经过修正后的系统在8 km处温度的测量误差范围从-2.72%~7.24%缩小为-0.34%~1.04%,整条光纤的温度波动性从-0.0128~1.6181 ℃下降为-0.8991~ 0.6476 ℃。

针对绘制海量云数据时传统光线投射算法计算量大、绘制缓慢等问题, 提出了一种基于视点相关光线投射算法的三维云可视化方法。该方法首先采用基于多分辨率方法的数据预处理策略, 然后采用基于视点相关系数的自适应采样频率计算方法确定重采样点的位置, 并利用三阶段插值算法计算重采样点的值, 最后采用基于块重要性加权香农熵的二维传输函数完成颜色值和不透明度的映射关系, 从而实现图像的合成。实验结果表明, 该方法计算复杂度低、执行效率高, 与现有的光线投射算法相比, 不仅图像的重构质量得到了提高, 绘制时间也减少了约30%。

基于正态逆高斯模型和快速双边滤波，本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解，其次应用快速双边滤波算法处理低频子带，高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模，并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数，最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真，通过与已有优秀去噪算法比较，结果显示本文方法取得了不错的视觉效果，且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。

针对相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中相位噪声造成的严重影响, 提出了一种采用线性插值和卡尔曼滤波相结合的相位噪声抑制算法。该算法在第一阶中对接收端的时域信号进行线性组合, 之后利用线性插值算法对相位噪声进行初步抑制, 在第二阶中采用卡尔曼滤波技术来抑制残余的相位噪声。分析和仿真表明: 提出的二阶算法能够有效地抑制相位噪声对OFDM符号的影响, 在相位噪声线宽较大时明显地降低错误平层, 利用所提出的二阶算法可使误码率达到10-7以下, 有效地提高了系统的性能。