针对激光光轴与经纬仪跟踪光轴的轴间距离(移轴)以及光轴平行性误差造成经纬仪跟踪位置与激光指向位置不一致问题开展研究。对离轴和平行性误差的影响进行了分析，表明大的移轴量和平行性误差将导致激光指向和经纬仪跟踪指向的不一致，进而导致激光测距盲区增大、作用距离下降、目标定位精度降低等问题。提出一种基于偏置跟踪的激光指向动态修正方法，通过使目标始终位于激光光束中心，同时使得激光测距位置和经纬仪跟踪锁定位置保持一致，有效解决了激光边缘能量下降对作用距离的影响，针对某型经纬仪可使目标的测距盲区从 1 km下降到 82 m。同时针对偏置跟踪算法需要目标初始距离以启动偏置跟踪的问题，提出初始距离未知目标一维搜索方法，大大提高了对初始距离未知目标的搜索效率。本文方法较好地解决了经纬仪跟踪位置与激光指向位置的一致性问题，大大降低了对激光光轴与经纬仪跟踪光轴的移轴与平行性限制。

基于融合多幅低动态图像来获取高动态图像的过程中, 传统方法中低动态图像获取时对曝光时间选取的策略简单, 使拍摄的多幅图像信息冗余较多, 严重影响融合效率。提出了一种基于局部信息熵最大准则的多曝光控制方法。讨论了低动态场景图像信息熵与曝光时间的关系, 得出了低动态范围场景的图像信息熵随曝光时间的增加呈现先增加后减小的规律, 并在某个曝光时间处信息熵最大。对于高动态场景, 首先, 利用图像平均灰度响应与曝光时间的近似线性关系确定场景的曝光时间范围; 然后, 根据图像直方图将高动态场景分成若干个低动态范围场景区域; 最后, 以信息熵最大为优化目标, 设计一维搜索算法, 搜索各个低动态范围区域的最优曝光时间, 直到所有区域都搜索到最优曝光时间。此方法将场景的局部信息熵与曝光时间联系起来, 能针对不同的区域进行曝光时间优化, 目的性强, 有效地避免了传统曝光控制中的缺点, 实验证明: 用该方法获取的图像进行融合获得了良好的效果。

为满足电力巡线中对输电线实时跟踪的需要,利用FPGA+DSP的成熟架构,提出了一种新的红外线性目标跟踪方法,根据输电线的特征,将传统的二维跟踪转换为一维搜索跟踪。首先利用FPGA的并行计算能力对图像进行预处理滤除部分噪声的影响,然后利用DSP对图像作Sobel卷积求得图像的梯度并归一化和阈值化,最后依据红外线性目标的方向特征对特定方向的梯度求重心得到跟踪坐标。工程应用表明,该方法能够实时稳定地跟踪红外线性目标并具有较强的抗干扰能力。

分析了高次非球面与其加工用最接近球面之间的几何关系特点，提出了一种基于1维搜索的高精度高次非球面最接近球面计算方法。该算法可以计算二次或高次凹（凸）非球面的加工用最接近球面半径、球心位置及非球面度。通过计算实例与现有计算最接近球面的方法相比，该算法在计算高次非球面时将最大非球面度从500.8 μm减小到30.0 μm，在计算二次非球面时计算结果与精确公式法得到的结果一致。计算实例表明该方法计算高次非球面时得到的最接近球面更优、计算精度更高，且适用于任意次非球面最接近球面的精确计算。