针对激光雷达与相机数据融合问题，提出了一种基于室内结构特征的二维激光雷达和彩色相机之间的标定方法.该方法利用室内场景的柱特征，根据点在线上的位置关系推导激光雷达与相机坐标系间的投影矩阵方程.采用Canny算子和Hough变换提取墙角图像中直线特征，利用RANSAC方法拟合点云中的角点特征.通过奇异值分解法求解投影矩阵，在剔除重投影误差较大的点线特征数据后，进一步优化标定结果.实验结果表明：采用优化后的投影矩阵，柱子特征点的平均重投影误差从0.375 5个像素降低至0.045 9个像素.与两步标定法相比本文提出的算法具有更好的重投影效果.同时该方法不需要特定的标定物体，仅用较少的时间即可实现较高的投影精度.

针对基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法中主瓣干扰对应的特征向量难以分辨的问题,提出一种基于子空间正交性的主瓣干扰抑制算法。该方法首先利用主瓣大致区域这一先验知识求出主瓣子空间;再将采样协方差矩阵进行特征分解,得到干扰对应的特征向量并逐一在主瓣子空间中进行正交性测试,筛选出主瓣干扰对应的特征向量；然后利用特征投影矩阵预处理抑制实际接收数据中的主瓣干扰成分；最后,通过协方差重构求解自适应权矢量去除旁瓣干扰。仿真实验结果表明,子空间正交性验证能够检测出多个主瓣干扰对应的特征向量,能够有效抑制多个主瓣干扰,避免了基于特征投影矩阵预处理和协方差矩阵重构的主瓣干扰抑制算法仅能抑制单个主瓣干扰的问题。

线结构光视觉测量系统参数标定是三维测量应用的首要步骤,其中光平面特征点的稳定获取最为关键。针对平面标靶的特点和基于交比不变定理获取特征点方法的不足,提出一种高效的基于相机投影矩阵和单应矩阵的标定法。首先,通过平面标靶特征点与其世界坐标对应关系计算出单应矩阵,然后根据相机投影矩阵和单应矩阵一次计算出光平面和标靶的交线上所有特征点。实验结果表明,本文方法可以利用所有的特征点,稳定性好,易实现,能达到需要的精度。

针对双波片偏振调控结构, 基于Stokes-Mueller矩阵偏振算法, 对双1/4波片和双1/2波片的偏振调控机理作了详尽的理论分析, 得出调控偏振态与双波片快轴方向之间的关系, 并追迹其在庞加莱球上的运动轨迹.基于双波片调控结构搭建偏振测量系统, 根据入射和出射Stokes矢量构建了投影关系矩阵算法, 完成了待测元件Mueller矩阵的测量, 并分析了波片的快轴方向误差和位相延迟误差对Mueller矩阵测量结果以及对出射偏振态调控精度的影响.分析结果表明: 波片的快轴方向误差控制在±2°内, 位相延迟误差不大于λ/300时, Mueller矩阵的最大测量误差为0.040 2, 波片自身误差对测量结果的影响可以忽略不计; 波片自身误差所引起的方位角误差不大于0.16 rad时, 快轴方向误差引起的椭率角误差最大不超过0.032 rad, 位相延迟误差导致的椭率角误差小于0.015 rad, 且对偏振度无影响.

海面目标受海水扰动影响, 难以被宽波段光电传感器探测识别。高光谱传感器可以获取海面目标和水体的光谱数据, 利用目标和海水的光谱特性差异可以有效抑制海面扰动影响, 提高探测识别能力。针对高光谱数据降维融合容易丢失海面弱小目标问题, 研究了弱小目标光谱数据融合方法。通过相似性分类产生类矩阵, 由类矩阵主成分变换的降维投影矩阵来投影变换原有光谱数据, 获得降维数据矩阵。降维矩阵通过空间变换转换到RGB彩色空间, 生成伪彩色融合图像。通过远距离弱小目标和水中鱼群高光谱数据, 验证了改进方法的融合性能。实验结果表明: 相似性分类融合方法不仅能将高维光谱数据融合成一幅伪彩色图像, 还能有效避免弱小目标融合丢失问题, 提高了目标探测识别能力。

为了实现搭载平台对打靶目标的高准确度定位瞄准，提出了一种基于视觉伺服的瞄准方法.定义视觉系统中的脱靶量与投影矩阵，并用投影矩阵计算脱靶量，使得计算值接近于真值;再使用三自由度混联机构运动模型，提高姿态调节准确度;最后，通过投影矩阵与运动模型优化视觉伺服策略，使得整个瞄准过程得到很大简化，不需较准视觉系统即可进行自动瞄准.将搭载平台安装到神光装置上进行自动瞄准准确度检测，得到其瞄准准确度为：X方向11 μm，Y方向12 μm，Z方向14 μm.搭载条纹相机进行激光打靶考核验证，得到了物理实验过程的完整数据，表明该瞄准方法满足工程使用要求.

提出一种基于投影矩阵的摄像机标定新方法。该算法根据旋转矩阵的单位正交性结合Cholesky分解，由投影矩阵直接估算内参数矩阵; 然后由旋转矩阵行列式约束排除误解，获得摄像机位置和方位矩阵，并以最小化反投影残差为代价函数对估计参数实现优化。该标定方法在针孔相机模型下进行，整个过程无需求解非线性方程，简单可靠。模拟数据和真实图像实验均证明了此算法的可行性与鲁棒性。通过误差分析得出结论,随着已知空间点数量的增加和拍摄距离的减小，标定精度能进一步得到提高。