压缩感知技术用于大气湍流波前斜率测量能在很大程度上提高波前信号的测量速度，同时降低波前测量系统的硬件压力。与现有波前斜率测量方法不同，压缩感知波前测量方法增加了从波前斜率的稀疏测量值到波前斜率信号的重建过程，因此将压缩感知技术用于波前测量，需要快速、高精度的波前斜率重建算法。Smoothed L0 Norm (SL0)算法是一种近似L0 范数估计的优化迭代重建算法，与其它算法相比，不需要事先知道信号的稀疏度，计算量低且估计精度高。本文以SL0算法为基础，对波前斜率信号分区域测量，再结合并行运算，通过理论分析和仿真实验实现了一种能够快速、高精度重建信号的分区域并行算法—Block-Smoothed L0 Norm (B-SL0)。实验结果表明，B-SL0在计算时间和精度都明显优于现有的其它重建算法，对压缩感知技术用于大气湍流波前测量的可行性进行了初步探索。

多角度偏振成像仪是一种超广角画幅式的偏振成像传感器,杂散光是影响其辐射偏振测量精度的重要因素之一。为了避免杂散光影响高精度定量参数的反演,需要在实验室对其进行专门的分析、测量和校正。根据多角度偏振成像仪的光学系统特点,将影响仪器的杂光分为局部杂光和全局杂光,重点分析了这两种杂光的成因和表现特性,并以此为基础构建了仪器的杂散光模型,提出了通过分区域照明获取杂光系数矩阵并对待校图像进行分块校正的方法。在未饱和及过饱和两种情况下,通过分矩形区域、分视场二维转动扫描成像的方式,建立了目标区辐射量和其他非目标区杂光量的关系,最终获得11×11区域的杂散光系数矩阵。最后根据实测得到的杂散光系数矩阵对图像进行了校正,结果表明,此校正方法可以消除至少90%的杂散光。