基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标, 为得到圆形标记点在像面上的圆心投影, 提高摄像机的标定精度, 本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵C*A, 相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵C*B的一个广义特征向量, 穿过这两个标记点的圆心投影。因此, 在获取标记点亚像素级边缘点, 拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后, 通过任意两个标记点的对偶矩阵, 均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度, 本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下, 对直径为90 mm的超大标记点提取圆心投影, 圆心投影误差为0.1~1 pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定, 进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描, 最大误差不超过0.2 mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高, 而且提高了摄像机的标定精度。

为解决自动跟踪过程中目标被遮挡导致丢失的问题，提出一种光电观瞄系统抗目标遮挡的自动跟踪控制方法。在正常跟踪状态时记录当前跟踪控制命令，当目标被遮挡后控制系统进入记忆跟踪状态时，对记录的若干组控制命令进行二次曲线拟合，预测出目标遮挡过程中的控制命令，从而预测目标的运动轨迹，保证自动跟踪的稳定性和可靠性。在目标突然转向或作变加减速运动的情况下，二次曲线拟合的预测误差不大于6%，远小于线性拟合的预测误差73%。该方法已被某型光电观瞄系统挂飞试验进行了验证，结果表明: 在目标被短暂遮挡时，观瞄系统自动跟踪过程平稳，瞄准线稳定。

拉曼光谱技术因其光谱信息丰富、 非接触、 无破坏、 样品用量少、 高灵敏度等特点, 为现代前沿基础科研领域提供一种有力的分析手段, 成为分析科学的研究热点。 激光共焦拉曼技术结合共焦显微探测和拉曼光谱探测技术, 具有空间分辨力高、 可层析探测的优势, 在物理化学、 材料科学、 生物医学、 考古及文物鉴定、 刑侦科学等众多领域应用广泛。 现有共焦拉曼系统由于在扫描过程中无法对探测点进行定焦, 因而在长时间的探测过程中会因环境变化、 系统漂移等问题导致系统离焦, 从而造成测量结果存在误差甚至错误的问题。 本文针对这一问题, 在现有共焦拉曼系统的基础上, 提出一种基于二次曲线拟合的共焦拉曼光谱探测方法。 该方法利用二次曲线对光谱共焦曲线进行拟合, 通过寻找曲线最大值, 得到系统焦点, 进而在扫描过程中对每个探测点进行焦点定位后, 采集该点光谱信息, 从而保证扫描过程中系统始终位于焦点位置, 消除系统离焦对实验结果的影响, 实现共焦拉曼光谱系统的精确测量。 通过仿真分析和实验结果表明: 本文提出的基于二次曲线拟合的共焦拉曼光谱探测方法可以有效消除系统离焦对实验结果造成的影响, 提高系统轴向定焦的准确度, 为共焦拉曼光谱技术的进一步应用提供了保证, 是一种行之有效的定焦准确、 抗漂移强的拉曼光谱测量方法。

椭圆检测是机器视觉和模式识别的基本任务。首先在椭圆中心初定位阶段, 通过参数空间的少量投票, 依据均值漂移技术获取粗略的椭圆中心, 然后再由精提策略实现椭圆中心的精确像素级定位, 并采用插值方法进一步获取椭圆中心亚像素坐标。仿真及真实图像的实验结果表明, 所提出的方法同时具备了椭圆检测的鲁棒性和中心定位的精确性。

针对光学图像中的抛物线目标特征检测问题，提出一种基于最小二乘法的抛物线检测方法。采用Canny边缘检测算子进行边缘提取，对提取到的边缘点采用最小二乘法确定抛物线方程的系数，通过对二次曲线施加抛物线约束，使得算法不需要经过迭代就能得到最优解，并对抛物线方程进行坐标变换推导，计算出抛物线的参数。仿真数据实验和实际图像的实验表明：该算法能够检测到光学图像中的抛物线目标特征，各个参数的计算精度均在98%以上。

LCM的驱动控制模块性能往往较低, 为了使彩色液晶显示模组的图像彩色得到增强, 并保持原来的色调不变, 提出了一种适于性能较低的控制模块的图像增强算法; 算法采用彩色空间灰度值缩放相同的比例因子, 且灰度值不溢出, 像素RGB分量得到相同增强。实验结果表明, 该算法运算复杂度小、增强后图像彩色丰富, 综合性能优良。

摄像机标定旨在建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的映射关系。传统标定板为数十个整齐排列的标准圆或网格，通过提取圆心坐标或网格角点坐标进行标定。在微小物体测量系统中，摄像机视场较小，无法从传统标定板提取足够多点坐标信息。针对这一问题，提出一种基于二次曲线与直线的混合标定方法。该方法抛弃了利用点对点关系的标定方法，转而利用二次曲线方程及直线方程在两种坐标系下相对应的关系进行标定，使摄像机即使是在非常小的范围内仍然能够提取足够的信息进行标定。仿真与实验证明，相对于基于点的标定方法，混合标定方法精度高，具有更好的稳健性。另外，标定模板为一个标准的半圆，制作简单，方便应用到小视场的环境中。

本文提出以对象上的共面圆为基础估算对象位姿，实施增强现实图像注册的方法。假设相机内参数已标定，文章从绝对二次曲线与平面圆有公共虚交点出发，通过计算消隐线方程、确定圆心位置、获取坐标轴方向等步骤分别估算对象位姿的旋转分量和平移分量，从而最终估算出对象位姿。该算法所需预知的条件少、计算代价小，因而在工业环境中更易实现。综合数据仿真与真实对象测量验证了本文算法的正确性以及在噪声和遮挡情形下的鲁棒性。

针对传统单片柱透镜和柱面反射镜成像光束不理想以及视场通常小于1°,提出并设计了一种三反射式柱面结构。对柱面光线追迹及单片柱面镜成像进行了深入分析,分别设计了三反射式圆柱面和二次曲线柱面系统,提出了一种基于抛物柱面镜理想线聚焦的新型像差优化方法,使其在子午面方向各视场调制传递函数得到最佳优化,并达到成像光谱仪等在狭缝方向上高空间分辨率要求。其子午面总视场均达到了3°,在45 lp/mm分辨率条件下,边缘视场子午面方向的调制传递函数分别优于0.2和0.6。

根据干涉超光谱图像的特点, 提出了一种基于图像分类与曲线拟合的干涉超光谱图像数据分解算法, 结合内嵌比特平面编码技术实现干涉超光谱图像的压缩。与JPEG2000一样, 该算法实现了有损、无损压缩的兼容。将干涉超光谱图像数据分为主干涉区域与非主干涉区域两类, 针对主干涉区域提出了一种相似匹配算法, 而对非主干涉区域采用经验模式分解和二次曲线拟合方法进行数据分析, 两种分析算法结合起来能够有效地对谱线数据进行分解, 从而有利于取得更好的压缩效果。仿真结果表明, 提出的算法可以使无损压缩的输出码率降低0.2～0.4 bit/pixel,而近无损、限失真压缩的重建图像质量相应提高。