在利用小波变换对脉冲星信号进行消噪时, 小波基、分解层的选取以及阈值函数的构建很大程度上决定了脉冲星导航的准确性。首先研究了小波基与小波分解系数之间的从属关系, 进而根据小波分解系数与原始信号的互相关大小来筛选合理的小波基和分解层。在对小波分解系数的研究中发现,噪声形成的小波系数随着分解层的增加而减小, 考虑到这个特点, 构建了一个基于分解层的阈值函数。实验结果表明, 相比于传统小波域消噪方法, 所提方法不仅能够准确地筛选出最优小波基和最佳分解层, 而且利用所构建的阈值函数进行消噪可以明显改善去噪后脉冲星信号的信噪比、峰值信噪比以及峰位误差, 为脉冲星信号消噪提供了新思路。

为了得到远程物体的微米级振动的频率信息, 采用基于散斑图像的远程振动频率提取方法, 以波长为532nm连续激光器作为光源照射50m远处被测物体表面, 通过高速摄像机记录物体表面反射空间内的散斑图样提取物体的微振动频率。采用激光散斑图像的数据处理方法,进行了研究分析和实验验证, 利用长焦镜头对远程散斑图像进行适当散焦处理, 然后提取视频散斑图像间互相关系数峰值点与原点之间的矢量大小来获取散斑的变化信息, 同时对一定宽频率范围内的振动频率进行提取。结果表明, 用该方法得到的激光散斑远程微振动频率的提取准确度达99.22%。该数据结果为激光散斑应用于远程频率振动检测提供了一定的论证依据。

传统的图像质量评价方法很多，但是并非针对超分辨率复原算法的特定评价指标。一种超分辨率复原算法复原性能的好坏，至今没有一个统一的评价标准，这使得超分辨率复原算法的发展受到很大限制。针对传统的超分辨率复原评价体系只关注图像某一方面统计特性的问题，提出一种基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法。该评价方法结合了空间域的灰度均值、对比度以及频域自相关，能够同时评价超分辨率复原结果在空间域的复原效果和对频率域信息的复原精度。实验结果表明: SSIM_NCCDFT可以准确反映图像退化的程度。相对于PSNR，SSIM_NCCDFT的优势是其同时反映了频域和空域复原的精度，评价更加全面。本文提出的基于SSIM_NCCDFT的超分辨率复原评价方法同时考虑了超分辨率复原中频率域和空间域的复原性能，评价结果较为全面，能够有效地评价复原图像中的噪声和模糊等现象，对超分辨率复原方法的评价具有一定的指导意义。

根据不同格式的3D视频图像像素排列的不同,用傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,通过对傅里叶幅度谱的分析,并结合图像宽高比值及3D视频图像左、右眼画面相近等特点,提出一种采用3个层次的分析判定对3D视频格式进行识别的算法。通过该算法可以快速识别出3D视频格式,准确率高。

提出了利用工业对象表面共面圆进行相机位姿跟踪的解决方案。首先，利用共面圆构建对象坐标系；用扩展卡尔曼滤波器预测相机位姿限定椭圆轮廓点搜索的位置及范围，计算梯度归一化互相关系数来形成轮廓点候选数据集；然后，剔除候选数据集中的野值，用最大似然估计法进行高精度椭圆拟合；最后，根据二次曲线的射影理论计算相机位姿并更新滤波器的状态。实验表明，本文方法跟踪相机位姿的最大误差角度为1.4°，平移为3.5 mm，跟踪速度为10~12 frame/s，满足工业增强现实中相机位姿跟踪的应用需求。

利用线性调频步进体制高分辨雷达对鸟类目标进行ISAR成像是解决航空安全保障中鸟情探测问题的一个全新且重要的技术途径。为了得到鸟类目标更清晰的像,准确判断其运动状态显得至关重要。基于线性调频步进体制雷达微多普勒效应的产生原理,在距离-慢时间谱图上,针对鸟类目标特性,通过对精高分辨距离像进行分析,提出了一种利用进退法搜索相邻精高分辨距离像的互相关系数的方法来判别鸟类目标运动状态。仿真结果证明了其可行性和有效性。