为提高低信噪比条件下单帧红外图像中弱小目标的检测率, 基于高斯噪声高阶累积量为零的特点以及高斯过程的统计特性, 提出一种基于三阶累积量的目标检测算法。该算法首先采用双边滤波进行背景抑制, 然后利用局部邻域的灰度值构造三阶累积量作为检验统计量, 进行目标点的分割。由于目标的灰度分布具有旋转不变性, 在构造三阶累积量时进行两次旋转变换, 可以在增强目标能量的同时进一步消除背景杂波的影响, 降低单帧检测的虚警率。实验结果表明, 基于旋转变换的三阶累积量能够有效抑制边缘杂波, 并稳定检测到信噪比大于0.7的弱小目标。

对通信系统受干扰的模式进行分析和模式识别, 可以指导通信系统进行相应的自适应参数调整, 以具有更强、更有针对性的抗干扰能力。研究宽带通信系统, 利用多隐藏层的神经网络可以解决任意形式分类问题的特性, 构建一种基于功率谱谱图和双隐藏层神经网络的通信干扰模式识别方法, 可以对 5种常见的通信干扰进行快速的模式识别。仿真结果表明, 该通信干扰模式识别方法对干扰模式在不同的干噪比情况下能获得 99.6%以上的平均识别概率, 对除梳状谱干扰外的各种干扰模式识别准确率均达到 99.7%以上, 梳状谱干扰识别准确率达到 98.4%以上。该方法具备较稳定的识别能力, 可应用于干扰感知的流程中。

针对SIFT在视点变化下对物体几何特征描述的缺陷, 本文提出一种结合最稳极值区域检测和改进的二阶梯度直方图描述子的目标局部特征提取方法。首先, 采用一种新的最稳定度判断准则, 提高了不规则形状区域和模糊条件下的检测效果; 然后, 利用改进的二阶梯度直方图提取MSER区域的局部特征描述子, 采用高斯函数加权的方法考虑了不同像素对区域中心像素的影响, 提高了稳定性; 最后, 通过标准测试图像和实际拍摄图像的匹配对算法进行验证。实验结果表明, 本文方法在视点变化下仍能获得70%以上的匹配率, 匹配效果优于SIFT。本文方法相比于传统方法检测效果更为稳定, 对于不规则形状区域仍有较好的检测效果, 适用于视点变化下的目标匹配。

结合lαβ颜色空间和非下采样Contourlet变换(NSCT)，提出了一种基于彩色传递和信息熵的红外与彩色可见光图像融合算法。算法首先对彩色可见光图像的R,G,B三个通道图像求均值，得到其灰度分量，进而采用NSCT对得到的灰度图像与红外图像进行融合得到灰度融合图像；然后采用一种基于lαβ颜色空间的彩色传递算法将可见光图像的颜色信息传递到融合图像中，得到最终的彩色融合图像。对灰度图像进行融合时，根据红外图像特征以及图像中几何特征信息与噪声在NSCT域中的分布差异，分别提出了一种基于局部区域均值和局部区域信息熵的加权低频子带系数选择方案和一种基于局部区域方向信息熵和区域能量相结合的带通方向子带系数选择方案。实验结果表明该算法不仅能够有效地提取可见光图像中的丰富背景信息以及红外图像中的目标位置信息，还能够最大限度地保持可见光图像中的自然彩色信息，得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。

由目标跟踪的数学模型得出, 影响目标跟踪性能的三个主要因素为目标状态转移模型、滤波算法和目标建模技术。对目标建模技术进行了综述和分析, 分别从特征选择、特征的统计建模和相似性度量三个方面进行了阐述。以畸变不变性、目标/背景分辨能力作为性能评价手段定性地比较了国内外文献中提出的多种目标表征模型。指出了目标跟踪中目标表征模型自适应选择的研究方向。

为了实现红外与可见光图像的自动配准，提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征，将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数，以该函数作为目标函数，仿射变换参量作为优化变量，利用最速下降方法进行最优变换参量求解，从而实现边缘点集配准.同时，将多分辨率金字塔引入迭代配准框架下，实现了高分辨率图像配准的加速.实验结果表明：该算法精度高，运算速度快，可以很好地完成可见光与红外图像的自动配准.

针对空域结构相似性评价方法在几何失真图像及噪声污染图像的质量评价中存在的不足，在考虑人眼视觉特性前提下，研究了一种基于人眼视觉的小波域结构相似度的图像质量评价方法（WDSSIM）。该方法首先将参考图像和失真图像进行小波变换，以获取不同尺度和频带的子带图像，并根据人眼视觉JND 模型，获取人眼视觉对参考图像的带间敏感度和各子带的带内敏感度；然后，以带内敏感度因子为权值分别求取参考图像和失真图像同一尺度和频带的子带图像之间的结构相似度；最后，以带间敏感度因子为权值对各子带对的结构相似度进行加权归一化，获得整幅图像的结构相似度。实验结果表明，WDSSIM 方法符合人眼视觉特性，相比传统的客观评价方法，与主观评价结果的一致性更好。

为适应复杂时变、低信噪比的非协作卫星通信环境，提出了基于能量谱和双谱切片的双通道卫星通信信号快速盲检测方法。首先，计算信号的能量谱进行能量检测；然后，利用能量谱快速计算双谱切片实行双谱检测；最后，综合两类方法的检测结果。该方法同时利用了信号的二阶和三阶统计信息，增加了检测可利用的信息量，有利于检测性能的提高。仿真实验表明，在相同的低信噪比条件下，该方法的检测概率比单独用其中一种检测方法提高了约10％，而计算量相对于能量检测则基本没有增加，基本满足了非协作卫星通信的快速实时、低信噪比等要求。

研究激光脉冲回波信号特性并建立其数学模型,是应用回波信号处理技术处理回波,生成目标三维激光仿真图像的基础。首先建立了激光器发射脉冲信号能量在时间和空间上的分布模型,然后依据成像目标的激光图像仿真模板,采用累加激光脚印各采样区发射脉冲信号与对应目标散射面单位冲激响应卷积值的方法,生成了探测器接收回波仿真信号,最后分析了影响回波信号仿真精度的因素。通过对激光脚印采样区个数的合理设置实现了激光脉冲回波波形的精确仿真。

针对高光谱图像中目标形状特征已知,背景和目标光谱特征未知时的多类小目标检测问题,给出一种检测算法.通过高光谱图像数据样本二次型的高阶矩控制点扩散函数,获取自适应结构化背景;然后,利用目标形状先验信息构造形状特征子空间,在高维光谱特征空间实现形状特征子空间匹配检测.理论分析和实验结果表明该检测器可同时有效检测具有不同形状特征的多类目标.