提出了一种基于粒子群优化的融合方法，旨在解决图像融合过程中可能出现的光谱信息和空间细节信息损失、融合图像不清晰等问题。首先对原始图像进行预处理，以获取图像各通道的边缘检测矩阵；其次，利用最小二乘法计算光谱覆盖系数，以获取细节图像；最后自适应注入模型框架，引入加权矩阵，利用粒子群优化算法和综合全局相对误差（ERGAS）指数函数优化边缘检测的权重，计算数据集波段权重，生成最终的融合图像。选取了不同分辨率的遥感卫星影像（WorldView-2、GF-2和GeoEye）进行了研究，并采用5种不同融合方法进行对比实验，选用6种评价指标进行定量分析。结果表明，所提方法在主观视觉效果以及平均梯度和空间频率等客观定量评价指标上表现优于其余方法，在保留光谱和空间信息方面也取得了较好的融合效果。

分量替换是遥感图像融合中的一种经典方法，其具有良好的空间保真度，但容易产生光谱失真，为此本文提出一种结合结构与能量信息的全色与多光谱图像融合方法。方法首先通过超球面颜色空间变换分解多光谱图像的空间和光谱信息。其次，通过联合双边滤波引入了两层分解方案。然后，将全色图像和强度分量分解为结构层和能量层。最后，提出结构层通过邻域空间频率策略融合，强度分量的纯能量层用作预融合图像的能量层。强度分量定义颜色的强度，通过将预融合结构层与强度分量的能量层结合，可以有效地结合源图像的空间和光谱信息，从而减少全色锐化图像的光谱失真。本文在 Pléiades和 QuickBird数据集上进行大量实验，并对实验结果进行定性和定量分析，结果表明所提方法与现有先进方法相比具备一定优越性。

利用大气辐射传输模型和指数衰减点扩展函数，发展了一套适用于亚米级分辨率的全色卫星影像的大气校正方法，该方法充分考虑了大气参数（气溶胶、水汽、臭氧及其他吸收气体等参数）、空间分辨率、背景像元与目标像元的空间距离等对邻近效应的影响。结果表明，本文建立的大气校正方法能够有效去除大气及周围环境对卫星入瞳信号的影响，充分解决全色卫星影像中的邻近效应问题，全面提升了卫星影像的质量（清晰度至少提高了155%，对比度至少提高了115%，边缘能量至少提高了247%，细节能量至少提高了204%，调制传递函数至少增大了169%）。

为了实现增强现实头戴显示系统全色显示功能，建立了多层全息平板波导显示系统，并对该系统所采用的衍射原理、光栅常数及对应衍射波长等技术参数进行了研究。首先，根据光栅方程及全反射理论，介绍了全息平板波导入耦合光栅常数与传输光波长之间的限制关系。其次，为了实现光瞳扩展，介绍了转折光栅、出耦合光栅与入耦合光栅之间的限制关系。在此基础上，以550 nm绿光为例仿真设计了单层全息平板波导显示结构。然后，以单层全息平板波导为基础，建立了以685 nm、550 nm和437 nm作为三基色的三层全息平板波导显示系统。最后，使用digital light processing投影系统为光源检验了三层全息平板波导加工样品的出光效果。实验结果表明，三层全息平板波导可以实现光瞳扩展和全色显示。多层全息平板波导能够实现增强现实头戴显示系统全色显示。

针对模糊熵多级阈值分割方法存在模糊特性不足、计算量大、自动性差等问题, 提出一种基于区间二型模糊熵的高分辨率全色遥感图像多级阈值分割方法。首先, 利用岭型模糊隶属度函数构造区间二型模糊集, 由构造的模糊集和阈值个数, 在多级图像分割场景中定义区间二型模糊熵。然后, 利用量子比特将其模糊参数集编码为量子染色体, 设置若干量子染色体构成初始种群, 并以定义的区间二型模糊熵作为适应度评价函数, 对种群中的个体进行适应度评价, 保留和记录最优个体。在提出的进化策略中, 利用量子旋转门的动态旋转角机制使种群以更好的适应性和效率自动确定模糊参数的最优组合, 据此, 以最大模糊性原则得到多级阈值, 实现图像最优多级阈值分割。在实验中选取基于最大熵和模糊熵的多级阈值分割方法作为对比算法, 对具有不同地物的高分辨率全色遥感图像进行了分割实验。实验平均评价结果表明: 本文方法能在减少计算时间的同时获得更好的分割结果, 面积加权方差降低了39.7%, Jeffries-Matusita距离降低了14.7%, 运行时间为6.403 s。可满足高分辨全色遥感图像分割结果对空间连续且光谱均匀的要求且具有高实时性。