高光谱影像中波段数过多易导致“维数灾难”，而传统高光谱影像维数约简算法仅利用光谱特征而忽略了空间信息.针对上述问题，提出一种融合加权均值滤波与流形重构保持嵌入的维数约简算法.该方法利用影像中地物分布的空间一致性特点，对所有像素进行加权均值滤波，消除同类光谱差异性较大的像素影响，并在流形重构过程中增大空间近邻点的权重,提取出更为有效的鉴别特征，实现维数约简.在PaviaU和Urban高光谱数据集上的实验结果表明：相比于其它相关方法，该方法能获得更高的分类准确度，在分别随机选取5%和1%的训练样本情况下，其总体分类准确度分别提高到98.76%和80.21%.该方法在发现内在低维流形结构的同时，有效融入了影像中的空间信息，改善了分类性能.

为了在滤波的同时较好地保留边缘细节，提出一种基于像素点分类的激光主动成像混合滤波方法，将像素点根据其轮廓曲率进行分类，使用Lee滤波去除散斑噪声，使用模糊加权均值滤波器滤除其余混合噪声。定义一种轮廓点筛选方法，从含噪图像中提取候选轮廓点。将轮廓细化，剔除噪声引起的伪轮廓和强度较小的轮廓后，计算轮廓曲率，并根据轮廓曲率将图像上的像素点分为强信息点、弱信息点和无信息点。对于属于不同类的像素点，使用不同滤波参数的Lee和模糊加权均值滤波器进行滤波，使算法具备像素级的自适应性。实验结果表明，所提算法比Lee、Kuan和小波软阈值滤波有更好的去噪能力和轮廓细节保留能力。

电子散斑干涉术条纹图在成像时不可避免地受散斑噪声调制，去除噪声是散斑干涉条纹处理的一项重要任务。利用散斑条纹图的方向性，提出一种基于模糊方向的旋滤波：在当前点的领域内定义4个模糊方向窗口，将传统旋滤波的一维、精确方向窗口的确定，转变为模糊方向窗口的确定；在确定的窗口内进行低通滤波时，采用自适应加权均值滤波代替传统的中值滤波。利用该方法分别处理模拟散斑条纹图和实验所得的真实条纹图，并与传统旋滤波、双边滤波和小波丢弃子带方法比较。实验结果表明，该改进算法在滤除散斑条纹图噪声的同时，有效保护了条纹的细节信息。

非均匀性校正是红外热成像预处理技术的重要内容.本文讨论了几种基于场景的红外非均匀性校正算法,对其原理和实验仿真效果作了分析和对比研究,并提出了它们各自的特点和适用范围.这几种算法具有效果良好、易于硬件实现的优点.