偏振探测的重构矩阵校准影响着偏振态再现的准确性。针对基于超表面透镜的偏振探测系统的重构矩阵校准进行了详细的理论分析,对校准基准态的选取进行了讨论,提出采用条件数与等加权方差两个准则来选择校准基准态。通过对比仿真模拟和偏振探测还原实验,均证明了选取正八面体基准态进行校准能够得到更加精准的重构矩阵,且具备更好的抗噪声能力。

为了获取红外图像中的突出的目标特征，提取可见光图像中重要的细节信息，以及解决传统算法中目标信息不够突出，细节、纹理缺失严重的问题，本文提出了一种基于灰度能量差异性的红外与可见光图像融合方法。首先通过基于灰度能量差异性的显著目标提取算法检测出红外图像中的目标特征；然后采用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform，NSCT)对红外图像和可见光图像进行高低频的分解；将灰度能量差异图作为融合权重对红外图像和可见光图像的低频部分进行融合，对于高频部分采用加权方差的规则进行融合；最后对融合后的高频系数和低频系数进行 NSCT逆变换得到最终的融合图像。本文选取了 3组经典的红外与可见光图像进行融合实验，并且通过主观视觉和客观指标两个方面与其他几种方法作比较。实验结果证明了算法在突出目标信息、提高对比度、清晰度和保留纹理细节方面十分有效。