为实现复杂动态背景下快速、准确地检测运动目标，提出一种改进二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)算法的运动目标检测方法。首先对图像进行分块，利用图像熵对图像块进行筛选；然后针对特征匹配过程中存在大量误匹配的问题，采用k 近邻算法与欧氏距离进行特征匹配；最后通过改进的顺序抽样一致性算法进行特征点提纯，进一步完成背景运动补偿，从而利用形态学处理分割运动目标。采用多组视频图像进行验证，本文算法在原BRISK 算法的基础上去除了32.7%的特征点，并且匹配效率提高了75%，处理速度比以往算法快，并且具有较强的抗噪性能。

为提高遥感图像水域分割的准确度, 结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点, 将图像熵引入到CV模型中, 提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中, 针对水域纹理相对简单的遥感图像, 在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型, 可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分, 从而提高水域分割的准确度; 针对水域纹理相对复杂的遥感图像, 在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型, 改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖, 并能使零水平集进化到全局最优, 进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明：局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%, F值分别为0.94、0.885和0.96; 全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%, F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分, 提高了遥感图像水域分割的准确度。

在薄膜晶体管液晶显示器线路检测中, 常通过对线路中的导电薄膜粒子的计数和定位实现其导电性的自动检测。为了解决窄边框线路中粒子密度增大带来的粒子重叠问题, 提出一种采用微分干涉成像和掩模法结合k均值聚类的算法, 在分离出粒子的亮、暗部后, 结合图像熵值和粒子的凸性准确分割出粒子。讨论了聚类簇选值的影响, 通过不同粒子密度、不同粒子尺寸的样本检验本文算法, 并与以往的梯度结合灰度的方法进行对比。结果表明: 本文算法在粒子密度较小的区域能达到92.6%的识别率, 在粒子密度较大的区域也能达到86%的识别率, 分别比梯度加灰度的方法提高了9.9%和42.7%。解决了粒子重叠的问题, 并且对光场和成像效果有更好的鲁棒性。

与以题款印鉴为主要依据的人工分类方法不同, 采用图像内容特征作为计算机分类的信息来源, 是数字化中国画管理的重要工作。针对数字化中国画存在的各种不规范问题和已有特征提取算法的一些不足, 提出了基于图像熵的分块筛选方法, 与复杂网络理论相结合来提取中国画的纹理特征, 并使用支持向量机进行分类。实验结果表明, 该方法能有效地提取中国画纹理特征并进行分类, 且在图像不规范的情况下依然有较好的表现。

对比传统的基于球面波分解的近程目标太赫兹全息成像算法，以驻定相位法为理论基础对成像算法进行推导，得到了相同的成像补偿公式。采取图像熵的判决准则分析阵元误差对成像结果的影响，为成像系统阵元位置精确度的设计提供理论依据。针对三维目标距离过近出现非补偿距离平面成像结果散焦的现象，对传统成像算法的缺陷进行分析，提出了基于循环补偿与投影合成相结合的近程目标太赫兹三维全息成像方法。 220 GHz条件下的 Matlab仿真结果验证了所提方法的有效性，实现了三维目标的聚焦成像。

为了探索光谱成像干扰效果的评估方法,基于实施干扰前后光谱图像数据图像特性的变化,提出了应用实施干扰前后光谱图像熵的变化量评估光谱成像干扰效果的方法,结合光谱成像伪装干扰试验实测数据对该方法进行了验证分析。结果表明,图像熵的变化量可以定量、精确反映干扰对图像特性的影响,并可便捷、直观地展示光谱成像干扰效果在不同光谱波段之间的定量差别和细微变化,因此可以作为光谱成像干扰效果的一种定量评估指标。

小尺度自聚焦是威胁强激光装置安全运行的重要因素，需确定装置激光束发生小尺度自聚焦的临界点，以指导装置的安全运行。提出利用输出光束近场强度熵值变化来反映激光束小尺度自聚焦发展过程的方法，通过数值模拟研究了小尺度自聚焦发展过程中的近场强度熵值变化规律，利用此规律给出了强激光装置中发生显著小尺度自聚焦的近场强度熵值预警方法。通过与光束近场调制度及对比度方法的对比分析，发现该方法对小尺度自聚焦发生的表征更明显。

为了对高动态范围场景进行实时有效的观测,设计了一种采用数字微镜器件作为空间光调制器的成像系统.通过改进数字微镜器件的驱动时序,提高数字微镜扩展成像系统动态范围能力.针对光学系统存在畸变,采用多项式拟合法获得数字微镜器件到图像传感器的精确映射关系.针对一般调光算法导致调光后图像可视性差的问题,引入色阶映射算子生成调光模板,获得符合人眼视觉特性的调光结果.实验结果表明,在10帧/s的条件下采用数字微镜器件可提高传统成像系统动态范围66 dB,成像系统总的动态范围达到126 dB,图像传感器控制准确度达到0.69个像素级别,调光后场景高亮目标与暗背景可同时观测到,调光后采集图像的信息熵得到提高,系统满足对高动态范围场景实时成像观测的需求.

自动曝光控制是通过控制曝光量使图像亮度最优化的过程, 由于图像亮度与曝光值有着直接的关系, 因而图像亮度在自动曝光算法中被广泛应用.虽然熵已用于各种图像处理应用, 但是很少应用在自动曝光中.基于图像熵提出一种新的自动曝光算法, 不同于传统的主要依赖于图像亮度的算法.首先根据图像熵值大小来判断光照条件, 通过图像熵大小的比较, 把图像的各区域划分为感兴趣区域与不感兴趣区域.然后由图像熵值大小采用分配权重方法对不同区域分配权重, 最后进行准确地自动曝光.由于该算法主要基于图像熵值的大小, 所以曝光效果不受图像中对象位置影响, 使得该算法更灵活.实验结果表明, 该算法对高动态范围场景可以准确地检测出各种光照条件, 提高相机系统输出图像的动态范围, 同时还增加了自动曝光的准确性.

讨论了灰度世界算法,提出了两种改进的灰度世界算法——基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法,从而避免了当给定图像仅有少量几种颜色或大块单一颜色时的冥法失效问题.通过对算法颜色校正结果进行主观(视觉上)评价,并对算法性能通过使用色差数据进行了客观评价.实验结果表明：改进算法对实际采集的图像和下载的图像都有较好的校正效果.