为了提高激光雷达点云去噪效果，提出不同尺度算法。首先采用均值法删除激光雷达点云数据的重复点；其次对噪声点进行判断；再次对偏离主体点云较远的大尺度噪声动态设置距离阈值，初始时设置较小的距离进行噪声点的大范围删除，再逐渐增加距离值，小范围删除噪声点；最后采用改进双边滤波算法处理与主体点云混在一起的小尺度噪声点，使数据点向法向方向聚集，不断调整采样点的位置及坐标，移动采样点的位置至修正后的位置，从而达到光顺去噪。实验显示，所提算法能够保持扫描目标点云数据的整体与局部特征，信噪比指标均值为17.56 dB，均方根误差指标均值为0.34，平滑度指标均值为0.21，优于其他算法。

为解决大型构件表面弱纹理特征的捕捉和多次测量的精度配准问题,采用集成结构光与光度立体视觉的复合测量系统,利用结构光测量获取工件表面整体形状的点云数据,利用光度立体视觉获取表面精细弱纹理的法向量信息。在此基础上,提出了一种融合邻域点云坐标与法向量信息的新型局部特征描述子,可对弱纹理工件表面特征进行有效且鲁棒地描述。大量仿真和真实实验验证了所提方法的有效性,其性能大幅超越了基于传统特征描述子的迭代最近点算法。所提方法可有效捕捉并描述弱纹理表面的丰富细节特征,构建鲁棒显著的特征描述子,进而大幅提升了测量结果的匹配精度,减小了大型复杂构件的整体重建误差。

精确结构光模型是三维光学测量的前提,其中分布式空间测量定位系统的交会模型是以线结构激光面的理想平面模型为基础的。而大尺度空间下的线结构激光面存在复杂变形,且很难用任何数学模型来精确拟合。因此,研究了一种基于高精度转台的线结构激光面非参数模型标定方法,建立了激光面旋转时间与空间角度间的精密映射表,替代了曲面拟合参数模型,并在激光面非参数标定的结果基础上对交会模型进行了优化。以室内空间测量定位系统为验证平台,实验结果表明该标定方法能够有效克服激光面复杂变形问题,可将12 m测量范围内变形较为明显区域的坐标测量误差减少约50%。

为了对监控视频中的异常行为进行准确高效地检测, 提出了一种利用改进型YOLOv3的弱监督式异常行为检测。采用多尺度融合的方式改进YOLOv3网络, 利用改进型YOLOv3完成视频中的目标检测, 提高计算效率与方法的通用性; 利用光流可有效捕捉运动信息这一特性, 提出大尺度光流直方图描述符(LSOFH)描述目标行为, 以更好地提取异常行为特征; 训练最小二乘支持向量机(LSSVM), 用于识别监控视频中的异常行为。基于MATLAB仿真平台对所提方法进行实验论证, 结果表明, 相比于其他方法, 所提方法在UCSD数据集、UMN数据集和地铁出口数据集上的表现最佳, 曲线下面积(AUC)最大、等错误率(EER)最小且检测率最高, 具有较好的应用前景。

激光热成形作为船体外板曲面成形的新工艺, 具有良好的加工柔性, 且能够实现对加工参数的精确控制, 是实现曲面成形工艺的最佳选择。传统的热弹塑性有限元方法对大尺度板材计算需要大量的时间, 本文通过热弹塑性有限元法, 获取加工塑性应变分布, 确定固有应变等效方法, 提出小尺度-大尺度板固有应变映射法。基于激光加工实验平台, 进行激光热成形实验, 结合变形测量, 该方法与实验结果间的平均相对误差为5.27%, 验证了该方法的有效性; 相比热弹塑性有限元仿真, 该方法节约了147倍的计算时间。

提出了一种基于多视角采样校正的大尺度多投影光场三维显示系统, 系统采用了360台投影仪环绕投影在直径3 m、高1.8 m的柱形各向异性散射屏上, 并在柱形屏内部精确重构出物体的三维光场。该系统能在360°范围内显示可供多人多角度同时观看的具有平滑运动视差的大尺度三维场景, 其中动态场景的绘制帧率达30 frame/s及以上, 具有流畅的动态效果。设计了一种宽场柱面屏幕投影镜头来扩展投影仪画幅, 并设计了一种基于相机多角度采样的光场自动校正方法, 用于校正宽场镜头引入的非线性畸变以及系统装配引入的误差, 实现了对360台投影仪光场的拼接融合。

运动模糊图像的盲复原一直以来都是一个极具挑战的问题。为了能够准确地估计出运动模糊核（Motion Blur Kernel：MBK），进而得到高质量的复原图像，提出了一种基于正则化技术的多约束运动模糊图像盲复原方法。首先，为了能够准确地提取出图像中的大尺度边缘，提出了一种基于梯度选择的稀疏图像平滑方法；然后，在MBK 的估计阶段，根据运动模糊核的内在特性，提出了一种多约束的正则化模型，同时结合提取的大尺度图像边缘，实现了对MBK 的准确估计；最后，采用了半二次性的变量分裂策略对在模糊核估计阶段所提出的多约束正则化模型进行最优化求解，能够在准确估计MBK 的同时得到高质量的复原图像。分别在人造的模糊图像和真实的模糊图像上进行了大量的实验，实验结果表明：提出的方法较近几年的一些代表性的较为成功的运动模糊图像盲复原方法相比，在主观的视觉效果和客观评价指标两方面都具有明显的改进。

为解决现有线结构光大尺度测量标定复杂、精度不高的问题, 提出了一种基于多视觉线结构光传感器的大尺度、高精度测量方法。多视觉线结构光传感器含1个激光器和多个等间距并排的相机（一主多从）, 相互间有1/3左右重叠视场(OFOV), 光束覆盖所有相机视宽。传感器标定只需简易的棋盘格靶标, 按张氏标定法采集靶标图像、标定传统参数; 此外, 考虑相机视角的不变性, 利用OFOV内标定图像的已知特征角点, 经图像配准可预标定相邻相机图像拼接的变换矩阵。变换矩阵的逐步连乘得到任意从相机图像转换到主相机成像平面的透视变换模型(PTM)。该方法通过各相机同步采集大尺度物体的局部光条图像, 再利用PTM将所有局部光条快速拼接成完整的光条图像, 最终经光条坐标提取、换算得到光条位置的三维坐标。实验结果表明: 与已有方法相比, 该方法使用简便、精度更高, 重构模型平均构造深度与真实模型仅差8.3%。

为对室内不拆装情况下大型或整车上的多谱段光电装备进行光轴平行性检校，设计了大尺度多光谱多光轴平行性检校系统。系统采用一个多光谱平行光管提供多个谱段的无限远目标，通过二维移动平台实现平行光管的室内大跨度移动。利用倾角传感器、双线阵CCD测量系统和姿态调整机构来恢复和保证平行光管移动前后的光轴平行性，实现室内分布在车体上不同轴距不同谱段光电装备的光轴平行性进行统一检校。系统设计方案和误差分析结果表明: 该系统平行光管移动前后的光轴平行性总误差小于0.142 mrad，在提高检校精度的同时还大大减小了光轴平行性检校的工作量; 各分系统中倾角传感器和姿态调整机构误差对系统总误差贡献最大，通过选用更高精度的分系统还可进一步提高系统的总体精度，满足更高精度装备的光轴平行性检校要求。