采用频域多帧循环迭代解卷积算法(CIBD)，针对提高复原图像的准确性和快速性两个方面进行研究。以退化序列中任意帧作为起始帧，逐次增加迭代帧，确保更多的观测帧参与循环迭代解卷积以增加复原的准确性；通过图像间的相关矩阵估计初始点扩展函数(PSF)，采用尺度梯度投影法，自适应迭代步长，增加迭代终止条件等措施提高算法的收敛速度。实验结果表明，采用提议的算法能够有效地重建不同大气湍流条件下的远距离观测图像，性能优于传统多帧盲反卷积(MBD)迭代算法。

为了提高计算全息图的运算速率，根据现场可编程门阵列技术的并行处理特性，提出了一种基于现场可编程门阵列技术的计算全息实现方法。利用该方法分别制作了点光源和2维图像的菲涅耳计算全息图，并由所生成的全息图再现出原始图像。结果表明，用现场可编程门阵列技术实现分辨率为50×50的全息图的运算速度是传统MATLAB实现的165倍。该研究结果对实现计算全息的实时性具有重要的意义。

非制冷红外焦平面阵列(UFPA)不可避免地存在无效像元, 这对UFPA的成像效果造成了极坏的影响。为解决这一问题, 在分析并总结各种非制冷红外焦平面无效像元识别算法优缺点的基础上, 提出一种新的无效像元识别与实时补偿方法。根据像元响应特性, 采用循环迭代法以搜索最优的无效像元判别阈值, 并据此标识出无效像元的位置。在硬件实现阶段, 对于M×N的UFPA器件, 在任意采样时刻, 利用移位寄存器保存当前采样点之前的M个响应值, 使其输出可实时更新为与采样点同列的上一个数据; 同时, 利用一般的寄存器实时保存与采样点同行的前一个数据, 采用同帧行列间内插法实现无效像元的实时补偿。该算法有效地解决了无效像元识别阈值选取困难及不易实时补偿的问题。针对320×240的UFPA器件, 该算法在基于FPGA的红外图像处理系统上得以实时实现, 成功地消除了无效像元对UFPA成像效果的影响。