针对载体姿态变化引起的相机旋转运动，提出一种基于相关滤波的高速图像旋转运动估计算法（GPCF）。在灰度投影法的基础上，该算法采用相关滤波代替互相关运算进行角度估计。通过构建循环移位矩阵，扩充负样本数量，有效提高旋转运动估计的精度和鲁棒性。构建噪信比公式，以定量分析噪声对旋转运动估计算法的影响程度。理论分析和实验结果均表明，GPCF能够实时估计图像序列旋转角度，且精度和稳定性相比灰度投影法具有较大提升。

针对自然环境中因摄像机抖动造成无法准确检测运动目标的问题, 提出一种结合分块灰度投影、背景差分与连续帧间差分法的运动目标检测算法。该算法通过将图像帧进行分块处理, 结合离散化决策机制去除灰度梯度变化低及存在局部运动的目标区域, 提高全局运动矢量估计精度。根据块区域灰度投影曲线进行互相关计算, 完成抖动序列校正。通过对校正后的序列帧提出使用背景差分与连续三帧差分法的融合策略处理, 增强运动目标区域。通过将融合差分图像平滑处理并使用Otsu法进行自适应阈值分割, 检测前景运动目标。用公共抖动视频序列实验, 并与不同算法对比验证后可得：该算法可以准确检测出摄像机抖动场景中运动目标, 保证较好检测效果的同时检测速度较快。

服务于现代天文望远镜的导行系统通常会受到大气和风载等干扰而引起导行信标重心位置计算不准确。为了有效解决这种问题，本文提出将具备亚像元和实时性的灰度投影算法嵌套到导行系统的重心算法中，从而在几乎不失时间分辨率的前提下减小一个导行闭环周期内的重心误差，达到提高导行系统性能的目的。首先，分析了高实时小偏差的导行信标重心计算是实现高性能导行系统的重要前提，并指出灰度投影算法在其中所起的重要作用。其次，分析了灰度投影算法能够与重心算法结合提高导行系统性能的原因，并针对传统灰度投影算法进行速度和分辨率的改进，以实现使用亚像元实时灰度投影算法与重心算法结合提高导行系统性能的目的。最后，将所提出的结合亚像元实时灰度投影算法的导行系统在400 mm 口径望远镜上进行了测试，测试结果表明，本文所提出的方法能够在几乎不失时间分辨率的前提下较好地抑制风载的干扰，从而达到了提高导行系统性能的目的。

针对光电平台抖动造成图像平移和旋转导致图像模糊的问题，研究了一种基于MEMS 陀螺仪和压电微摆镜的光机电联合稳像实验系统，主要包括MEMS 陀螺仪及控制器、压电微摆镜及控制系统和上位PC 机后处理系统等。通过位于可见光摄像机上的MEMS 陀螺仪及控制器的Kalman 滤波获取当前帧相对参考帧的旋转角度，PC 机同步采集摄像机的视频图像并计算出图像旋转量进行补偿；采用二维灰度投影法对图像二维偏移量进行估计，分离意向运动和随机抖动，得到抖动偏移量，控制成像光路中的压电陶瓷微摆镜进行光机补偿校正；进一步结合参考图像采用数字稳像方法进行第2 次偏移量补偿，实现了对偏移量的大范围和高精度校正，得到清晰图像。实验表明：该系统对角度的稳像精度小于0.4°，对二维平移的补偿精度达到1 个像素，图像帧频达到25 fps，可对存在平移和旋转的抖动图像进行有效的校正。

为了获取空间相机在轨摄像期间的振动幅频特性，提出了一种基于卷帘快门面阵CMOS自相关成像的空间相机振动参数检测方法。基于卷帘式快门CMOS成像原理，对同一景物连续拍摄，得到一组具有相关性的图像序列，通过灰度投影算法对所成图像进行比对求取相对偏移量，拟合偏移量数据，进而根据拟合结果计算出空间相机的振动参数。验证实验显示，二维振动的周期检测相对误差不超过2%，振幅检测绝对误差不超过1 pixel。实验结果表明，该方法能够利用低帧频图像序列检测高频振动，大幅度降低了检测算法的数据传输及处理压力，为检测算法的星上嵌入式实现提供了可能，在推扫相机和凝视相机上均有较好的应用。

提出了一种基于投影最大特征峰匹配的稳像算法来进一步提高灰度投影稳像算法的实时性。首先, 将参考帧与当前帧图像等分为若干区域子块, 根据灰度投影计算公式分别计算每个子块的水平投影和垂直投影; 依次计算两帧图像相应子块中对应的垂直和水平投影最大特征峰的位置差值, 作为相应子块的水平和垂直运动矢量。然后, 根据帧间运动矢量变化程度进行运动矢量修正。最后, 根据各子块的运动矢量统计结果进行全局运动估计。将该最大特征峰匹配算法运用到多光谱成像系统进行实验, 并与较经典的灰度投影算法做了比较。结果表明: 在保证相同的稳像效果前提下, 对于分辨率为1 024 pixel×1 024 pixel的图像序列在(-60, 60)搜索范围内进行运动估计时, 前者比后者的运算时间节省了近20%。提出的算法突破了现有投影稳像算法需要对可能的区域逐一搜索的繁琐匹配过程, 具有较好的实时性和良好的稳像效果。

为了获取空间相机在轨摄像期间的振动幅频特性,提出了一种基于TDICCD拼接技术的空间相机振动参数检测方法.根据TDICCD拼接原理,利用拼接结构中的重叠成像区域在不同时刻对同一景象成像,通过灰度投影算法对所成图像进行比对求取相对偏移量,拟合偏移量数据,进而根据拟合结果计算出空间相机振动参数.实验结果表明:对于一维单一频率的振动,频率相对误差小于0.5%,振幅绝对误差小于1个像元;对于一维混合频率的振动,频率相对误差小于3%,振幅绝对误差小于2个像元;对于沿推扫方向和垂直推扫方向均为单频振动的二维振动,频率相对误差小于1%,振幅绝对误差小于2个像元.实验结果验证了检测方法的正确性,达到了不增加额外设施,仅利用相机自身结构就能精确测量相机振动参数的目的,并为后续图像复原提供了数据基础.

针对搭载平台颤振对遥感相机成像的影响, 利用辅助高速面阵CCD相机拍摄高帧频图像序列, 通过像元合并来补偿曝光时间不足, 增加图像的亮度、对比度和信噪比, 同时结合一种区域选择算法来选择用于计算的图像区域, 最后使用灰度投影算法对振动位移量进行估计。实验数据表明, 提出的改进算法误差为一个像元, 在准确性和稳定性方面均明显优于原始算法。

针对复杂动态场景中粒子滤波算法跟踪目标时稳定性不高且易受背景噪声影响的特点，提出了改进的卡尔曼粒子滤波（KPF）目标跟踪算法。利用卡尔曼嵌入粒子滤波的方法对粒子滤波预测的状态值进行二次预测，并且利用二次采样技术增强粒子的丰富度，从而在一定程度上消除背景噪声的影响。同时为了满足卡尔曼滤波对线性运动的要求以及消除背景快速变化对跟踪精度的影响，采用灰度投影算法计算背景偏移从而进行运动补偿。实验结果表明，改进的卡尔曼粒子滤波跟踪算法在复杂动态场景中可以有效地跟踪运动目标，证明提出的KPF 算法精度高、稳健性强、实时性好。