基于分区线性法对圆形渐变滤光片型光谱辐射计开展辐射定标研究，以解决温度范围大、工作波段宽的测量目标对该类型光谱辐射计造成的非线性问题。所提光谱辐射计的主要技术原理是将待测目标的温度区间分为多个子区间，采集目标温度区间内多个不同温度黑体对应的测量光谱，并计算各个温度下的响应度函数。在进行红外光谱测量时，将目标光谱与区间内记录的不同温度点光谱进行比对，从而确定待测目标所属温度子区间的上下限。根据子区间计算的响应度函数，通过线性插值求得待测目标的响应度函数并进行辐射定标。基于该方法的实验结果表明，待测目标理论辐亮度与使用分区线性法进行辐射定标得到的辐亮度在波长范围内的平均偏差小于1%。通过定标结果反演测量黑体的等效温度，等效温度误差小于2%。

在利用电荷耦合器件CCD对激光光束质量测量的过程中, 通过对比不同的激光波长, 分析了CCD的光电响应非线性特性对光束质量M2因子评价的影响。由于对未进行线性标定的CCD所测得的四种不同波长的激光器的光束束宽值相对比较大, 这会对激光光束质量的测量精度带来影响, 因此提出了一种新的基于面阵型光电探测器的光电响应标定方法。搭建基于CCD测量法的激光光束质量测量系统, 建立高斯型激光光束的近远场传输模型, 对激光束在传输方向上不同位置处的焦散廓形进行多次采样, 利用统计学方法得到CCD的光电响应线性区间。仿真和实验结果表明: 利用CCD光电响应特性的标定结果对图像进行非线性灰度修正, 对比国际标准激光光束质量分析仪, 所测得的激光光束质量M2因子更加准确且相对误差降低了2.36%。提出的方法可有效提高激光光束质量M2因子的测量精度, 对于评价激光光束质量具有重要的应用价值。

针对在机激光扫描测量中激光测头安装位置和姿态引起的测量误差, 提出了一种适用于在机激光测量的测头标定方法。构造了在机激光扫描测量原型系统, 建立了激光测头随机床运动的测量模型; 通过多角度扫描标准球球面拟合球心, 给出了一种线性求解测头安装位姿参数的算法, 避免了非线性优化求解中的大量计算和不稳定问题。分析了测量过程中机床各个轴的运动误差对测量结果的影响, 建立了误差模型, 并给出补偿机床系统误差的方法。实验显示, 对直径已知的标准球进行测量时, 测头在不同摆角测得的标准球直径误差小于0.05 mm, 误差补偿后球心位置误差减小了83%。实验结果验证了该标定方法的可行性, 以及机床误差对测量精度影响的模型及补偿方法的正确性。

从红外相机自身特性和使用角度两方面对靶场红外图像序列中不均匀(花纹)背景产生的原因进行了剖析，分析了传统红外图像非均匀校正算法在处理靶场序列红外图像上的优缺点，提出在目标跟踪过程中随着场景变化，基于实时线性标定的非线性红外图像的校正的新方法，克服了传统方法的弊端，实时确定了校正增益系数和校正因子，消除了序列红外图像中不均匀背景。通过对含有弱小目标的靶场实际序列红外图像进行仿真验证表明，新方法去除了图像固定图案噪声，消除了探测器坏元的影响，输出了理想的序列红外图像。

针对摄像机非线性显式标定时很难精确地建立其复杂的数学模型，本文提出了基于粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的摄像机非线性隐式标定方法。该方法采用最小二乘回归机精确逼近图像坐标与世界坐标之间复杂的非线性成像关系；利用PSO 算法搜索LSSVM 回归模型的最优参数，提高LSSVM 回归的收敛速度和泛化能力。通过运用标准BP 神经网络、遗传算法、LSSVM 及粒子群优化的LSSVM 回归方法对圆阵列图案标定模板进行标定，实验结果表明：基于PSO 和LSSVM 回归的标定方法具有标定精度高、收敛速度快、泛化能力强等优点。

提出了一种实时的可调谐光滤波器(TOF)非线性标定方法。基于可调谐光滤波器的输出特性构建了可调谐光滤波器非线性实时标定系统。采用最小二乘多项式拟合法建立了可调谐光滤波器波长电压响应曲线，用于描述光滤波器的非线性特性。采用带波长阻隔的F-P标准具测试了可调谐光滤波器的波长随机误差，结果表明采用参考波长值可使可调谐光滤波器波长随机误差降低37%～95%。将这种实时标定方法应用于气压传感系统，可明显提高传感器的波长定位精度，降低系统误差，实现高灵敏度气压传感。