针对三维虚拟场景构建的需要, 提出了一种基于多视影像匹配的航空影像三维彩色点云自动生成算法。该算法采用了一种全新的物方与像方信息融合的多视影像概率松弛整体匹配策略, 以综合利用多幅影像信息来提高匹配的可靠度; 然后, 基于多视影像匹配结果, 采用多影像光束法平差来计算待匹配点的三维坐标; 最后, 采用平差模正确性的统计检验对三维坐标计算的准确度进行定量衡量。利用该算法对实际航空影像进行实验, 统计检验得到的可靠度超过了90％, 表明所提出的三维彩色点云生成方法具有较高的稳定度和精度。基于所提出的方法可将多视影像重叠区域内的所有平面像素转换为三维点, 从而自动生成表达地理场景的全数字化的三维彩色点云, 能很好地满足大范围三维地理场景快速重建的需要。

利用设计的三反相器模数(A/D)转换电路，开展了P波段微波注入实验。采用眼图观测法对电路的线性响应进行了有效测量，推导了实验线路中微波注入效率公式，利用一种实时温度检测电路来验证芯片工作状态的稳定性，并利用统计检验的方法分析了不同芯片及电路板等对实验数据获取的影响，从而保证了实验的有效性和可信度。重点研究了注入微波的幅值、频率、脉宽及重复频率等参数对反相器正常工作的影响。实验结果表明:当注入微波信号脉宽大于70 ns时，电路信号在微波脉冲结束后,相邻脉冲脉宽变化10%的非线性干扰功率阈值，比使电路信号噪声容限降低50%的功率阈值大4~6 dB，电路信号脉宽变化30%的功率阈值比脉宽变化10%的大2~3 dB，在功率小于32 dBm的实验中得到的最大非线性干扰为脉宽变化约40%。非线性干扰阈值随注入微波信号脉宽变化明显，拐点为40~70 ns。注入微波的重复频率对微波干扰阈值影响很小。

为了更准确地从两幅同一地区不同时间的遥感图像中检测出地物的变化情况,提出一种基于统计分析的方法.即:统计检验方法.这种方法是将局部回归方法应用于两幅不同时间遥感图像中的同一感兴趣矩形区域,当回归系数表现出较大的差异时,这些图像区域被分割成更小的子区域.与传统的变化检测方法相比,统计检验法不仅与脉冲噪音无关,而且也不受传感器灵敏度降低引起的外部变化和光源位置变化的影响.

应用光电阴极探测灵敏度为0.5 cps/mm2的超高灵敏度的光电成像系统,获得了绿豆芽和活体昆明鼠的超微弱生物发光图像,并用统计理论研究了极弱光强条件下光子图像的信号检验问题。文中在信号和噪声均为泊松分布的条件下,分析了从光子噪声中检验是否有信号的判据以及影响到检验的5个因素对检验结论的影响。以此判据成功地检验到实验获得的昆明鼠发光光子图像中的信号。