为分析国产微波遥感器真实光谱响应在数值天气预报系统同化模块中对微波辐射快速模拟的影响, 基于逐线吸收模型, 采用TOVS辐射传输（RTTOV）预报因子和风云三号D星微波温度探测仪（FY-3D/MWTS-2）搭载的大气和陆地均有辐射贡献的第四通道真实光谱响应和理想光谱响应, 通过最小二乘法, 分别拟合生成真实光谱响应和理想光谱响应对应的快速微波辐射光学厚度拟合系数。 将两种拟合系数应用于中国气象局全球预报系统（CMA-GFS）的四维变分同化系统, 采用美国环境预报中心（NCEP）的分析资料（FNL）作为CMA-GFS的气象要素背景场, 模拟不同光谱响应驱动下的微波辐射背景场, 并与FY-3D/MWTS-2真实观测场进行对比统计分析, 分别计算真实光谱响应和理想光谱响应驱动时, 不同海陆类型下的观测背景差（OMB）, 分析真实光谱响应相比理想光谱响应, 对不同海陆类型的微波辐射模拟的差异。 分析结果表明, 在微波辐射观测场值较低的情况下, 真实光谱响应和理想光谱响应驱动模拟的微波辐射背景场值略高于观测场值, 随着微波辐射场值增大, 模拟的微波辐射背景场值与观测场值更为接近； 除南半球靠近极区的少部分地区外, 真实光谱响应驱动模拟的OMB均小于理想光谱响应驱动的模拟结果, 真实光谱响应驱动的辐射背景场模拟更接近于观测场； 相比采用理想光谱响应驱动, 采用真实光谱响应驱动后, 在陆地地区, 微波辐射OMB的均方根误差（RMSE）减小约1.80%； 在海洋地区, RMSE减小约2.6%； 在海陆交界地区, RMSE减小约4.72%, 全球总体RMSE减小2.17%； 采用真实光谱响应驱动后, OMB总体的标准差（STDV）和平均绝对误差（MAE）分别减小为0.75%和4.6%。

针对传统人工目测法以及光阻检测法在葡萄糖注射液中不溶性微粒识别判断效率较低现象, 提出了一种背景差预处理与改进的Mean Shift算法相结合的微粒识别算法。利用高分辨率数码相机采集在一定照度下葡萄糖注射液中不溶性微粒产生散射光的序列数字图像。对序列数字图像进行预处理及并标定数字图像有效检测区域。建立序列数字图像背景模型并对背景噪声与随机噪声进行抑制处理。采用改进的Mean Shift算法对葡萄糖注射液中不溶性微粒进行目标跟踪。通过对序列数字图像中被检测对象的分割与特征提取, 实现了葡萄糖注射液中粒径在25μm以上不溶性微粒的识别。

为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标，提出一种多帧背景差与柯西(Cauchy)模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴Surendra 背景模型的思路进行改进，采用多帧背景差法获取干净的背景图像，然后利用实时的视频图像和当前的背景图像进行绝对差分处理，最后通过Cauchy 模型对整幅绝对差分图像上的点进行背景点和前景点判别，实现对复杂监视场景中目标的准确检测。针对车辆、行人等不同对象的监控场景下进行实验，验证了本文方法不仅能够有效地抑制噪声及伪目标的干扰，而且能够快速、准确地分割出前景目标。

针对传统单高斯背景模型(SGM)检测中背景模型不能很好地自适应背景变化等问题，提出了一种改进的单高斯背景模型检测的方法。该方法取前N 帧做均值建立初始背景模型，然后利用三帧差法计算得出背景作为本文需要处理的背景区域。同时，对帧差法获得的背景区域分区，划分出大面积静止区域、历史变化区域及该变化区域的历史轨迹区域。赋予大面积静止区和历史变化区固定更新率，同时历史变化区域的历史轨迹区域按照时间分布，给予线性衰减的更新率，在此基础上进行背景模型参数的更新，最终通过背景差分法得出运动的目标。实验表明，改进的算法背景模型的自适应性有了很大地提高，基于单高斯背景模型运动目标的检测也变得更加准确。

针对激光主动探测时光电设备表现出的猫眼效应, 搭建了基于CCD的激光主动探测系统, 提出了一套有效的光电窥视设备检测算法。该算法在激光脉冲的间隔, 同时采集激光主被动图像, 根据窥视目标与普通漫反射物体的回波强度差异, 利用背景差法检测窥视目标。实验结果表明, 在半径为5 m的作用范围内, 该激光主动探测系统可有效、快速地将光电窥视目标从背景中检测出来, 并且不受场景和光照的限制。通过对光学口径为2 mm的光电窥视设备在20个不同场景环境下进行实验, 正确检测率达到95%, 且每帧的检测时间在0015~0021 s内, 满足了实时性需求, 验证了本文系统搭建方案的正确性与软件处理算法的有效性。

A new method is proposed for the object surveillance system based on the enhanced fish-eye lens and the high speed digital signal processor (DSP). The improved fish-eye lens images an ellipse picture on the charge-coupled device (CCD) surface, which increases both the utilization rate of the 4:3 rectangular CCD and the imaging resolution, and remains the view angle of 183 degree. The algorithm of auto-adapted renewal background subtraction (ARBS) is also explored to extract the object from the monitoring image. The experimental result shows that the ARBS algorithm has high anti-jamming ability and high resolution, leading to excellent object detecting ability from the enhanced elliptical fish-eye image under varies environments. This system has potential applications in different security monitoring fields due to its wide monitoring space, simple structure, working stability, and reliability.

提出了复杂交通场景中的车辆检测新方法,采用背景差法进行运动对象分割,并结合运动边缘检测以提高检测的准确性,对提取出的感兴趣区域按一定规则进行区域融合以检测车辆.提出基于区域特征匹配的车辆跟踪新方法,通过计算车辆链表中区域的特征向量与当前帧运动区域特征向量的距离确定匹配车辆,实现车辆跟踪.同时利用"确定车辆"、"临时车辆"规则解决车辆遮挡和阴影问题.实验结果表明该方法简单有效,能有效解决车辆遮挡和阴影问题,实时提取交通信息.

提出在长期视频监控系统中采用背景差进行运动目标提取时算法所要满足的基本要求,并提出了一种能够满足这些要求的背景差方法.该方法用色度、亮度空间的多个分布模型来建立背景模型,描述彩色视频图像的背景像素点及其统计特性,在对背景模型更新时将均值、方差的更新速率和多个模型的更替速率分开.对像素值属于多个分布模型的情况,用最小相似距离确定要更新的模型.该方法利用提取的前景像素点信息反馈以检测光强的突变,利用亮度信息消除运动目标的阴影.实验证明该方法很好的满足了长期视频监控系统的要求.