现有的反射面电磁成像系统体积庞大，无法满足机载、车载、无人机等应用平台要求。针对此类问题，研究了龙伯透镜的结构特性和成像特性，设计了大视场龙伯透镜电磁成像系统，利用空不变成像特性进行超分辨图像处理，实现了快速、大视场、宽频带、高分辨电磁辐射源分布成像。计算了口径300 mm带球核分层龙伯透镜参数，仿真了4～18 GHz龙伯透镜焦弧面场强分布，验证了龙伯透镜空不变的成像特性及其超分辨算法的有效性。实验对比了抛物反射面电磁成像系统和本文龙伯透镜电磁成像系统的体积、成像范围、源数目和分辨率，结果证明了本文系统的优越性，同样分辨率下，达到了方位角及俯仰角均为40°的大视场范围。

针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取，导致特征提取不充分的问题，提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息，设计了多尺度特征融合块，其基本单元由自适应双尺度块、多路径渐进式交互块和自适应双维度注意力依次串联组成。首先，自适应双尺度块自主融合两个尺度的特征，获得了更丰富的上下文特征；其次，多路径渐进式交互块以渐进的方式交互自适应双尺度块的输出特征，提高了上下文特征之间的关联性；最后，自适应双维度注意力自主选择不同维度注意力细化输出特征后，提高了输出特征的鉴别力。实验结果表明，在Set5， Set14， BSD100和Urban100测试集上，本文方法在PSNR和SSIM定量指标上相比于其他主流方法相均有提升，尤其对于纹理细节难以恢复的Urban100测试集，本文方法在比例因子为×4时，相较于现有最优方法SwinIR，PSNR和SSIM指标分别提升了0.05 dB和0.004 5；在视觉效果方面，本文的重建图像具有更多的纹理细节。

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高，本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先，采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块，以有效地提取图像局部特征；同时考虑到图像内部出现的相似特征，设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力，并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能；最后，在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征，以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试，该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K，峰值信噪比为30.01 dB，结构相似性为0.844 9，模型的推理时间为0.010 s；而HSENet算法的参数量为5 470 K，峰值信噪比为30.00 dB，结构相似性为0.842 0，模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明，该算法相比HSENet算法，参数量更少，运行速度较快，且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试，该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势，表明该算法的泛化能力较强。

近年来，红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用，但由于制造工艺及成本制约，红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法，获得了广泛研究，并在仿真图像上取得了显著进展，但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的，然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等，由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题，提出了一种非盲模糊核估计方法，通过采集特定的靶标图像，并设计模糊核估计网络，求解空间非一致模糊核；设计基于图像分块的超分辨率重建方法，将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建，再通过子块合并和重叠区域图像融合，得到最终的高分辨率图像。实验结果表明，光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化，在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。