类脑光子信息处理技术受高速低功耗的大脑信息处理原理的启发,与传统光子信息处理技术相比,可大幅提升处理的速率和能效,且在感知和识别等方面具有重要的应用价值。提出了一种基于分布式反馈(DFB)激光器的类脑光子信息处理方案,可对高速运动方向进行选择和识别。分析了电流偏置参数对DFB激光器光脉冲响应宽度的影响,验证了所采用的DFB激光器光脉冲宽度与高速运动方向识别之间的依存关系,并架构了基于DFB激光器的高速运动方向选择模块。对该模块进行实验测试,在正确识别前提下,分析了链路权值参数和电流偏置组合对模块适用速度范围的影响,结果表明,在马赫量级速度范围内,该模块对一维方向实现了有效识别。

为了提高运动模糊图像的运动方向和运动像素的检测精确度，本文提出了基于频谱分析的运动模糊图像参数识别的改进算法，从频谱分析的角度出发推导了暗条纹宽度、图像大小、条纹倾斜角度与运动尺度、运动像素之间的关系；采用二次傅里叶变换的方法细化亮条纹，分析并简化了条纹倾斜角与运动方向角之间的关系；分析了频谱中十字亮线产生的原因及位置，提出了去除十字亮线的新方法；然后，对处理后的频谱进行Radon 变换，根据变换结果得出模糊图像的运动方向和运动像素。实验证明，该算法能够检测出不同大小模糊图像的运动方向和运动像素，检测误差控制在0.5°、2 个像素的范围之内。

为了消除速度测量中的方向模糊以及减小测量不确定度，建立了一套基于空时滤波器的新型空间滤波测速仪。设计了一种基于高速互补金属氧化物半导体(CMOS)线阵图像传感器的空时滤波器，并从理论上分析了该类型空时滤波器的滤波特性。采用了快速傅里叶变换法分析输出信号的频谱，并通过能量重心法对频谱进行校正，减小了频率测量不确定度。使用这种新型测速仪对传送带的平移速度进行了测量。实验验证了该空时滤波器对运动方向辨别的可行性。同时，通过实验还分析了速度测量相对标准不确定度。实验结果表明使用空时滤波器的空间滤波测速仪可以使速度测量相对标准不确定度在频率测量相对标准不确定度的基础上大大降低。降低后的速度测量相对标准不确定度小于0.24%，该值还可以通过合理选择空时滤波器的参数来进一步减小。

管道滤波算法提出了从时域角度解决弱小目标检测问题的思路, 对于红外强起伏天空背景中弱点目标的检测问题, 管道内强噪音的干扰以及低信噪比的条件会导致检测概率降低的情况出现.本文提出了一种运动方向估计的管道滤波算法, 分析了红外弱点目标的运动特性, 依据弱点目标在相邻帧间位置具有连贯性的特征, 建立了弱点目标的运动方向估计模型.在模型中利用弱点目标逐帧检测的先验位置信息, 估计弱点目标的运动方向和轨迹, 根据估计结果去除管道内噪音对弱点目标的干扰.仿真结果表明, 该方法能够很好地抑制管道内噪音的影响, 提高弱点目标的检测概率, 增强弱点目标抗管道内噪音干扰的能力.

光电成像跟踪过程中，目标距离较近时，将在视场中呈现出扩展目标的特性，其成像大小将随着距离的减小迅速增大甚至溢出视场。此时传统的质心、形心、相关跟踪会出现跟踪点跳动或漂移的问题，严重时甚至出现跟踪丢失的现象。针对这一问题，提出了结合目标运动与主轴方向的目标头部跟踪方式，通过跟踪目标头部确保背景在视场内占据一定的比例，避免了目标充满视场而导致的分割失败或跟踪点在目标上滑动的情况。通过对目标的二值图像进行形态学滤波并计算头部的形心，进一步提高了头部跟踪点的稳定性。仿真测试与外场试验表明，该方法显著提高了跟踪的稳定性与可靠性。