针对图像匹配实时性受限的问题以及在图像投影拼接中出现的重影的问题, 提出了一种改进尺度不变特征变换(SIFT)快速图像拼接和重影优化算法。该算法通过图像之间共享信息量的相似性进行特征点的区域划分, 利用SIFT算法对相似重合区域进行特征点的检测以及提取, 减少无用区域的算法运算时间; 在图像拼接的阶段, 通过特征点计算投影矩阵, 并进行粗投影, 再根据特征点所在区域密集程度, 通过最佳拟合变换对特征点密集区域进行二次投影拼接, 减少拼接图像出现重影的问题。实验结果表明, 该算法与传统的SIFT算法相比, 在特征点提取效率提高了大约58%。在图像拼接结果上, 通过客观评价指标进行比较提高大约10%。

针对图像拼接时因曝光差异较大或运动物体存在导致融合图像产生拼接缝、重影等问题，提出了一种基于最佳缝合线和改进的渐入渐出融合法相结合的图像拼接算法。首先，在两幅待拼接图像的重叠区域，根据动态规划思想获得最佳缝合线，然后将图像沿其进行拼接，最后由改进的渐入渐出法的融合规则来确定融合图像重叠区域像素点的灰度值，即将重叠区域均分成左、中、右3 部分，分别求左部分在待拼接左图像、右部分在待拼接右图像的像素点的灰度值与两幅图像中该像素点加权平均后的灰度值的差值，通过比较其差值的绝对值与设定阈值的大小来确定融合像素点的灰度值，中间部分融合像素点的灰度值则由其加权平均值确定，从而完成图像融合。实验结果表明，该方法能使图像重叠区域过渡更平滑自然，消除重影现象且没有明显拼接痕迹。

重影是阅读灯急需解决的一个重要问题.为了分析影响曲面底板配光的LED阵列照明重影的因子,采用Taguchi实验方法设计,并通过TracePro软件仿真实验,再运用ANOVA理论分析出因子对品质的影响程度,优化曲面底板LED阵列的各项结构参数.结果表明：最优化组合的最小重影为1.19 mm；LED芯片数量对重影宽度影响最大,占有50.17%的影响地位.进一步,为得到重影宽度更小的组合,可通过调小芯片与光轴夹角实现.

介绍了角锥棱镜的检测方法和存在的主要问题。采用高精度图像传感器将角锥棱镜检测中自准直像数字化,通过分析回像特点,提出了基于实体的自准直图像的重叠与分裂处理技术,以解决角锥棱镜检测中存在的问题,为角锥棱镜规模化生产提供了一种实际可行的检测方法。