针对基于梯度变换的图像增强算法抗噪声干扰能力差的问题, 引入曲率滤波理论, 提出了基于高斯曲率滤波和梯度变换的图像增强算法.该算法通过对图像梯度场进行非线性变换来增强图像对比度, 通过构造能量泛函, 采用梯度下降法从变换后的梯度场重构出增强后的图像, 并利用高斯曲率滤波对梯度下降法迭代过程中的重构图像及其各阶偏微分进行平滑, 有效解决了图像重构过程中的噪声非线性放大和扩散问题, 同时保留了丰富的细节信息.采用多组边缘模糊图像进行仿真实验, 实验结果表明该算法在增强图像边缘对比度的同时, 能够有效抑制噪声.

N 次方非线性变换方法是通信信号自动调制识别的常用方法，该方法对于相位键控(PSK)信号较为有效。但是，该方法要求的采样率通常要远高于Nyquist速率，这无疑给模拟数字转换器(ADC)带来了巨大的压力。本文利用相位键控(PSK)信号经过非线性变换后频谱的稀疏特性，提出了一种利用压缩采样数据实现PSK信号自动调制识别的方法。文中引入了压缩感知理论，并给出了利用压缩采样数据重构PSK信号非线性变换后频谱的方法，该重构频谱可用于自动调制识别及载频和符号率估计。

针对原始红外图像模糊、对比度低的特点，提出了一种基于图像分割的平台直方图均衡算法。首先采取实时阈值提取方法选取阈值，将图像目标灰度与背景灰度分开；然后利用对数、指数结合的非线性变换抑制背景区域，扩展目标区域的动态范围；最后利用改进的双平台直方图均衡算法处理非线性变换后的灰度图像。实验结果表明：该方法有效地增强了原始红外图像，提高图像对比度的同时很好地保留了图像的细节和边缘信息，且避免了过亮现象，视觉效果得到改善。

在振动力场诱导聚合物塑化成型作用下，建立了聚合物熔融挤出过程中的熔体温度分布模型，研究了模头温度、振动力场的振幅、频率等工艺参数对挤出过程中熔体温度的影响。提出了基于多项式和高斯RBF核函数变换的两种非线性岭回归模型(PT-RR和GRBF-RR)，并对具有非线性、非等温、强耦合特征的熔融过程熔体温度分布进行研究。该建模方法实现了多变量输入样本的高维特征空间非线性映射与重构，充分挖掘了多影响因素之间的耦合信息。仿真实验结果表明了PT-RR和GRBF-RR模型的有效性，其回归预测值与实验测量值之间的相关系数均值分别为0.994 0和1。由于GRBF-RR模型取得了满意的模型精度，本文基于对GRBF-RR模型的数值模拟分析了各影响因素对熔体温度分布的交叉耦合影响，表征了聚合物熔融挤出成型过程中熔体温度分布的规律。该项研究可为提高精密挤出制品质量及优化配置各工艺参数提供决策依据。

针对可见光图像的特性,提出一种基于直方图分段非线性插值的对比度增强处理技术.通过将整幅图像分为背景段、过渡段和目标段,依据各部分的特点分别对不同的灰度段采用直方图非线性拉伸,即根据各段直方图的分布特性进行图像直方图灰度轴的横向非均匀拉伸,并采用基于冗余去除的灰度均衡方法实现图像增强.实验结果表明,该技术有效地增强了图像的对比度,同时抑制了背景噪音.

环境光照变化、光照分布不均匀会影响彩色图像中人脸的正确检测.在融合了不同的基于空域的解决方案的基础上,提出了一种自适应的彩色图像光照补偿新方法.分别对光照过亮、过暗以及中间灰度区域进行自适应的处理.对亮度值最小、最大的5%的像素,如果这些像素的数目足够多(本文大于100),在变换后分别压缩为0和255;用对数函数做非线性变换函数来修正中间灰度区域.在人脸PIE数据库上对光照不均的彩色图像进行了实验,验证了该方法能对人脸检测中的光照进行有效的补偿.

对原始图像用所提出的判据判断图像的对比度类型,针对不同类型直接确定灰度变换参数,实现图像全局对比度增强.再对图像进行离散平稳小波变换,利用所提出的非线性增强方法分别对各个分解层的高频子带进行细节增强.实验表明,提出的方法在有效提高图像整体对比度的同时,又能突出图像中目标的细节部分信息.

提出了一种高鉴别能力的实时光学相关器，它采用液晶光阀(LCLV)作为实时输入器件，并利用其非线性变换特性对图像微分预处理；全息记录材料采用光折变晶体，且使用会聚球面波作参考光。所给出的实验结果表明，该光学相关器具有鉴别能力高、实时性和灵活性强，以及结构紧凑的特点。