传统的暗通道先验算法对单幅图像处理时间长，复杂度高，图像质量能继续优化。本文提出改进算法，结合LOG 边缘检测和四叉树快速定位大气光颜色矢量A 值区间，应用skyline 较为精准地确定A 值；利用分区间维纳滤波兼得传统维纳滤波的保边去噪能力强的优点，抑制透射图晕轮效应，并通过膨胀和腐蚀进一步优化投射图边缘。大量测试图像表明，改进算法在优化去雾图像视觉效果的前提下节约处理时间。

针对目标跟踪中目标框发生偏移、消失等问题，于在线学习机制下提出一种基于几何模糊的跟踪检测学习的目标跟踪方法。以跟踪-检测-学习为框架，利用Lucas-Kanade 算法，获得目标的初步跟踪结果。运用几何模糊的匹配思想代替传统检测手法，有效校正跟踪偏移，避免误差累计。整合器比较跟踪、检测结果与上一帧结果的相似度，通过计算正负样本与检测子区域的归一化相关系数比求得置信度，得到目标的精准定位。其结果通过学习器进行在线学习，从而进行下一帧的跟踪。实验结果表明，将该检测思想应用于快速移动目标跟踪时，在背景相似度较高的条件下，表现出了良好的性能，与其他新的方法比较也有较高的定位精度。

为了解决视频监控系统中光照快速变化对运动目标检测产生的影响，提出一种新的运动目标检测方法。通过建立光照变化模型、色度差模型和亮度比模型来消除光照快速变化产生的影响。当光照快速变化的时候，背景像素和运动目标像素会被检测为前景像素。为了从检测到的前景像素中分离出运动目标像素和伪前景像素，分别建立色度差模型和亮度比模型来估计伪前景像素的亮度差和亮度比。色度差模型和亮度比模型的建立均依赖于光照变化模型。实验结果表明，本文的方法在光照快速变化的条件下具有较好的检测效果和检测实时性。

为了提高目标探测中目标背景对比度，本文利用分焦平面的微偏振元相机同时获取目标四幅偏振状态图像，解算得到斯托克斯矢量，提取目标的偏振度和偏振角成像图像，并结合偏振特性因子F 对偏振图像效果进行了改进。结果表明：目标偏振度成像图像在原光强图像基础上能够增强目标背景对比度，偏振特性因子成像图像在保留偏振度成像图像增强目标背景对比度的优点的同时，能够提高图像清晰度，扩展图像信息。

为了提高目标检测的实时性、准确性，本文提出一种改进的基于时空背景差分的目标检测方法。该方法利用视频序列建立基于像素值与纹理特征的时空背景模型；利用当前像素值和纹理特征值分别与背景模型进行差分，将满足阈值的像点分类为目标，反之为背景；最后利用图像与背景的差异更新阈值和背景模型。多个视频测试实验结果表明该方法在仅对灰度图像处理的情况下，内存占用少，准确率高，运算速度快，对较复杂场景具有一定的鲁棒性。

本文建立了基于单像素探测器的光学层析系统，为现代**制导红外成像技术提供一种新的成像方法。利用了光学层析成像可以获得高分辨率图像的特点，设计出潜望镜圆锥形光学扫描系统和65 条狭缝的调制盘。通过光学系统在调制盘狭缝的多角度旋转扫描获得一维投影值，利用滤波反投影加速算法，对层析信号进行重构处理从而获得待测物体的二维图像。单像素探测器具有高频率响应，与滤波反投影加速算法和硬件加速结合，可以实现高速图像获取。对设计的光学系统进行实体验证，计算了65 条狭缝层析成像系统参数，并研究在各种加性噪声下，重构结果和直接成像结果的比较，验证了成像系统具有良好的信噪比特性。本文对于发展新型的光电跟踪系统，提高目标跟踪系统的作用距离和范围提供了理论依据。

针对现有TBD(Tracking-by-Detection, TBD)跟踪算法难以兼顾计算效率与跟踪效果两方面性能的问题，本文引入了一种新颖快速的跟踪框架，利用在线序列极端学习机(On-line Sequential Extreme Learning Machine,OS-ELM)，增量更新目标的外观模型。由于ELM 的学习速度非常快，分类器可以每帧更新，因此分类器更实用于目标的外观变化。实验结果表明，本文算法可以实现实时跟踪，且跟踪精度优于其他TBD 算法。

在空间环境中运行的激光系统必须遭受带电粒子的辐照，光学薄膜往往是激光系统中最薄弱的环节，其性能和稳定性易受带电粒子辐照的影响。我们采用离子束溅射法制备了1 064 nm 单波段双面增透膜样品，测得1 064nm 处透射率为99.964 5 %，吸收为50 ppm，用低能质子和电子(40 KeV)模拟空间带电粒子辐照样品，辐照通量为1.8×10¹³ 个/cm²，辐照引起样品1 064 nm 处透射率下降362 ppm，吸收增加5 ppm；退火处理后，样品的光学性能恢复。结合SRIM 程序模拟计算和分析，提出膜层内空位损伤是引起薄膜1 064 nm 处光学性能退化的原因。

采用射频磁控溅射法成功制备了ZnO 薄膜晶体管(ZnO-TFT)，研究了ZnO-TFT 电学性能的温度依赖性及其影响机理。从室温27 ℃到210 ℃的变化范围，随着器件温度的升高，ZnO-TFT 的开关电流比和阈值电压都有明显的减小，亚阈值摆幅明显升高，有效场效应迁移率先增加再逐渐减小。电性能的变化主要来源于因温度升高引起的沟道有源层载流子浓度增加，点缺陷的形成，界面散射增强等多种因素复合作用所致。另外，当器件温度逐渐冷却至初始温度过程，器件的电特性与升温前存在一定的迟豫现象，这主要是由于升温期间ZnO 薄膜有源层中产生的点缺陷(氧空位和间隙氧原子)，以及被缺陷态陷阱的电子需要较长时间通过复合而消失。

提出了一种非同态滤波框架下的小波域SAR 图像相干斑抑制算法。将小波域中的后向散射信号和斑点噪声分别建模为正态逆高斯分布、高斯分布，在贝叶斯最大后验准则下推导出信号估计的表达式；为了提高模型参数的估计精度，引入多尺度局部变差系数作为异质性测度，并提出用对数正态分布对该测度进行拟合；基于异质性测度的统计分布特点，本文对小波子带中的系数进行分类，用累积量的估计方法计算每一类小波系数的模型参数。实验结果表明，与传统的同态滤波框架下的同类算法，以及与未采用分类技术的非同态滤波同类算法相比较，本文算法在主、客观性能评价上均有一定的优势，取得了较好的去斑效果。本文提出的基于异质性测度对小波系数分类的思想为SAR 图像去斑算法的研究提供了一种新的途径。

针对基于图像融合的隐藏在人衣服下面的**检测技术存在的未充分保护人体的隐私权、色彩失真等问题，提出了一种基于模糊C 均值 (Fuzzy C-means Clustering，FCM) 聚类分割的隐藏**检测方法，该方法采用FCM聚类、数学形态学对红外图像进行**分割与提取，并将**融合到彩色可见光图像HSI 空间的I 分量中，通过逆变换得到RGB 彩色融合图像。该方法的融合过程只有**参与，避开了人身体的其他部位，保护了人体的隐私权，且融合图像维持了源可见光图像的真彩色、**目标清晰。经过对比实验，本文方法得到的融合图像具有更丰富的信息，在主观上具有更好的视觉特性，在客观评价指标上也取得了良好的评价。

NVIDIA 在其GPU 平台上开发的FFT 库CUFFT 经过几次升级，但在二维FFT 实现上效率还有提升空间，而且对于特定不能与上下文的计算融合，导致多次对Global memory 的访问。本文分析合并内存访问事务大小与占用率之间的关系，优化使用GPU 存储器资源，对小数据量2 次幂二维复数FFT 在GPU 上的实现进行改进，加速比最高达到CUFFT 6.5 的1.27 倍。利用实数FFT 结果的共轭对称性，算法的效率比复数FFT 算法运算量降低了40%。最后将FFT 的改进应用到光学传递函数(OTF)的计算中，采用Kernel 融合的方法，使得OTF 的计算效率比CUFFT 计算方法提高了1.5 倍。

针对高分辨率的遥感图像，提出了一种视觉词袋和Gabor 纹理融合的图像检索方法。遥感图像纹理信息丰富，局部关键点多，当图像存在较多相似纹理时，视觉词袋检索准确率下降。将视觉词袋和Gabor 纹理融合在一起结合了局部特征和全局特征以及中层词袋和底层纹理的优点，可以改进遥感图像的描述方式。实验结果表明，通过合理地分配视觉词袋和Gabor 纹理的权重，特征融合的检索性能与单一特征方法相比有较大提高，并优于传统的Gabor 纹理和颜色矩融合方法。因此，视觉词袋和Gabor 纹理融合在遥感图像检索领域是一种有效的方法。

激光照明的主动探测是通过发射激光对目标进行照明，并对目标的反射光接收、成像的一种探测方式。本文分析了该过程中大气后向散射对系统探测能力的噪声干扰，建立了相应的物理模型，并对相关影响因素做了仿真，为主动探测系统设计中减小后向散射的考虑提供了理论支持。设计了外场实验，利用CCD 相机对远距离目标的回波以及大气后向散射进行了探测，并将探测图像的灰度值统计与理论计算结果进行了定性比对，实验结果与理论分析较为符合。此外，该实验系统的设计参数也为相关主动探测系统的设计提供了参考。

同时优化运动和结构的集束调整方法存在对初始值依赖太大，收敛速度慢，收敛发散等数值稳定性低的缺点。本文提出了一种新的用于立体视觉定位的多帧序列运动估计方法，该方法收敛速度快，能收敛到全局最小，可大大减少积累误差。立体视觉定位仿真实验和户外智能车真实实验表明：基于多帧运动估计的实时立体视觉定位算法在计算精度、运行时间、抗噪声、对初始参数的稳定性方面都优于基于集束调整的实时立体视觉定位算法。