现有的基于深度学习图像融合算法无法同时满足融合效果与运算效率，且在建模过程中大部分采用基于单一尺度的融合策略，无法很好地提取源图像中上下文信息。为此本文提出了一种基于信息感知与多尺度特征结合的端到端图像融合网络。该网络由编码器、融合策略和解码器组成。具体来说，通过编码器提取红外与可见光图像的多尺度特征，并设计特征增强融合模块来融合多个尺度的不同模态特征，最后设计了一个轻量级的解码器将不同尺度的低级细节与高级语义信息结合起来。此外，利用源图像的信息熵构造一个信息感知损失函数来指导融合网络的训练，从而生成具有丰富信息的融合图像。在 TNO、MSRS数据集上对提出的融合框架进行了评估实验。结果表明：与现有的融合方法相比，该网络具有较高计算效率；同时在主观视觉评估和客观指标评价上都优于其它方法。

分量替换是遥感图像融合中的一种经典方法，其具有良好的空间保真度，但容易产生光谱失真，为此本文提出一种结合结构与能量信息的全色与多光谱图像融合方法。方法首先通过超球面颜色空间变换分解多光谱图像的空间和光谱信息。其次，通过联合双边滤波引入了两层分解方案。然后，将全色图像和强度分量分解为结构层和能量层。最后，提出结构层通过邻域空间频率策略融合，强度分量的纯能量层用作预融合图像的能量层。强度分量定义颜色的强度，通过将预融合结构层与强度分量的能量层结合，可以有效地结合源图像的空间和光谱信息，从而减少全色锐化图像的光谱失真。本文在 Pléiades和 QuickBird数据集上进行大量实验，并对实验结果进行定性和定量分析，结果表明所提方法与现有先进方法相比具备一定优越性。

针对红外与可见光图像融合过程中细节信息的缺失、融合结果对比度较低等问题，提出一种基于显著性检测与多层潜在低秩表示的红外与可见光图像融合方法。首先，使用基于显著性检测的方法对红外与可见光图像进行预融合；然后，使用多层潜在低秩表示方法依次将红外图像、可见光图像和预融合图像分解为低秩层和细节层；其中细节层采用结构相似性和 L2范数相结合的方法进行融合，低秩层使用基于能量属性的方法进行融合；最后，将低秩层和细节层的融合结果重构便得到最终的融合图像。文中将该方法与 11种具有代表性的图像融合方法进行了评估比较，通过对比多组融合图像的主客观评价，其结果表明，相较于对比方法，本方法能够保留红外与可见光图像融合过程中源图像的有效细节，且融合结果具有较高的对比度，更符合人们的视觉理解。

针对夜视晕光图像区域特征差异大，导致融合图像视觉效果不理想的问题，提出一种可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法。先采用自适应阈值迭代法确定低频系数的晕光阈值，将低频系数划分为晕光与非晕光区域，在晕光区域采用非线性红外系数权值调节策略，依据图像晕光程度合理消除晕光；在非晕光区域采用灰度均值先验权值调节策略，提高较亮图像参与融合的权值，增强暗处区域的可见度。实验结果表明，本文方法对不同程度的夜视晕光场景均具有良好的适用性，能合理且有效地消除晕光，提高夜视融合图像的质量。

红外与可见光图像融合可以生成包含更多信息的图像，比原始图像更符合人类视觉感知也有利于下游任务的进行。传统的基于信号处理的图像融合方法存在泛化能力不强、处理复杂图片融合性能下降等问题。深度学习有很强的特征提取能力，其生成的结果较好，但结果中存在纹理细节信息保存少、图像模糊的问题。针对这一问题，文中提出一种基于多尺度 Swin-transformer和注意力机制的红外与可见光图像融合网络模型。Swin-transformer可以在多尺度视角下提取长距离语义信息，注意力机制可以将所提特征中的不重要特征弱化，保留主要信息。此外本文提出了一种新的混合特征聚合模块，针对红外和可见光图像各自的特点分别设计了亮度增强模块和细节保留模块，有效保留更多的纹理细节和红外目标信息。该融合方法包括编码器、特征聚合和解码器三部分。首先，将源图像输入编码器，提取多尺度深度特征；然后，设计特征聚合融合每个尺度的深度特征；最后，采用基于嵌套连接的解码器重构融合后的图像。在公开数据集上的实验结果表明本文提出的方法对比其他先进的方法具有更好的融合性能。其中在客观评价指标中 EI、AG、QP、EN、SD指标达到最优。从主观感受上，所提红外和可见光图像融合方法能够使结果中保留更多的边缘细节。

针对红外与可见光图像融合算法中多尺度特征提取方法损失细节信息，且现有的融合策略无法平衡视觉细节特征和红外目标特征，出了基于空洞卷积与双注意力机制（Dilated Convolution and Dual Attention Mechanism, DCDAM）的融合网络。该网络首先通过多尺度编码器从图像中提取原始特征，其中编码器利用空洞卷积来系统地聚合多尺度上下文信息而不通过下采样算子。其次，在融合策略中引入双注意力机制，将获得的原始特征输入到注意力模块进行特征增强，获得注意力特征；原始特征和注意力特征合成最终融合特征，得在不丢失细节信息的情况下捕获典型信息，同时抑制融合过程中的噪声干扰。最后，解码器采用全尺度跳跃连接和密集网络对融合特征进行解码生成融合图像。通过实验表明，DCDAM比其他同类有代表性的方法在定性和定量指标评价都有提高，体现良好的融合视觉效果。

为解决小型无人机“黑飞”对公共领域的威胁问题。基于无人机目标多模态图像信息，文中提出一种轻量化多模态自适应融合孪生网络（Multimodal adaptive fusion Siamese network，MAFS）。设计一种全新的自适应融合策略，该模块通过定义两个模型训练参数赋予不同模态权重以实现自适应融合；本文在 Ghost PAN基础上进行结构重建，构建一种更适合无人机目标检测的金字塔融合结构。消融实验结果表明本文算法各个模块对无人机目标检测精度均有提升，多算法对比实验结果表明本文算法鲁棒性更强，与 Nanodet Plus-m相比检测时间基本不变的情况下 mAP提升 9%。

针对红外图像存在细节纹理特征差、对比度低、目标检测效果差等问题，基于 YOLOv4（You Only Look Once version 4）架构提出了一种融合通道注意力机制的多尺度红外目标检测模型。该模型首先通过降低主干特征提取网络深度，减少了模型参数。其次，为补充浅层高分辨率特征信息，重新构建多尺度特征融合模块，提高了特征信息利用率。最后在多尺度加强特征图输出前，融入通道注意力机制，进一步提高红外特征提取能力，降低噪声干扰。实验结果表明，本文算法模型大小仅为 YOLOv4的 28.87%，对红外目标的检测精度得到了明显提升。

为了提高红外目标检测的性能，提出了一种结合帧差的核相关滤波弱小红外目标检测算法。算法首先通过核相关滤波训练当前帧获得最大回归值，相对间隔帧求取差值，以此进行循环移位，从而实现对帧间背景运动的补偿；再者借助帧间差分法提取当前帧相对运动特征，增强区分弱小目标和红外背景的能力；最后对相对运动特征进行阈值分割获得最终检测结果。仿真实验显示本算法能有效检测出复杂环境下红外弱小目标，与其他同类算法相比，本算法可以很好地对杂波和点状干扰源进行抑制，获得较高的目标检测率，同时将大量运算置于频域中，运算效率也优于其他算法。

当红外制导导弹攻击地面目标时，自然或人为因素会导致目标红外特征减弱或消失，致使导引头无法探测或间断探测目标，极大影响制导精度。为解决这一问题，提出一种导弹攻击地面弱红外目标的数字孪生导引律。根据红外导引头在物理世界的导引过程，在数字世界构建目标及导引律的孪生数字模型，通过仿真得到并保存制导全过程中各时间点上导弹运动及控制的状态参数，作为制导过程的数字孪生。实际引导中，当导引头无法得到测量信号时，它的数字孪生数据立即被激活接管导引头的工作，以导引头的孪生数据为控制系统提供加速度指令。仿真算例表明，导引头的数字孪生可在导引头无法捕获信号时，为控制系统提供机动指令对导弹实施精确引导。数字孪生导引律对红外伪装、红外干扰及恶劣气候具有鲁棒性，有广阔的应用前景。

对于地球静止轨道凝视红外相机，相机视线抖动引起的杂波是背景特征、相机参数、相机视线抖动特性和背景抑制算法等因素综合影响的结果。为了定量化评估视线抖动引起杂波的强度，综合考虑抖动频谱、探测器积分时间、帧周期和帧间差分背景抑制算法这几项时间相关因素，将它们合并为与背景无关的抖动等效角，建立了抖动等效角与背景辐射强度梯度统计量相乘形式的抖动引起杂波模型。基于相机视线抖动特性地面测量实验，分析了制冷机和动量轮引起的相机视线抖动频谱，对视线抖动引起的杂波进行了仿真模拟和模型计算，验证了理论模型。结果显示，所建立的抖动引起杂波模型计算结果与仿真模拟结果的相对偏差小于 15%，具有较好的通用性和高效性，适用于相机设计的迭代优化。

为了满足光电系统中降低载荷和高精度的需求，红外用大尺寸硅窗口经减薄设计后，面形精度要求相比一般红外窗口零件提高 1倍，是普通薄形光学窗口零件（径厚比为 10:1）的 2倍以上，若仍使用常规工艺进行加工，零件精度无法满足技术指标要求。本文结合古典抛光的加工优势，针对硅单晶材料特性，优化胶合剂配比，采用胶点分布的方式粘结加工，通过改变设备主轴转速、零件加工温度等相关技术参数，以及对常规退火与精密退火的硅窗口加工对比研究，解决了红外用薄形硅窗口的加工难题。

多余物引起航天、航空产品发生故障的案例有很多。红外探测器多余物的动态位移，会导致瞬时闪现的圆形影像故障，干扰红外弱小目标检测识别与跟踪；或者碰撞焦平面阵列产生无效像元，影响热成像系统的最小可分辨温差和作用距离。通过分步拆卸查找故障器件内的可排除宏观微粒，运用扫描电镜检测识别多余物，梳理制造过程和使用过程中出现多余物的来源和产生过程，提出必须从生产源头预防和控制多余物的途径和方法。力学和光学分析计算表明，宏观微粒破坏成像光束在焦平面上的光强分布，它位移掠过视场的时间小于 50 ms，线度小于 1 mm衍射现象显著，圆形影像大多发生在夫琅禾费衍射区域，线度 10.m大小的多余物靠近焦平面阵列产生菲涅耳衍射斑。