提出了一种基于SOPC的TAU320红外热像仪联网方案。采用美国Altera公司生产的 Cyclone III系列FPGA芯片作为平台，搭建了包含SRAM、W5300多个外设接口的SOPC系统。通过TAU320热像仪 采集视频数据，并将其乒乓存储至SRAM；采取DMA方式读取数据，经W5300网络芯片将其传送至远程PC 机。PC端用于控制硬件电路的工作状态切换以及实现视频显示。本文系统采用TCP协议实现了视频数据传 输，并具有体积小、功耗低、控制灵活等特点。

在航空遥感图像复原过程中，系统调制传递函数(Modulation Transfer Function, MTF)测量是非常重要的一步。刀刃法因具有很多优点而成为测量MTF中较常见的方法。利用刀刃法测量红外相机MTF时，边缘扩散函数(Edge Spread Function, ESF)的提取和拟合非常关键，这直接决定了后续MTF计算效果的好坏。实验设计了一种新的提取边缘数据点的方法。该方法通过移动刃边来直接观察单个像元灰度值的变化，比利用遥感图像获得ESF的传统方法要简单、直观。同时，对比了线性拟合、高斯拟合与费米拟合三种ESF曲线拟合方法的效果。结果表明，费米拟合很好地平滑了ESF两端的噪声，效果最好。

水泥回转窑是新型干法水泥生产流程中的核心设备。窑筒 体的表面温度可以综合反映窑内状况，因此对回转窑筒体的表面温度进行实时监测是保障回 转窑安全运行的重要手段。为了有效表达温度分布状况，对回转 窑筒体表面温度的三维热图像生成方法进行了研究。采用灰度级-伪彩色映射模 型将不同温度映射成了不同颜色，并创新性地通过结合OpenGL技术实现了三维热图 像颇具真实感的实时呈现。现场测试结果表明，基于此方法生成的回转窑筒体表面的三维 热图像具有表达直观、运行稳定可靠等特点。

随着红外探测技术的飞速发展，地物背景红外特征研究也 具有越来越重要的**意义。根据热平衡方程建立了地物背景表观温度的经验模型，并推 导出了与4种基本气象参数相关联的背景表观温度表达式。在此基础上，运 用最小二乘法对实测数据拟合出了未知参数bi (i=1 ～ 5)。经对比发现，模拟结果与实测结 果基本相符，其误差控制在3.5℃以内。模拟结果很好地反映出了背景表观温度的基本走 势。在缺少有效观测手段时，这种方法可以快速地对地物背景的表观温度给出较好的初步 估计。通过误差分析，发现环境温度的测量精度对背景温度计算精度的影响最为明显。

为了解决港口背景下红外运动目标检测中受背景干扰带来的误分割和误跟踪问题,提出了一种基于港口背景抑制和光流检测的红外运动目标检测方法。首先，通过对小波分解图像进行OTSU分割，得到天水线区域。然后使用多级滤波确定序列图像中港口背景的抑制基准点，并根据这些背景抑制基准点实现序列图像的港口背景抑制。最后，运用光流预测实现红外运动目标检测。通过对实际港口背景红外图像进行背景抑制和红外运动目标检测的实验，验证了所提方法的可行性和有效性。

随着红外探测器和拍星技术的迅速发展，利用近红外进行全天时星光目标探测已经成为可能。对近红外全天时星光图像进行了特性分析。近红外星光目标提取、星光目标定位误差修正方法的研究与改进将会给导航系统带来新的革命，使得全天时导航的稳定性与可靠性变得更佳。根据近红外星图技术及其发展状况，结合目前典型导航平台的需求，分析了基于近红外星图全天时定位技术在导航平台上应用的可行性。对其中的典型关键技术进行了论述，为该领域的研究与应用提供了相应的依据。

头发中的重金属含量可以反映出人体健康的变化。提出了运用高光谱数据检测头发中重金属元素铬含量的方法。对头发的透射率波长曲线进行了包络线消除、吸收特征参量化等处理。以化学检测的铬含量作为标准数据，化学检测精度可达90%以上。然后训练人工神经网络，通过调节网络的隐含层层数、结点数和激活函数来优化模型。实验计算表明，隐含层层数为1，结点数为7或9的人工神经网络的预测效果较好。利用统计实验结果对人工神经网络的内部精度和外部精度进行评价。人体头发中铬的敏感波段为1380 nm～1550 nm、1880 nm～2100 nm、2120 nm～2210 nm；训练后的神经网络预测的均方根误差为13%，精度达87%。实验结果表明，应用高光谱技术可以快速无损地检测人体头发中的重金属元素铬的含量。

基于傅里叶变换红外(Fourier Transform Infrared, FTIR)光谱仪等先进测试 手段，建立了一种估计目标光谱发射率的方法框架。首先，通过双温度测量标定获得FTIR光谱仪关于波 长的背景辐射亮度函数和响应度函数，提高了测量的准确性；其次，基于大气窗口的辐射亮度数据进行高阶多 项式拟合，进一步抑制了杂散辐射的影响；然后通过对大气吸收波长的辐射特性进行估计，获得了所测波段的 红外亮度曲线；最后估计了目标的光谱发射率，其相对误差均在1%以内。测试结果表明，本文方法行之有效。