逆合成孔径激光雷达（ISAL）是一种相干成像系统，其图像具有明显的散斑，影响目标识别和判断。为解决该问题，近年来有学者提出一种基于模型的迭代重构（MBIR）算法。该算法直接重构目标反射率而非复反射系数（传统重构方法普遍采用的），所重构图像质量更接近光学图像。然而，该算法存在优化模型较复杂、采用的无梯度线搜索算法求解效率较低且不易收敛的问题。针对以上问题，进行两点改进。首先从信息传递的角度得到复反射系数分布、反射率分布和测量信号之间的马尔可夫关系，据此将复反射系数假设为反射率估计的完整数据集，简化了优化模型。其次，针对模型求解，应用更容易求解梯度的先验模型替代函数，并结合对数变换，将原问题转换为含梯度的无约束问题，进行高效求解。最后通过仿真数据和7 km外场实验数据验证了所提改进方法的有效性和效率。结果表明，对于高中低具有不同载噪比（5 dB、0 dB、-5 dB）的回波数据，所提改进方法在5次迭代之内即可得到较优质量的图像。

提出一种基于螺旋波带片的无透镜编码边缘增强成像技术，用螺旋波带片和图像传感器组成成像系统，对拍摄的图片进行反向传播重建。在反向传播中，取强度值可实现各向同性边缘增强成像，取实部或虚部可实现各向异性边缘增强成像。对取实部实现各向异性边缘增强成像进行理论推导，引入初始相位因子实现方向可选择的各向异性边缘增强成像。数值模拟和实验验证了理论分析与实验结果的一致性。对基于菲涅耳波带片、螺旋波带片的无透镜成像系统的边缘增强重建结果进行定量对比分析，结果证明基于螺旋波带片的无透镜成像系统更适用于边缘增强成像。所提技术在缺陷检测、智能识别和虚拟现实技术等领域具有广阔的应用前景。

为了解决复杂结构和形状的目标进行消隐数值计算时计算量大,精度较低的难点,提出基于OpenGL的目标消隐及可见部分显示方法,启用深度缓冲区进行深度测试,利用计算机图形加速卡在硬件层级迅速实现目标消隐并得到面元距离信息,提高了计算效率和精度,并通过一次光照获取目标面元与探测视线夹角的余弦值。考虑激光脉冲的时空分布特点,结合仿真得到的目标反射率分布,采用卷积模型计算目标的激光回波波形,仿真分析了发射激光脉宽、目标表面材料对目标激光反射层析成像质量的影响。

为获取物质内部成分的三维分布信息,研究了基于同步辐射红外光源的共聚焦三维成像重建算法。采用单点探测器扫描成像的方式,根据同步辐射红外谱学显微共聚焦三维成像的原理及非线性特性,建立了同步辐射红外谱学显微共聚焦三维成像模型;根据该模型的特点建立测试样品的模型,模拟了红外谱学共聚焦三维成像测试,得到了共聚焦三维成像的测试数据;分别使用Levenberg-Marquardt算法和改进型高斯-牛顿算法对使用前向模型模拟采集得到的结果进行重建。结果表明,前向模型中未加入误差时,Levenberg-Marquardt算法可以重建样品的三维信息,在前向模型中加入1%误差时, Levenberg-Marquardt算法重建得到的结果与实际结果偏差较大,而改进型高斯-牛顿算法可以重建样品的三维信息。

由于航空光电设备造价与体积等的限制，需要在不改变航空光电设备硬件结构的前提下，获取尽可能清晰的图像或视频。文章提出了基于DSP图像处理系统的超分辨率重建方法,首先利用Fourier-Mellin变换法和Keren算法的联合优化算法进行运动估计；然后利用基于边缘保持的凸集投影简化方法进行超分辨率重建；最终结合DM642的特征，在不降低精度的前提下，对算法进行优化实现。该方法在不增加系统结构体积和成本的前提下，有效地提高了成像系统的分辨力，进而提高系统的目标识别能力。在以DM642为核心嵌入式图像处理平台中实现超分辨率重建实验，所采用的相机分辨率为720×576，整个重建的时间由传统的几分钟甚至几十分钟下降至20 s左右。实验结果表明，用本文方法重建出的图像细节明显比单帧插值的图像清晰，图像的平均梯度和信息熵有了明显提高。

实际用于中子半影成像重建的方法都是线性方法，而计算机断层重建是一种能够用于中子半影成像重建的新方法。介绍了中子半影成像的断层重建原理，将半影成像的诊断图像沿径向等角度提取、微分后就可以使用断层重建方法重建。给出了使用卷积反投影方法重建不同噪声诊断图像的结果，并分析了断层重建的优缺点。重建结果表明，断层重建方法能够重建出源分布，且诊断图像的信噪比越高，重建效果越好。断层重建方法不需全仿真模拟系统点扩展函数，能够自动挑选探测图像有用的半影区数据，删除探测图像中无用的亮区和本底区数据，避免了无用数据的强干扰。

为了解决全景成像技术中观察者位于观察区域之外看到的图像会存在失真的问题,提出了一种基于视差信息的计算机重构3D视图技术.利用3D场景中的物体点经过不同微透镜在元素图像中记录的视差信息,根据光学路径分析,对重构视图中的失真部分用其它元素图像中存在的同一物体点的匹配像素进行替代,从而得到无失真的3D视图.该技术能够在更宽的观察区域内产生3D图像.