运动模糊图像点扩散函数（PSF）的精确估算是模糊图像复原的关键。为了提高PSF参数估计的准确性，消除频谱图中央亮线对模糊角度估计的干扰，提出一种运用窗函数来提高PSF参数估计精度的方法。对运动模糊图像进行二维离散傅里叶变换和对数运算，计算图像的功率频谱图，对频谱图像添加窗函数Hanning，对处理后的图像进行中值滤波平滑处理和二值变换处理，再结合形态学算法和Canny算子边缘检测对频谱图进行优化，最后通过Radon变换，得到模糊方向。根据模糊方向结果，在模糊角度方向上对运动模糊图像的频谱图进行Radon变换，分析负峰值之间的距离，得到暗条纹间距，根据暗条纹间距与模糊长度之间的关系，求出模糊长度，从而完成两个点扩散函数参数的估算。结果显示，与现有算法相比，所提算法提高了参数估计的精度，复原时产生的振铃和伪影现象减少，充分利用图像信息的同时操作简便。

量子精密测量作为当代量子力学的主要应用方面之一，近些年来一直是量子科技的重要研究和发展方向。量子精密测量的主要研究目标是针对物理系统中的未知参数，利用量子资源进行量子增强测量，以提升参数测量精度。与其他物理系统相比，光子系统具有相干时间长、不易受到环境干扰等优越性，因而常被用作量子信息处理的载体。以光子为基础的传感器提升传感精度是光量子精密测量的主要任务。介绍了量子精密测量的一般性原理，给出参数估计的量子极限精度下界。同时，介绍了目前光量子精密测量的理论与实验研究进展以及相应的挑战。

针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题，将 Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合，提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用 Hough变换，从距离像图像中提取目标运动轨迹特征，校正距离走动并解速度模糊; 然后利用 MDCFT校正多普勒频率徙动，估计目标运动参数; 最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明，该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法，其抗噪声能力提升了约 17.6 dB; 即使雷达回波输入信噪比低至 -35 dB，该方法仍可精确估计目标运动参数，充分聚焦目标回波能量。

量子Fisher信息作为精密测量领域中的重要概念, 其倒数给出被测参数可达精度的上限。本文利用右对数导数给出开放量子系统量子Fisher信息流的表达式, 并将其应用于与非马尔可夫环境相互作用的二能级系统, 讨论了利用右对数导数给出的量子Fisher信息流的正负性与非马尔可夫过程之间的关系。此外, 系统在演化的过程中, 量子Fisher信息流存在奇异性, 该奇异性与量子Fisher信息的奇异性同时出现, 它们均来源于密度矩阵某一趋于零的本征值。

针对非均匀采样非线性系统存在外界扰动造成难以控制的问题, 利用数据驱动策略, 提出了无模型自适应准滑模控制算法。首先, 将系统动态线性化过程中的伪雅可比矩阵参数估计误差视为一种外界扰动; 其次, 利用滑模控制的方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该算法特点是: 结合了滑模控制固有的特性来减小外界扰动对系统控制作用的影响, 有效地提高了控制效果。最后, 对该控制算法的稳定性也进行了分析, 通过一个非均匀采样非线性系统的仿真实验验证了所提算法的有效性。

为了解决水下图像在复杂水体中表现的画面模糊和颜色失真的问题，提出了一种基于HSV分类、CIELAB均衡与最小卷积区域暗通道先验（DCP）的水下图像恢复算法。基于H与S阈值将水下图像分为高饱和度失真图像、低饱和度失真图像及浅水图像等3类。分类后的水下图像分别经CIELAB均衡及自适应图像增强恢复，其中水下成像系统参数通过最小卷积区域DCP估计。实验结果表明，所提算法在图像恢复效果、评价质量和实时性指标上均优于对比算法，其中峰值信噪比和结构相似指数值分别平均提升了26.88%和17.3%，水下彩色图像质量评价值提升了4.3%。

针对合成孔径雷达（SAR）属性散射中心估计问题，提出基于烟花算法的方法。首先，在图像域对SAR图像中高能量区域进行分割解耦，获得单个独立散射中心在图像域的表现形式。在此基础上，以属性散射中心参数化模型为基础，构建优化问题，对分离出来的单个散射中心进行最优参数的搜索。在此阶段，引入烟花算法进行参数寻优。该算法具有强大的全局和局部搜索能力，在保证优化精度的条件下避免陷入局部最优，从而保证散射中心参数估计的可靠性。在原始图像中剔除求解后的单个散射中心，对残余图像进行高能量区域分割，序惯估计下一个散射中心的属性参数。最终，获取输入SAR图像上所有散射中心的参数集。实验中，首先基于MSTAR数据集中的SAR图像进行参数估计验证，通过参数估计结果与原始图像的对比以及基于估计参数集对原始图像进行重构，反映了提出算法的有效性。此外，实验还基于估计得到的属性参数进行SAR目标识别算法验证，通过与其他参数估计算法在相同条件下进行识别性能的对比，进一步体现了提出方法在属性散射中心参数估计上的性能优势。

针对高速机动目标的运动参数估计问题, 基于鲁棒互相关和多项式调频小波变换 (RCCF-PCT), 提出了一种高速机动目标运动参数估计方法。该方法首先采用幂率变换增强信号, 利用距离像互相关和鲁棒多项式回归完成距离徙动校正; 再采用多项式调频小波变换对多普勒徙动初步补偿后的信号进行参数化时频分析, 利用提取的时频脊特征完成目标运动参数的精确估计。通过数值实验验证了算法的有效性。

针对光源调制引起的伴生调幅和相位偏移，直流光强、交流光强和调制深度的漂移以及载波相位延迟等因素对干涉型光纤水听器相位生成载波(PGC)解调结果的影响，本文提出了一种同时适用于PGC内调制和外调制的基于扩展卡尔曼滤波(EKF)参数估计的PGC解调方法(PGC-EKF方法)。结合考虑非线性因素影响的PGC解调模型，对传统的PGC解调过程进行改进，并引入基于EKF的椭圆拟合算法对该模型中的各未知参数进行估计；改进了现有任意椭圆一般方程的系数与其对应参数方程中参数的关系式的推导过程，修正了现有推导结果中错误的部分，简化了现有推导结果，并结合本文所用模型特点进行了进一步的推导。对PGC-EKF进行实验验证，结果表明，相比传统的PGC-Atan解调方法，本文提出的PGC-EKF方法将解调结果的信噪比提高了8.84 dB，总谐波失真降低了19.25 dB，信噪谐波比提高了17.16 dB，系统性能有了明显提升。实验结果说明PGC-EKF方法能够比较有效地解调出待测信号，并抑制上述因素引起的波形失真和交流干扰。