光谱反射率维度高, 与光照和观察条件无关, 能够真实、 客观地描述物体的颜色信息, 由物体本身特性决定, 因此被称为物体的“指纹”。 但是, 光谱反射率数据量超过传统三色系统十倍以上, 这些巨大的光谱数据在存储、 数据处理及传递等方面造成巨大的负担, 花费太多的计算时间。 如果高维光谱可以通过数学变换方法映射到低维空间, 并确保低维空间能够更好地表示原始光谱所覆盖的信息, 可以有效地压缩多光谱数据, 提高基于光谱的颜色复制的处理效率。 针对主成分分析法平等地对待可见光范围的所有波长, 重建光谱仅仅是对原始光谱的数学逼近, 由于波长对颜色的重要性不同, 经常会导致光谱重建误差较小而色度误差较大的问题, 提出了一种基于光谱色差权重函数的多光谱降维算法。 使用主成分分析法将孟塞尔颜色系统Munsell维度降低到1维, 再恢复重建到31维, Munsell的原始光谱和重建光谱的平均光谱色差作为权重函数。 以NCS为训练样本, 分别以NCS、 Munsell和3张多光谱图像为测试样本, 分析和比较本文推荐的权重主成分分析法与主成分分析法以及另外4种权重主成分的性能。 以D65/2°和A/2°照明观察条件下的CIELAB色差和均方根误差(RMSE)分别评价测试样本的原始光谱和重建光谱之间的色度重建精度和光谱重建精度。 实验统计结果表明: 相对于主成分分析法, 无论测试样本是多光谱数据还是多光谱图像, 推荐的方法在牺牲一定光谱重建精度的情况下, 在D65/2°和在A/2°两种照明观察条件下的色度重建精度得到显著的提高, 而色度重建精度提高对于目前广受关注的基于光谱的颜色复制研究具有非常重要意义。 实验统计结果也表明本文推荐的方法的色度重建精度优于目前已经存在的另外4种权重主成分分析法。

探究渐进多焦点镜片间接法设计中权重函数和平均曲率分布对镜片光焦度和像散的影响。设计了两组权重函数分布以及平均曲率分布，提出了根据符合度矩阵重置镜片权重分布的优化方法。在相同参数下计算出5组具有不同权重函数和平均曲率分布的渐进多焦点自由曲面面型。对镜片进行加工和评价测量，实验结果表明：权重函数的形状、面积以及权重值的不同，可对镜片光学性能带来不同方面的优化，且权重函数和平均曲率分布共同影响镜片的光焦度和像散分布。

在数字图像相关方法中,光噪声和电子设备噪声等因素会影响应变场的计算精度。基于单点的冗余应变信息提出利用概率密度函数或者构造指数权重函数,通过加权求和逐点抑制应变场中的噪声。将该方法运用于逐点最小二乘法识别了模拟数字散斑图像仿真实验,带孔板拉伸实验和带裂缝的钢筋混凝土柱的受弯实验的应变场。结果表明:相较于经典的逐点最小二乘法,在均匀变形情况下,本文方法能够有效提高应变场精度;当两个方法获得相同精度的应变场时,本文方法的计算速度提高了65%以上;在裂缝附近,本文方法能够获得更可靠的应变值,适用范围更广;相较于基于正则化平滑的有限单元应变方法,本文方法的计算精度更高,而且计算速度更快。

为了解决传统非局部立体匹配算法在纹理丰富区域匹配误差较大的问题,提出基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法。代价计算阶段,结合灰度和梯度信息求得匹配代价。代价聚合阶段,为降低相似背景下的误匹配率,利用最小生成树进行代价聚合,结合颜色和边缘信息重新定义权重函数。再利用胜者为王(WTA)策略求得最佳视差,通过左右一致性检验和中值滤波等后处理操作对视差图作精细化处理。最后在Middlebury数据平台上对算法进行可行性验证,实验结果表明,图像的平均误匹配率由原算法的6.02%降低到5.10%。

高动态范围成像技术能够全面有效地反映拍摄场景信息，有利于在复杂环境下获得更高的成像质量。目前基于多曝光图像序列的高动态范围图像融合算法需要高精度配准的输入图像序列，无法克服动态问题带来的影响，无法针对存在动态目标的多曝光图像序列进行高动态范围图像融合。基于此，提出了一种高动态范围图像融合算法。该算法利用基于色彩梯度的微分光流法获得由相机抖动以及场景目标运动导致的多曝光图像之间的动态目标偏移量；结合标定的逆相机响应函数构建高动态范围图像融合权重函数，对存在动态问题影响的多曝光图像进行高动态范围图像融合。实验结果表明，提出的算法无需提前对输入图像序列进行精确配准，能够有效克服动态问题影响，实现动态目标的高动态范围图像融合。

针对仅采用局部或全局信息无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割模型。首先,利用图像局部信息和全局信息建立局部能量项和全局能量项,并且利用演化曲线轮廓内外小邻域的灰度均值差作为自变量,建立了权重函数模型,实现了局部能量项和全局能量项之间权重的自适应调整,提高了模型分割灰度不均匀图像的效率和准确性。其次,提出了一种新的能量惩罚项,避免了水平集函数的重新初始化,增强了数值计算的稳定性。最后,为验证模型的优越性,将模型与CV模型、LBF模型和LGIF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标对分割结果进行了客观、定量分析。最终结果表明: 该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率。

针对移动最小二乘法中的权重函数影响域提出一种基于De Giorgi迭代技术的估计方法。新方法可有效估计权重函数在局部邻域中的影响半径，从而构造权重函数的具体形式。采用此算法对某航空炸弹的弹道进行处理，通过实验表明，在移动最小二乘法中使用新方法构造的权重函数获得的弹道模型能满足工程精度要求，并且提高了拟合曲线的光滑性。

锥束CT圆轨迹反投影滤波(BPF)算法能够有效处理数据截断问题, 在感兴趣区域成像研究中具有重要的地位。但是当锥角增大时, 重建图像的顶端和底端会出现严重的伪影, 从而影响图像质量。为解决该问题, 从扇束圆轨迹BPF算法出发, 重新推导了锥束圆轨迹BPF算法, 通过对锥束伪影成因分析, 提出了一种基于锥角大小和轴向距离大小的权重函数, 修正了重建过程中差分反投影图像求解部分, 达到抑制伪影的目的。实验结果表明, 改进的大锥角锥束CT圆轨迹BPF算法能够在锥角增大时有效地抑制锥角效应, 提高重建图像质量。