H₂S，CH₄多组分气体浓度测量技术的研究对石油石化行业的安全生产有重要意义。基于中红外TDLAS技术， 选用中心波长为8.309 μm的量子级联激光器(Quantum Cascade Laser,QCL)为检测光源，搭建30 m长距离的遥测实验系统，使用WMS波长调制法对H₂S，CH₄气体的吸收谱线进行连续调谐与扫描，并对高频正弦载波进行了最优深化调制，实现了H₂S，CH₄多组分气体的同时测量。实验将H₂S与5%体积分数的高浓度水汽进行混合测量，分析并验证了该波段的水汽吸收难以对测量造成交叉干扰的优良特性，并利用Savitzky-Golay平滑滤波器提高了检测信号的信噪比。通过遥测实验，分析了15 m，30 m不同遥测距离对检测信号的影响，并利用增加积分时间与计算信噪比的方法，得到了128.75×10^-9 m的遥测最低限。最后，Allan方差的计算结果表明，当积分时间为183 s，142 s时，系统对H₂S，CH₄气体的最低检测下限分别为0.593×10^-9和1.160×10^-9。本文的研究结果为中红外波段H₂S，CH₄多组分气体的高灵敏度、同时测量提供了一种有效途径，为多组分气体的遥测应用提供了参考。

为满足在瞬态条件、不同物距下获得稳定高质量序列图像的成像需求，设计了四通道序列前光高速成像系统。系统采用像空间平行分光，以成像原理为出发点，对系统的设计关键进行分析。以理论计算参数为设计依据进行分镜组（物镜组、场镜及准直镜租、汇聚镜组）设计并分别进行像差独立校正，加入场镜减小系统体积和重量，提升光能利用率，通过视场和光瞳的准确衔接提高光束的传输效果，在此基础上对分镜组进行整合优化，加入分光器件形成最终的四通道序列前光成像系统。设计物距可调光路，使用中通过调节物镜组手轮保证系统在0.5 m~∞物距下的成像质量，同时保持一次像面位置不变，增强系统性能稳定性的同时降低了装调难度。系统可根据实际需要对接收端进行更换，且在分光区域加入分光器件后可拓展至八通道系统。利用装调后的序列前光成像系统进行实验室检测和现场试验，其主要光学性能良好，各通道实测分辨率可达到72 lp/mm，成像一致性大于98%。现场试验结果表明，该光学系统可满足瞬态条件下序列图像的拍摄要求。

无人机在大机动运动时视场变化较大，在弱纹理环境下视觉特征易丢失，这降低了视觉距离测量的精度。针对此问题，本文将折反射全景相机与结构光相结合，进一步提出了融合结构光的折反射全景单目视觉测距方法。在本研究中，为了提高测距方法的精度以及处理速度，首先对结构光进行感兴趣区域（ROI）提取，并运用中值滤波对激光条纹图像进行去噪后，再采用改进的Steger算法进行亚像素级别的结构光光条中心坐标提取。其次，运用最小二乘原理对提取的亚像素点进行曲线拟合，得到结构光的曲线方程。最后，通过理论推导求取空间平面参数，建立测距目标函数，进一步求得距离信息。实验结果表明：在不同场景下，所提出测距方法的测距精度均在3%以内，证明了该方法的有效性。满足无人机在大机动运动条件下以及弱纹理场景中稳定可靠的测距需求，进一步提升了无人机环境感知能力。

为实现不同尺寸微粒的高效分离，提出一种三角形截面微流道的惯性微流控芯片，研究了微粒在流道中的聚焦与分离特性。首先，设计一种直角三角形截面结构的螺旋流道，采用精密微铣削工艺加工了流道的铝材模具，利用倒模与等离子清洗键合工艺制备微流控芯片。接着，配制三种尺寸（6 μm，10 μm和15 μm）的荧光微粒悬浮液，利用高速摄像机和荧光显微镜拍摄粒子在流道中的运动轨迹，观测不同悬浮液流量时微粒的聚焦效果。最后，对微粒聚焦轨迹图像进行堆叠分析，研究微粒的惯性聚焦与分离行为。结果表明：随着悬浮液流量的增大，6 μm粒子逐渐聚焦并向流道外壁面迁移，而10 μm和15 μm聚焦粒子束则向流道中心迁移。当悬浮液流量为1.5 mL/min时，6 μm和15 μm混合粒子实现了100%精确分离。研究结果表明，三角形截面螺旋流道可产生强偏置二次流，使不同尺寸微粒实现高效、精确分离，为细胞精准操控提供了一种新的技术手段。

为了提高传统超声固结振动装置的输出振幅，达到金属箔材稳定固结的要求，提出了一种单侧双换能器结构的双振头超声固结振动装置。基于谐振系统设计理论完成了尺寸参数设计，对该装置进行模态分析及优化，得到最佳纵振频率为20 247 Hz；基于等效四端网络法对双振头超声固结振动装置进行建模仿真，最大输出振幅能达到36 μm；最后，制作实验样机进行振幅测试实验，探究输出振幅与激励电压之间的关系。实验结果表明：输出振幅与激励电压线性相关，该装置的最大输出振幅为34.4 μm，与仿真结果的误差率小于5%。验证了结构的合理性，有效提高了装置的输出振幅，促进了超声固结技术在相关领域的应用。

由转子质量不平衡和传感器跳动引起的谐波振动是磁悬浮转子系统中的主要扰动。为了抑制这些干扰，提出了一种基于重复控制和可变相位自适应陷波反馈的谐波振动抑制的复合控制方法。首先通过建立磁悬浮转子系统模型，分析了不同干扰振动力的产生机理。然后，设计了插入式重复控制器，抑制传感器跳动引起的谐波振动，利用自适应陷波滤波器在线提取同频信号自适应补偿不平衡，通过改变不同频率下的相位角来保持系统的稳定性，并对同频位移刚度进行补偿，使系统在较宽的速度范围内自抑制谐波振动。最后，通过仿真和实验对提出的控制方法进行了验证。实验结果表明，一次、三次和五次谐波振动分别减少94.4%，90.4%和85.9%，采用所提出的复合控制方法可以有效抑制谐波振动。验证了所提控制方法的有效性。

针对激光扫描获取城市场景出现不同时期位置偏差，传统点云配准方法存在效率低和鲁棒性低等局限性，本文提出了顾及杆状物和车道线的点云配准改进方法。首先对滤波后的点云进行体素格网降采样，再利用布料模型滤波对地面点滤波，后使用K均值无监督分类非地面点云，后用先验的随机一致抽样法提取杆状物作为目标特征，并根据点云反射强度提出点云灰度图和空间密度分割法提取车道线。利用改进迭代最近点（ICP）算法和法向量约束，将杆状物作和车道线作为配准基元，几何一致算法剔除错误点对，并使用双向KD-tree快速对应特征点的关系，加快配准速度和提高精度。经实验证明，在低重叠度的城市点云场景耗时不到20 s，且只迭代20次，精度可达1.987 7×10^-5 m，可实现城市道路场景点云的高效准确配准。

利用图像结构特征进行图像修复，是近年来在深度学习技术广泛应用背景下出现的新方法。应用该方法可以在缺失区域内生成合理的内容，但图像修复结果过于依赖图像结构的提取内容，且在实际训练中会出现错误的持续传播和累积，一旦图像结构存在噪声或失真会直接影响到图像的生成质量。该方法处在探索应用阶段，尚存在网络训练难度大、鲁棒性较差、生成图像上下文语义不一致等问题。为此，本文提出了一种图像平滑结构指导修复的并行网络结构。图像平滑结构的生成内容不直接作为下一级网络的输入，只为网络的解码层提供指导信息。同时，为了更好地匹配和均衡结构与图像之间的特征关系，本文结合transformer提出了一种多尺度特征指导模块。该模块利用transformer联系全局特征的强大建模能力，对结构和图像纹理之间的特征进行匹配和均衡。实验结果表明，本文方法在三个常用的数据集上能够有效地恢复图像缺损内容，并且可以作为图像编辑工具实现目标移除。

U型网络结构的脑肿瘤自动分割方法由于多次卷积和采样操作会造成信息损失，导致分割效果不佳。为解决这一问题，提出了能够利用语义信息流引导上采样特征恢复的特征对齐单元，并在此基础上设计轻量级的双重注意力特征对齐网络（DAFANet）。首先，将特征对齐单元分别引入3D UNet、DMFNet和HDCNet三个经典网络，以验证其有效性和泛化性。其次，在DMFNet基础上构造轻量级的双重注意力特征对齐网络DAFANet，利用特征对齐单元强化上采样过程中的特征恢复，3D期望最大化注意力机制同时作用于特征对齐路径和级联路径，用于重点获取上下文的全程依赖关系。同时使用广义Dice损失函数提升数据不平衡时的分割精度并加快模型收敛。最后，在BraTS2018和BraTS2019公开数据集进行验证，文中所提算法在ET，WT和TC区域的分割精度分别达到80.44%，90.07%，84.57%和78.11%，90.10%，82.21%。相较于当前流行的分割网络，具有对增强肿瘤区域更好的分割效果，更擅长处理细节和边缘信息。

由于不同的照明条件、复杂的大气环境等因素，相同端元的光谱特征在图像的不同位置呈现出可见的差异，这种现象被称为端元的光谱变异性。在相当大的场景中，端元的变异性可能很大，但在适度的局部同质区内，变异性往往很小。扰动线性混合模型（Perturbed Linear Mixing Model，PLMM）在解混的过程中可以减轻端元变异性造成的不利影响，但是对缩放效应造成的变异性的处理能力较弱。为此，本文改进了扰动线性混合模型，引入了尺度因子以处理缩放效应造成的变异性，并结合超像素分割算法划分局部同质区，然后设计出基于局部同质区共享端元变异性的解混算法（Shared Endmember Variability in Unmixing，SEVU）。与扰动线性混合模型，扩展线性混合模型（Extended Linear Mixing Model，ELMM）等算法相比，所提SEVU算法在合成数据集上平均端元光谱角距离（mean Spectral Angle Distance， mSAD）和丰度均方根误差（abundance Root Mean Square Error， aRMSE）最优，分别为0.085 5和0.056 2；在Jasper Ridge和Cuprite真实数据集上mSAD是最优的，分别为0.060 3和0.100 3。在合成数据集和两个实测数据集上的实验结果验证了SEVU算法的有效性。

沉浸式的虚拟现实体验中视觉诱发晕动症（Visually Induced Motion Sickness， VIMS）是影响虚拟现实系统发展与应用的一个重要问题。现有的基于视觉内容的评价方案大多考虑的要素不够全面，对运动信息的提取较为简单，且少有考虑时域上的突变对晕动症的影响。针对上述问题，提出了虚拟现实中视觉诱发晕动症时空多特征评价模型；基于立体全景视频中空域、时域信息来设计视觉诱发晕动症评价模型，采用更符合人眼感知的加权运动特征，并考虑了立体全景视频时域的突变信息设计了特征提取方式。所提出模型分为预处理模块、特征提取模块及时域聚合与回归模块。预处理模块用于视口提取和光流图、视差图、显著图的估计。特征提取模块包含前背景加权运动特征提取、基于变换域的视差特征提取、空间特征提取及时域突变特征提取。时域聚合后通过支持向量回归得到VIMS评价分数。实验结果表明，该模型在立体全景视频数据库SPVCD上的预测结果与平均主观意见分的皮尔逊线性相关系数为0.821、斯皮尔曼相关系数为0.790、均方根误差为0.489。该模型取得了优良的预测性能，验证了所提出特征提取模块的有效性。

由于卷积操作的局限性，现有的皮肤病变图像分割网络无法对图像中的全局上下文信息建模，导致其无法有效捕获图像的目标结构信息，本文设计了一个融入交叉自注意力编码的U型混合网络，用于皮肤病变图像分割。首先，将设计的多头门控位置交叉自注意力编码器引入到U型网络的最后两个层级中，使其能够在图像中学习语义信息的长期依赖关系，弥补卷积操作全局建模能力的不足；其次，在跳跃连接部分引入一个新的位置通道注意力机制，用于编码融合特征的通道信息并保留位置信息，提高网络捕获目标结构的能力；最后，设计一个正则化Dice损失函数，使网络能够在假阳性和假阴性之间权衡，提高网络的分割结果。基于ISBI2017和ISIC2018数据集的对比实验结果表明，本文网络的Dice分别为91.48%和91.30%，IoU分别为84.42%和84.12%，分割精度在整体上优于其他网络，且具有较低的参数量和计算复杂度，即本文网络能够高效地分割皮肤病变图像的目标区域，可为皮肤疾病辅助诊断提供帮助。

不同于普通图像压缩，多光谱图像压缩除了需要去除空间冗余同时还需要去除光谱间冗余，近年来研究表明端到端的卷积神经网络模型在图像压缩方面具有很好的性能，但对于多光谱图像压缩其编解码器并不能有效解决同时高效提取到多光谱图像空间和光谱间特征的问题，同时也会忽略图像局部特征信息。针对以上问题，本文提出了一种融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法。所提出网络在压缩模型的编解码器中嵌入了可以提取出不同尺度下空间和光谱间特征信息的多尺度特征提取模块，以及可以用来捕捉局部空间信息和光谱信息的空间光谱间非对称卷积模块。实验表明，与传统算法如JPEG2000和3D-SPIHT以及深度学习方法相比，在Landsat-8的7波段和Sentinel-2的8波段数据集上所提出模型的峰值信噪比（PSNR）指标高于传统算法1-2dB。在平均光谱角度（MSA）指标的衡量下，所提出的模型在Landsat-8数据集上优于传统算法约8×10^-3 rad，在Sentinel-2数据集上优于传统算法约2×10^-3 rad。满足了多光谱图像压缩对空间和光谱间特征提取以及局部特征提取的要求。