针对现有体散射测量系统中激光器与探测器相互遮挡导致探测角度减小的问题, 设计了一款新型的水中颗粒物的体散射函数测量系统。首先, 通过双潜望式光路结构, 将激光发生平面与散射探测平面分离, 减小了激光器对探测角度的遮挡; 同时, 通过潜望式出射棱镜将透射光导出水体, 避免了容器的杯壁散射, 提高背散射测量的准确性。根据实际工艺, 改进出射棱镜, 设计系统样机, 实现了3°~178°大角度范围体散射函数的测量。结合系统结构与水下光传输原理, 根据数据矫正算法, 矫正由于测量光程及水体衰减造成的偏差。对比矫正后结果与米散射仿真结果, 证明方法的可靠性。

水下光谱成像技术在水下目标物识别、海洋生态监测等领域有着重要作用。基于实际工程使用环境设计了基于液晶可调谐滤光片(LCTF)的水下光谱成像系统。该系统通过采用LCTF作为滤光结构以获得水下目标物的光谱信息。水下光谱成像系统在宽光谱LED光源的照明下, 进行水池实验获得了目标物在波长400~700 nm之间的31个通道光谱图像。对水下具有相似颜色的不同物体的光谱信息进行了讨论和分析, 结果表明: 该系统有助于水下目标物识别和分类。在海试中对珊瑚进行了原位观测, 成功获取了珊瑚礁的水下光谱图像。该系统有望应用于海洋遥感、海洋生态环境监测等领域。

基于光学成像原理和激光三角测距法，提出将三个点激光器与水下相机结合、根据水下光学图像对水下目标物距离进行测量的思路。建立了激光束与目标物垂直、与目标物之间存在旋转角、存在俯仰角三种情况下的三点激光测距理论模型，推导了目标物距离与水下激光光斑图像之间的数学关系，在此基础上得到了三种情况下的三点激光测距公式。研制了系统样机，并通过空气中和水下的距离测量实验，测试了测距模型和定标算法的误差。实验结果显示，在8.4 m范围内，使用统一测距公式对距离进行测量时，测距误差最大值约为35 cm，平均测量误差小于15 cm。研究成果可望用于水下目标较近距离的精确测距。

根据光传输理论和水体光学衰减规律，提出了水下光源主光轴上光谱辐照度随距离分布的理论模型，确定了模型结构。在此基础上，采用数值计算的方法对模型中各待定参数进行求解，根据模型结构特点提出了对不同参数进行分步拟合的思路并给出了具体的参数求解方法。为了验证建模方法的准确性和可行性，根据水下光源实测数据进行建模并对模型的精度进行了评估。结果显示：模型拟合数据与水下实测数据吻合程度较高，拟合误差的方均根值仅为实测数据方均根值的4%，说明模型拟合精度较高。该方法有望用于水下光场建模、水下图像处理等应用领域。

石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险, 给生态安全带来了巨大威胁。 其泄漏事故往往具有突发性、 偶然性以及污染范围大等特点, 传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。 卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段, 但因为水面漂浮油品颜色特征不明显, 多呈透明色, RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分, 严重影响成像监测效果。 尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发, 寻找油品的特征波段, 提高图像中水与油的对比度, 以实现溢油监测。 针对漂浮油品的光谱测量, 已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异, 难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。 为模拟实际的泄漏情景, 在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。 光谱测量结果显示, 样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1, 但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段, 说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致, 而幅值差异在紫外波段处最大。 为进一步论证光谱特征分析结果, 选择365, 436, 546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片, 对样品进行成像分析。 成像分析结果显示, 汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。 因此, 选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。 该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行, 极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景, 为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。

基于相位式激光测距的工作原理, 提出了将相位式激光测距仪用于水下测距的思路, 从原理上分析了水下相位式激光测距的可行性。通过水下距离测量实验, 对水下相位式激光测距可行性进行了验证, 完成了水下相位式激光测距仪的测距定标算法, 并探究了水体浊度对相位式激光测距动态范围和测距精度的影响。实验结果表明, 经过定标校正后的水下相位式激光测距仪在水下3.5 m范围内测距误差平均值不超过3 mm, 测距范围与水体浊度间存在指数衰减关系。该水下相位式激光测距仪为水下距离的探测提供了一种新方法, 可实现水下目标近距离的精确测距。

高光谱成像已被应用于建立干贝水分含量预测模型, 其模型性能受样本划分方法及建模方法影响。 样本划分方法决定着所选样本是否具有代表性, 而建模方法决定着如何利用样本建立模型, 但样本划分方法与建模方法的内在联系却鲜有研究报道。 在方法优选上, 将样本划分方法与建模方法进行组合, 探究不同方法组合对干贝水分含量预测模型性能的影响, 对干贝水分检测建模及分级方法的优选具有重要意义, 同时也能为其他样本的光谱建模提供参考。 采集380～1 030 nm波段下270个干贝样本的高光谱图像, 提取干贝样本的光谱数据, 通过RS, KS, SPXY和CG四种常用的方法划分样本, 并以PLSR和LS-SVM两种常用的建模方法建立多个干贝水分含量预测模型, 计算和比较各模型的性能指标。 结果表明: PLSR模型使用RS法划分干贝水分含量样本最为适宜(其RPD为4.079 6), LS-SVM模型使用SPXY划分法最为适宜(其RPD为4.175 6), 划分样本方法的优劣与建模方法有关, 其优选需要结合特定的建模方法进行。 在常用的四种样本划分方法和两种建模方法中, 采用SPXY法划分干贝水分含量样本并结合LS-SVM法建模的效果和精度最好。

水分含量影响干贝的口感、 质地等品质特征, 而且与其贮存期密切相关。 应用高光谱成像与检测技术结合化学计量学方法, 实现干贝水分含量的快速检测。 实验采用高光谱成像系统采集380～1　030 nm波段范围内的高光谱图像, 采集得到6个不同干燥时期共90个干贝样本高光谱图像。 提取所有样本感兴趣区域的平均光谱数据, 采用连续投影算法(SPA)和权重回归系数法(Bw)分别提取了7个和4个特征波长。 基于所提取的特征波长和全波长分别建立光谱数据与水分含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型, 三种模型分别是SPA-PLSR, Bw-PLSR和PLSR。 建模集和预测集相关系数都高于0.95, 预测均方根误差都低于10%, 三种模型均获得了较好的预测效果, 都能很好地预测干贝的水分含量。 在所有模型中, SPA-PLSR模型具有较少的波长变量和较高的预测能力(97.28%), 因此本文基于SPA-PLSR模型, 采用伪彩色图像编程技术实现了干贝图像上每个像素点的水分含量的可视化预测。 结果表明, 高光谱成像技术结合特征波长提取算法可用于干贝水分含量分布的可视化检测。

多光谱成像是一项非常有前景的图像高保真获取与再现技术, 近年来在水下物体颜色还原的应用中也受到的极大的需求和关注。然而, 不同于空气中的物体的成像过程, 在水下成像过程中, 当光通过水而进行传播, 光被水体严重吸收和散射, 导致图像变暗, 在其光谱和颜色方面发生模糊和扭曲。文中讨论的是基于水下图像的水衰减系数的校准和其多光谱图像的光谱重构。首先在不同的距离处获取物体的图像, 提出了基于不同距离的图像进行水体衰减系数的校准并恢复原始图像的技术; 在此基础上, 分析并导出满足系数校准和图像复原所需的在不同距离获取到的最少的原始图像个数。最后, 通过比较复原的水下图像与空气中获取的彩色图像, 实验结果证明: 文中提出的技术能够对水下光谱图像的进行精确颜色复原, 所有测试图像的平均相对残留误差仅为5.87％。