为了从湍流退化图像中准确有效地恢复出目标图像,提出一种基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法。该算法首先对湍流退化图像进行小波分解, 可得到不同分解尺度下, 不同频带的子图像。根据不同方向的高频子段的小波系数, 估计出各个高频子段噪声方差, 进而求得适用于各频段的自适应阈值, 以这些阈值为软阈值法的临界条件分别对各频段的小波系数进行收缩, 最后用RL算法去迭代小波重构后的图像来实现湍流退化图像的复原。为了验证该方法的有效性, 分别用这两种算法在不同噪声条件下, 对同一幅退化图像进行了仿真实验。改进后的算法使得两幅图像的峰值信噪比分别提高5.894 3 dB和7.108 4 dB。结果表明, 本文的算法相比RL算法在复原效果上有一定的提高。

提出了一种基于缓冲区状态及梯度算子的低延时高效视频码（HEVC）率控制方法，以解决现有的码率控制算法在无人机机载侦察系统中因比特分配不当引起的视频质量较差的问题。首先，利用剩余比特及缓冲区状态预分配帧层目标比特；然后，以视频中每帧各最大编码单元(LCU)的时空复杂度作为权重，预分配各LCU的目标比特；最后，通过R-λ模型获得目标比特下的编码参数，实现视频压缩编码，并完成模型参数更新。实验结果表明：在8 Mbps的带宽下，提出的算法使码率控制误差缩小到HM16.0的2/5，视频中图像质量波动范围降低到HM16.0的1/4以内。提出的方法有效抑制了帧间比特消耗波动，使得缓冲区占用量能在小范围内平稳波动，图像主观质量也得到了改善，更好地满足了机载侦察系统低延时的应用需求。

为提高机载环境对地面强机动性目标跟踪的鲁棒性, 本文以粒子滤波为跟踪框架, 研究了它的动态模型与观测模型。针对机载环境的特点与跟踪目标的强机动性, 提出了基于Kristan双步动态模型结构的加速度双步动态模型(TSA)。根据Yilmaz等人提出的非对称核函数思想, 针对实际工程中目标变化特点与实时性要求, 提出利用Snake算法提取目标轮廓, 以轮廓信息构造非对称核函数的方法。最后, 依据上述方法提出了TSA-AK粒子滤波跟踪算法。利用提出的算法对机载环境对地目标跟踪的视频进行了测试, 结果表明, 本文算法可实现对大幅度变速运动目标的稳定跟踪, 正确跟踪率为98%; 对大小为25 pixel×30 pixel的目标的处理帧率为26 frame/s。

由于超光谱图像数据量大, 文章提出了一种能够对超光谱图像进行实时压缩处理的嵌入式系统。该系统采用cyclone3系列的EP3C16 FPGA为协处理器, 完成数据缓存、逻辑控制以及外部接口的控制。以TI公司的TMS320C6455为中央处理器, 实现超光谱图像的实时压缩处理。该系统具有高速的特点, 通过实验证明可以对带宽为1 024 byte×129 行×16 bit×200 帧的图像数据进行快速传输并压缩。图像实时压缩后, 通过ASI接口传输给下级系统。该系统稳定性好, 结构具有可扩展可重建的特性。

针对传统直方图均衡化算法对比度增强容易过于强烈的缺点, 提出了一种基于对比度有效控制的快速图像增强算法, 首先统计直方图概率分布, 计算平均亮度, 然后采用自适应方法调整直方图分布, 最后计算灰度转换公式, 得到新灰度值。结合实际应用, 以高性能DSP芯片TMS320C6455作为中央处理器, 结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制, 搭建了嵌入式高速图像增强处理平台。基于该平台用真实图像验证了文章提出的算法, 实验结果表明, 本系统增强图像整体画面自然, 局部对比度明显, 有效地防止了过度增强对比度带来的违和感, 获得了较好的增强效果, 同时算法处理简单, 运算迅速, 能够满足工程项目的要求。

为了获得更加清晰、更高质量的图像, 设计了以高性能DSP芯片TMS320VC6455作为中央处理器, 结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制的嵌入式高速图像增强处理平台, 并提出了一种新的快速自适应图像增强算法。首先将彩色图像从RGB空间转化为HIS空间, 然后对亮度空间进行多尺度Retinex增强处理, 最后进行对比度调节处理并转化到RGB空间进行输出。利用真实图像验证了本文提出的方法, 实验结果表明, 该系统可以有效地提高对比度, 获得了较好的增强效果, 同时计算时间少, 能够满足工程中的需要。

针对超光谱图像压缩系统实时性差的缺点，提出一种基于位平面的嵌入式超光谱图像压缩系统。对高位位平面首先采用DPCM去相关，然后再进行游程编码，对低位位平面首先采用四叉数分割，然后再进行LZW编码，最后混合码流进行数据输出。结合实际应用，以高性能DSP芯片TMS320C6455作为中央处理器，结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制，搭建了嵌入式高速图像压缩处理平台。基于该平台用真实图像验证了文中提出的算法，实验结果表明，该系统在保持较高重建精度的同时，有效降低了算法运行量，减少了算法运行时间，能够满足工程项目的要求。

针对彩色直方图均衡化算法颜色易失真的缺点，提出了一种基于暗原色先验的快速图像增强算法。首先求取全局暗原色图，然后估计透过率图和大气光成分图，最后根据大气散射模型恢复出图像中所有像素的灰度值。结合实际应用，以高性能DSP芯片TMS320DM6437作为中央处理器，结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制，搭建了嵌入式高速图像增强处理平台。基于该平台用真实图像验证了本文提出的算法。实验结果表明，本系统在提高色彩和对比度的同时，有效地还原了场景中物体的颜色，获得了较好的增强效果，同时算法运行时间少，能够满足工程项目的要求。

针对有雾天气下无人机航拍视觉系统的能见度低, 航拍图像对比度和色彩保真度差等问题, 基于暗原色先验规律以及雾图的物理模型提出了一种雾天降质图像去雾处理技术。从图像复原和增强两个角度出发, 分别建立了户外图像全局去雾和对比度自适应调整的最优化模型, 从而能够直接复原得到高质量的去除雾干扰的图像并且估算出雾的浓度。对一系列户外带雾图像的分组实验表明, 该方法可以快速有效地提高带雾图像的对比度和色彩清晰度, 获得满意的视觉效果。另外, 该方法克服了 Kaiming He方法处理时间过长的缺陷, 平均处理时间仅为原方法的10%左右, 显著缩短了运算时间, 为在工程项目中实现图像的实时去雾处理提供了理论依据。

在闭环控制系统中引入了扰动估计和补偿来改善光电稳定平台低速性能，并提高其扰动抑制能力。提出了基于速度信号的扰动观测器，并对其各项性能进行了研究。介绍了常规的基于加速度的扰动观测器的工作原理，指出了它在光电稳定平台应用中存在的问题；通过引入平台的标称模型，构建了基于平台速度信号的扰动观测器，给出了相应的闭环控制系统结构，分析了它的输入输出特性、扰动抑制能力和鲁棒性；最后，对本文方法进行了仿真和物理实验。实验结果表明：当平台按0.5 Hz，0.6(°)/s做正弦运动时，引入本文提出的带扰动观测器的PI控制基本克服了常规PI控制存在的低速爬坡现象；对于1 Hz，6.3(°)/s的载体正弦速度扰动，平台的扰动隔离度提高了约14 dB，稳定精度从0.03°(RMS)提高到了0.0044°(RMS)。实验结果证明了本文方法的有效性。