考虑测绘相机的辐射指标对影像匹配精度的影响，对相机辐射指标的量化进行研究，建立了辐射指标与影像匹配精度之间的关系模型，为确定测绘相机辐射指标提供理论支持。推导出了最小二乘影像匹配精度的计算模型，提出影响匹配的主要因素，包括成像场景特性、传递函数(MTF)、信噪比(SNR)与辐射畸变(RD); 对上述因素产生的像质退化进行建模与仿真，结合最小二乘匹配以及遗传算法的BP神经网络模型(GABPNN)建立辐射指标与匹配精度之间的数值模型; 最后利用仿真与在轨获取的遥感影像数据验证模型。试验结果表明，该模型估算精度<0.01 pixel。利用该模型在匹配误差<0.1 pixel的测绘需求下，分析出相机的辐射指标应满足MTFN>0.08、SNR>45以及RD<4%。

为满足单线阵CCD相机立体测绘定位的需求, 研究了相机几何误差对定位精度的影响, 并建立了它们之间的数值模型, 为相机的几何指标分析和量化提供理论支持。首先针对单线阵立体成像特点, 分析了几何标定和像点量测误差对定位结果的影响；然后以前方空间交会公式为基础, 推导出定位精度评估模型。该模型给出了定位精度随几何标定和像点量测误差的变化规律；最后以IKONOS卫星为应用算例, 验证了模型的正确性。

利用在轨光学相机对空间目标进行跟踪测量,目标相对运动角参数的测量精度决定了空间目标的定轨精度。建立目标相对运动角参数测量计算数学模型,推导出相对运动角参数测量误差传递公式。通过对仿真计算结果的分析,确定出影响目标相对运动角参数测量精度的主要误差源：目标成像焦面坐标提取误差、光学相机视轴转动欧拉角测量误差与测量卫星姿态惯性角测量误差。其中,光学相机视轴转动欧拉角测量误差对相对运动角参数的测量误差影响最大,约占总误差的80%。观测条件对测量精度也有很大的影响,尤其在目标过顶时,相对运动角参数的测量误差显著增大。

为了研究地球同步轨道卫星红外扫描相机图像星上处理技术，分析了美国**支援计划(DSP)卫星Phase-Ⅱ阶段和改进后的星上信息处理机的基本处理流程，提出了一种适用于星上工作环境的红外扫描图像点目标检测双通道滤波方法。首先，采用均值滤波抑制背景，对背景去除后的残差图像进行自适应门限探测；在门限滤波的同时，采用峰值判别算法对峰值数据进行检波以降低自适应门限滤波产生的虚警；最后，采用融合算法对超过门限的图像及峰值检波图像的双通道数据进行目标确认。该算法在保证高目标检测率的同时降低了虚警率，简单可行且利于硬件实时实现。实验结果表明，当目标信噪比>6时，检测概率可达99.3%(虚警率为1.3×10-3)；算法实时性分析表明，处理器主频为200 MHz时，算法处理能力为56.45 Mb/s，满足天基信息处理要求。

为了及时发现导弹目标，美国**支援计划(DSP)系统采用了大气吸收波段进行探测。本文对该系统的波段设置及其选择方法进行了探索性研究，提出了一种基于背景杂波模型的波段选择方法。推导了简化的场景辐射参数表达形式，建立了场景空间杂波辐射模型，分析了中短波红外吸收波段内背景杂波辐射的主要影响因素，给出了综合信噪比解析式。然后，在可能的目标辐射特性与背景杂波水平内选择出最佳工作波段，使得探测系统对辐射特性相似的一类目标的综合探测性能达到最佳。最后，通过算例说明了该方法的有效性。计算分析表明，系统最佳探测波段与场景的杂波辐射水平以及目标的辐射特征密切相关。在不同的杂波水平下，对两种发动机喷焰的目标探测时，DSP的最佳工作波段为2.73~2.85 μm与4.2~4.43 μm。

为了提高空间目标光学特性的计算精度,提出并实现了一种基于缩比模型实验的空间目标光学特性计算模型参数校验方法。首先,分析影响空间目标光学特性的主要因素,确定计算模型参数校验的总体方案;其次,构建空间目标光学特性实验测量系统,采集两类实验被测对象(表面材料与目标缩比模型)在不同条件下的光学特性数据;最后,建立基于实验测量数据的计算模型参数校验算法,对空间目标表面材料与几何结构的光学特性计算模型参数进行分步校验。实验结果表明,校模后的目标特性计算结果与实验结果在统计意义上趋近一致,该计算模型的校验方法可满足近程光学导航实际工程应用的要求。

针对深空慢速运动目标(目标在焦面的运动速度小于1 pixel/frame)提出了一种最大似然条痕检测算法,能够在较低信噪比情况下实现有效的慢速目标检测。算法将目标脉冲形状信息引入信号模型中,是最大值投影算法的改进形式。建立基于高斯噪声分布的图像信号模型,在此基础上推导了最大似然条痕检测算法模型;分析该算法的实时性及其理论探测性能;采用蒙特卡罗仿真方法比较最大似然条痕检测算法与最大值投影检测算法的检测性能。仿真结果表明,输入信噪比为3.5时,最大似然条痕检测算法的探测概率为95%,其相同探测概率条件下所需信噪比比最大值投影算法降低了2.5(即最大值投影算法要达到95%的检测概率,所需信噪比为6)。算法实时性分析表明,最大似然条痕检测算法的实时处理能力为31.25 Mb/s。

在轨光学相机探测图像数字仿真系统可为空间相机的方案设计、信息处理算法研究与验证及地面性能测试等提供技术支持。本文根据在轨光学相机测量原理与工作环境,建立了空间目标的相对运动学与反射光学特征模型、相机成像模型以及背景恒星成像模型;分析了相机测量噪声及相机探测灵敏度并在仿真中考虑了干扰因素对成像质量的影响,完成了现有星表中背景恒星的视星等,根据相机的探测波段范围进行了仪器星等的等效计算(探测星等>9 mV,计算误差<10%),提高了仿真图像的逼真度;最后,根据相机工作原理设计了仿真流程,应用Visual C++与Open×GL技术实现了仿真软件并根据具体的在轨光学相机CCD与光学系统参数对探测图像生成方法进行了仿真验证。结果表明,该系统能够满足空间相机研制与性能测试的要求。

提出了一种相机在回路的星空背景数字图像生成方法。依据光度量与辐射度量的关系,建立恒星成像信号强度模型,计算目标在焦面的成像强度。通过星图软件SKYMAP对天区内恒星数目及星等进行统计,拟合得到相机观测视场内恒星数目与星等的统计函数。使用该统计函数模拟相机视场内的恒星数目及其对应的星等。最后,基于成像信号强度模型、恒星数目及星等的统计函数以及恒星在焦面的成像特性,提出全天区统计的星空背景数字图像生成方法。基于具体的相机CCD与光学系统参数,对星空背景数字图像生成方法进行仿真验证。结果表明,该方法可生成较大星等(星等＞10)的星空背景图像,基本满足了现有空间目标检测与跟踪算法对星空背景数据的要求。

通过对美国天基可见相机(SBV)在轨检测算法(Moving target indicator，MTI)算法进行改进，使其更加快速有效地检测出淹没在噪声杂波中的目标条纹。MTI改进算法使用了一种新的二维图像检测预处理算法――依概率加窗检测算法。依概率加窗检测算依据同一大小检测窗口内，目标所在检测窗内出现的非零点比纯噪声检测窗内多的特性，通过检测窗门限滤波，在可能剔除部分目标点的同时，极大地抑制噪声。接着使用三点共线条纹检测算法，剔除可疑目标条纹，进一步降低虚警概率，提高检测概率。通过算法性能分析可知，MTI改进算法的虚警概率降低15倍，检测概率99％时所需信噪比从6降低为3，并且总体计算量降低6个数量级。MTI改进算法减少计算量的同时，降低虚警概率并提高检测概率，在工程应用中更有利于算法的实时实现。