临边辐射探测技术是一种新型卫星探测技术,主要利用紫外-可见光-红外太阳散射光谱获得臭氧等痕量气体在垂直方向上的分辨率廓线信息。基于波长配对光谱分析法、乘代数重建技术以及SCIATRAN正向模型,用SCIAMACHY仪器临边辐射反演垂直高度为10~40 km、分辨率为1 km的臭氧数密度。首先,根据臭氧在Chappuis-Wulf波段的吸收特性分析波长配对的机理,并结合临边辐射权函数确定臭氧反演的波长和反演范围。然后,分析了几种典型的波长配对组合对反演结果的影响,确定一组较好的波长配对组合。最后,对迭代算法反演过程中的误差来源如迭代次数、先验廓线、切线高度和NO2浓度参量进行不同程度的偏差反演,误差结果表明,这些参数都会明显影响垂直高度小于20 km的臭氧廓线反演结果。

针对红外和可见光图像的自身特点，本文提出一种基于四元数小波变换（QWT）和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型相结合的红外图像与可见光图像融合的新算法。首先将红外图像与可见光图像分别进行四元数小波变换，分别得到低频子带和高频子带系数；其次，采用局部区域方差匹配的融合准则处理低频子带系数，并用自适应的PCNN 模型处理高频子带系数，用一种改进的空间频率作为PCNN 模型的刺激输入，且采用拉普拉斯算子调节PCNN 模型的阈值；最后经过四元数小波逆变换实现图像的融合。将本文提出的新算法与经典的图像融合算法进行对比分析，实验结果说明，新方法取得了较好地视觉改进效果，并在客观标准上也达到一定的提高。

基于正态逆高斯模型和快速双边滤波，本文在四元数小波变换域提出一种新的图像去噪算法。首先将噪声图像进行四元数小波变换分解，其次应用快速双边滤波算法处理低频子带，高频子带采用正态逆高斯模型对其进行建模，并结合最大后验概率估计准则推导出相应的阈值函数，最后结合最优线性插值得到的阈值算法实现图像去噪。对提出的算法进行实验仿真，通过与已有优秀去噪算法比较，结果显示本文方法取得了不错的视觉效果，且在峰值信噪比和平均结构相似性上都得到一定的提高。