针对红外测量目标图像灰度分布不均衡、边缘灰度梯度小、有效信息范围窄，导致在应用Camshift算法对红外测量目标跟踪时不能准确检测目标区域的问题，文章利用红外测量图像相邻帧灰度分布的连续性，按照目标判读的具体要求，通过目标跟踪结果重定位的方式，解决了此方法在跟踪结果中目标图像范围不稳定的问题，实现了测量图像的连续稳定跟踪。实验结果表明：此方法能够提供准确的目标范围，跟踪稳定，执行效率高，且方法具有较好的自适应性，易于实现。

针对灰度测量图像传统量化方法效率低、变换效果差的问题，根据长期的红外测量图像处理经验，依据测量图像的处理要求和不同工作需求，在充分考虑红外测量图像的灰度分布特性、噪声特点等因素后，提出了三种灰度测量图像快速量化方法。这些方法具有变换效率高、算法简单、实现容易、计算量小、对图像质量适应性强的特点，已经在红外图像处理及分析工作中得到了广泛的应用，取得了良好的效果，显著提高了红外测量图像的灰度量化质量。

由于红外测量传感器具有感应范围宽, 有效信息范围窄的特点, 导致常规灰度变换方法损失目标有效信息, 转换后的图像对比度低, 图像质量较差。针对此问题, 采用反向直方图理论, 根据红外测量图像的灰度分布特性及处理要求, 提出了一种利用反向直方图理论, 进行红外序列测量图像灰度变换的方法。根据目标灰度变化趋势, 扩展了目标灰度范围, 压缩了背景及噪声的灰度级别, 取得了良好的视觉效果。实验结果表明, 该方法能够在增强目标图像细节的同时, 完整的保留了图像背景信息, 图像不失真。

为了在较大失调范围内准确求解离轴梅逊式无焦卡塞格林望远镜元件的失调量,提出了基于改进的灵敏度矩阵模型的计算机辅助装调方法。分析了传统灵敏度矩阵法的原理及局限性,并在传统方法的数学模型中加入二次修正项,对传统计算机辅助装调技术进行了改进。针对离轴望远镜系统,分析了次镜失调状态下系统的像差特性,分别采用改进模型和传统模型对系统失调量与像差间的映射关系进行近似,并对失调望远镜系统进行仿真装调。仿真装调结果表明: 在次镜偏心为±8 mm、倾斜为±1.5°的失调范围内,传统方法计算得到的次镜x、y、z偏心量和α、β倾斜量均方根误差分别是: 2.689 mm、2.494 mm、0.194 mm和0.500°、0.525°;而改进方法对应的计算结果为: 0.404 mm、0.323 mm、0.047 mm和0.064°、0.065°,显示改进后的灵敏度矩阵方法的失调量求解准确度大幅优于传统方法。最终,采用改进方法对望远镜进行装调,得到了轴上视场波像差(均方根值RMS)为0.056λ(λ=632.8 nm),边缘视场波像差RMS均优于0.1λ的良好装调结果。 得到的结果满足设计要求。

针对采用 FCM聚类进行测量图像分割时, 模糊加权指数难以确定的问题, 通过分析 FCM聚类原理, 依据测量图像分割的具体要求, 根据加权指数对不同模糊聚类过程的作用程度, 提出了一种基于自适应模糊加权指数的 FCM聚类测量图像分割方法。实验结果表明: 该算法可以减少聚类迭代次数, 确保分类的准确性, 提高图像分割质量。

针对红外测量图像分段灰度变换方法中变换点确定困难的问题,利用直方图累加 的原理,提出了一种分别从高、低两个灰度级方向分别寻找灰度跳变点作为分段变换点的线性灰度变换方法,实现对红外图像不同灰度区间的拉伸和抑制处理。该方法算法简单,计算量小,适合硬件实现。实验结果表明:红外图像增强效果明显,灰度均匀,能够较好地保持图像细节,算法计算效率高。

在标准CamShift算法对缺损目标进行跟踪的过程中，由于算法不能根据目标的变化实时调整跟踪窗口形状，造成跟踪窗口内包含缺损区域的背景图像信息，降低了目标的匹配能力，导致 CamShift算法不能适用于缺损目标的跟踪。针对此问题，文中提出一种新的缺损目标 CamShift序列测量图像跟踪方法，将目标模型和候选模型之间的相似性作为权值，对核函数的概率范围进行限制，减少数据集内的数据量，实时调整跟踪窗口的形状，从而提高匹配相似度，解决了经纬仪序列测量图像中缺损目标的稳定跟踪问题。实验结果表明，此算法在目标缺损 50%的情况下，仍然能够稳定跟踪。

针对红外序列图像中点目标成像质量较差、跟踪困难等问题，利用 Hough变换算 法的抗噪性，并根据测量图像的具体特点，对算法的计算量进行了优化。通过将三维空间Hough变换降为二维，提出了一种 基于Hough变换的红外序列图像点目标跟踪方法。实验结果表明，该方法对部分缺 损及大小变化的目标都能够实现稳定跟踪，提高了红外目标跟踪的稳定性。

针对由于经纬仪的成像质量受环境因素影响较大,其测量图像目标定位能力难以评估的问题,根据测量图像处理的要求,提出了一种基于目标边缘灰度梯度的测量图像目标定位能力评估方法.该方法将目标边缘范围内的灰度梯度幅值统计量作为评估指标,实验证明,该方法所用的指标能准确地反映测量图像的质量,且计算简单,易于快速实现.

在光电经纬仪测量信息转换成数字图像过程中,如果直接将光测胶片转换成位图图像,形成的数据量极大,不利于传输和存储,而进行压缩又影响图像质量,降低判读精度. 本文采用图像处理技术,根据光测胶片的信息记录原理及数据处理的具体要求,设计了一种将胶片图像划分成不同区域进行处理的方法,对影响判读精度的区域进行直接存储,对其他区域进行压缩处理,并保存各区域与十字丝中心的相对位置以保证图像恢复时各区域精确地合成,此种方法降低了图像信息的数据量,确保了数据处理精度,实现了光测胶片图像的数字化,解决了光电经纬仪测量信息存储和传输中数据量巨大的难题.