成像光斑中心精确定位是光栅衍射型超广角激光告警系统具有高定向准确度和高波长分辨能力的基础.本文分析了光栅衍射型超广角激光告警系统成像光斑特点.针对随激光入射角增大，系统成像光斑畸变为强度近似高斯分布倾斜光斑的问题，提出一种改进型高斯拟合法计算光斑中心，通过仿真模拟和实验测试研究了新方法的定位性能.模拟结果表明，高斯噪音标准差为0.01情况下，光斑长轴与x轴夹角由0°逐渐增大为90°过程中，本文方法的定位误差平均值小于0.005像素，误差标准差小于0.02像素.实验测试表明，实验图像经帧相减和高斯平滑滤波预处理后，光斑长轴与坐标轴方向一致时，本文方法与高斯拟合法的定位结果非常接近，明显优于灰度重心法.光斑倾斜时，本文方法求得的激光入射方向角的误差均值和标准差明显小于灰度重心法和普通高斯拟法.

为了在大视场范围内同时探测来袭激光的方向和波长，设计了一种基于光栅衍射的广角凝视型激光告警系统，推导了入射激光方向和波长的解析表达式，分析了系统的成像特性。以1064 nm脉冲激光为例，实验测试了系统对入射激光方向和波长的探测性能。结果表明，该告警系统将入射激光成像为等间隔的三个亮斑，根据中央亮斑中心坐标和相邻亮斑间距可确定入射激光的方向和波长。随激光入射角度增大，鱼眼镜头的像差使告警系统的成像光斑变大、变模糊且形状由圆形畸变为锥形；该系统的半视场角为35°，激光方向和波长的最大探测误差分别为1.5°和60 nm。

设计了一种基于迈克耳孙干涉仪的凝视型激光告警系统，理论分析了系统定向精度和滤光片透射率的变化规律。结果表明，入射激光经过告警系统后，形成环形干涉条纹，根据条纹中心的坐标和条纹间隔可解算入射激光的方向和波长；在探测器像元尺寸固定的情况下，系统的定向精度由光束变换透镜和球面反射镜焦距的比值决定，定向精度随该比值的减小而提高；告警系统滤光片的透射率取决于变换透镜的焦距，当变换透镜焦距为鱼眼镜头焦距10倍时，滤光片对系统入射角为0°～90°范围内激光的透射率为90.0%～87.5%，这保证了系统对各角度的入射激光都有较高的探测灵敏度。

在成像型全向激光告警系统中，大视场探测与精确定向构成一对矛盾。为提高全向激光告警的定向精度，需要对激光光斑进行亚像素级的精确定位。在分析了鱼眼镜头大视场聚焦探测像差引起的光斑非对称性，并且信息量不足，不易于实现亚像素激光中心定位的基础上，提出通过镜头离焦的成像方式探测激光，使得激光在成像面上形成一定大小的弥散圆形光斑。在面阵探测器获取光斑采样像素点的基础上，通过双三次B样条插值曲面重建圆形光斑。并提取一定灰度值的光斑圆周插值点，作为圆形光斑边缘。通过快速Hough算法计算圆心，从而实现光斑中心的亚像素精度定位。通过实验对比验证，说明该方法可有效地提高激光光斑中心定位精度。

根据全向激光告警系统的结构特点，阐明了系统中大视场接收和窄带光谱滤波技术之间的矛盾.通过建立法布里-珀罗滤光片的模型，从反射膜的反射率、位相跃变以及间隔层介质所产生的光程差等因素，分析了激光从不同入射角入射时，滤光片具有不同的透射率.给出了激光入射角与透射率之间的关系公式，通过实验验证其有效性.

分析了使用VLC进行光学相关识别时目标图像长宽比的变化对匹配滤波器畸变容限和输出相关峰值的影响。利用非约束纯相位匹配滤波器算法和迂回相位编码方法设计匹配滤波器，对具有确定面积和透过率而长宽比不同的矩形目标进行光学相关识别。模拟和实验结果表明：随着目标图像长宽比增加，匹配滤波器畸变容限减小，相关峰值降低。VLC更容易识别长宽比趋近1的目标图像。

在空间匹配滤波器设计过程中，为抑制输入场景中背景噪音对输出相关平面上相关点的影响，通过比较匹配滤波函数和背景噪音的傅里叶谱，根据两者差值的量级对匹配滤波函数的振幅进行非线性调制，在匹配滤波过程中使设计的空间匹配滤波器对强噪音的傅里叶谱处透过率降低，而尽量保持输入图像傅里叶谱的高透过率，从而增加输出相关平面上的信噪比，实现相关点的正确探测。计算机模拟和实验结果表明：与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到较大改善。

为检测弱小红外运动目标,提出了一种基于高阶累积量投影的检测算法。红外图像序列经背景抑制后,首先计算时域数据的归一化三阶累积量,并将其投影到二维空间,然后在二维空间内对目标轨迹进行统计判决,以实现目标检测。推导出了目标和噪声在二维投影空间中的分布公式。通过与相关算法对比分析,该算法计算量小、检测率随目标信噪比增长较快。利用实际录制的图像序列进行了仿真实验,成功检测到了信噪比不小于2、像面运动速度为2帧/像素的目标,验证了算法的有效性。

背景抑制是红外运动点目标检测的核心技术之一.提出了一种基于图像局部统计特征的自适应背景抑制算法,给出了一种近似估计图像噪声方差的方法,解决了L滤波在背景抑制应用中实时性的问题.采用该算法对实际录制的红外图像序列进行背景抑制实验,结果表明:该算法能够很好地抑制起伏的背景,大幅度提高了目标的信噪比.

分析了局部熵用于小目标检测时造成目标范围扩散等问题的原因,并提出了熵增长方法.该方法用于点目标检测可避免发生目标范围扩散现象.由于边缘纹理和点目标在熵增长处理过程中表现出截然相反的属性,故可避免边缘纹理对于小目标检测产生的严重干扰.该方法也可用于不受噪声干扰的边缘检测.针对相同信噪比目标在不同背景亮度中具有不同熵值和增长量的问题,提出用方差增长替代熵增长,使相同信噪比目标在不同背景亮度中表现出相同的增长量值,降低了后续目标分割的难度.试验表明,熵增长方法和方差增长方法能够有效检测1 或 2像素大小的点目标,并不受背景中边缘纹理的干扰.对算法的复杂度进行了分析,并提出采用双通道并行流水线方式实现工枉化的设计思路.