为解决X射线底片焊缝缺陷分割精度不高、边界信息模糊的问题，本文提出一种改进的Dilated_Pooling_Unet（DP_Unet）网络分割模型。首先，在上下采样间加入编解码信息提取模块DP_block，旨在下采样后最大限度地保留原始缺陷语义信息及减少连续卷积与池化操作造成的损失；然后，在模型中添加GAM注意力机制重点关注焊缝缺陷部分，有效提升缺陷特征通道的学习能力，降低背景噪声影响；最后，提出一种融合二元交叉熵和DiceLoss的混合损失函数，用于解决网络训练时不均衡的正负类数据问题。实验数据集由公开数据集GDX-ray缺陷数据集组成。实验结果表明，本文所提方法在GDX-ray数据集上有较好表现，Dice值达到了93.45%，与基线算法相比均有显著提高。该方法具有良好的分割性能，优于传统的分割算法，有效提高了底片焊缝缺陷分割精度。

在氟化物熔盐相直接将UF₆中转化为UF₄是熔盐堆燃料盐的合成及重构的候选工艺之一。其中，UF₃是该工艺过程的重要中间产物，其含量是开展工艺研究的关键参数之一。本文采用X射线衍射（X-ray Diffraction，XRD）内标法测量氟化物体系中的UF₃含量，分析了不同组分的固态熔盐样品，建立了UF₃含量的测量分析方法。首先以刚玉（α-Al₂O₃）为内标，获得了UF₃在1.00~10.00 wt%含量范围时，LiF-BeF₂-UF₃熔盐的XRD峰高度内标曲线（R=0.986）和峰面积内标曲线（R=0.995）。然后应用这两条内标曲线测量已知含量的LiUF₅和UF₃固体混合样品，结果表明峰面积内标曲线具有更好的准确度，测量相对误差不大于8.7%。最后分别对快速冷却的LiF-BeF₂-UF₃固态熔盐样品和自然冷却的LiF-BeF₂-UF₃-LiUF₅固态熔盐样品进行测量，测量结果的相对误差不大于5.4%。以上结果表明：本文建立的XRD内标法可以用于混合氟盐样品的UF₃分析，并具有较好的测量精度和重复性。

垂轨环扫传感器能兼顾实现超大幅宽（千公里级）与高分辨率（米级）成像，其影像数据量远超传统卫星（单景影像达几百GB）。为了探究该成像方式下影像有理函数模型的适用性和精度，基于垂轨环扫传感器成像原理构建其严格成像模型。针对垂轨环扫影像特性，提出一种结合数字高程模型的地形相关控制点布设方案。采用星下点坐标确定初始迭代区间的方法解决大幅宽条件下反投影计算失效的问题，从而实现任意幅宽影像整景范围内物方坐标到像方坐标的求解。最后，通过生成不同幅宽的模拟影像及姿轨数据完成有理函数模型的建立，探究有理函数模型对严格成型模型的拟合精度。实验表明：3 000 km幅宽时，一景实验影像在大地坐标系下地形无关、地形相关方案得到的有理函数模型的拟合误差分别为3 004.25，1 939.04 pixel；地心直角坐标系下的拟合误差为27.50，24.96 pixel。影像大幅宽时，主要受地球曲率影响，大地坐标系解算的RPC误差极大；在地心直角坐标系下解算的RPC具有更高的拟合精度，但二者均无法实现对严格成像模型的高精度拟合。对垂轨环扫卫星影像有理函数模型拟合精度的初步探究为卫星入轨交付后的影像处理奠定了技术基础。

针对红外目标跟踪中红外图像模糊、存在噪声、目标特征少的问题，提出了自适应信息选择的变尺度相关滤波红外目标跟踪算法。首先，在提取的灰度特征中重新提取了梯度信息，用于增强特征感受野大小，丰富目标特征信息；其次，稀疏滤波器系数，减少滤波器信息冗余，并将其结合至滤波器训练过程中，不同通道下的空间信息保留程度不同，有效提高滤波器表达能力；最后，在原有保留尺度更新的基础上，加入变尺度滤波器，构建边界框比例不同的尺度池，有效应对边界框比例变化的情况。在LSOTB-TIR数据集和PTB-TIR数据集上做了对比和消融实验以验证算法的有效性，结果表明该算法在LSOTB-TIR数据集上精确度和成功率分别达到71.3%和59.4%，在使用手工特征的算法中获得了更好的表现。