在玻塑混合定焦安防镜头中塑胶镜片、玻璃镜片、镜框的材料性质差异较大，复杂温度环境下，镜头机械结构热变形与光学消热设计会共同影响像质。为保证镜头复杂温度环境下成像稳定，根据安防镜头?40 ℃~80 ℃的测试温度，对镜头进行光机热一体化分析。在Ansys workbench中建立镜头热结构有限元模型，计算镜头的热弹性变形;使用Zernike多项式拟合镜面的面型变化，将拟合结果导入Zemax中，判断温度载荷对像质的影响。光机热一体化分析结果表明：在极限测试温度载荷下，镜头底座的材料为聚碳酸酯混合20%玻璃纤维时，有效补偿了Zemax中模拟光学系统本身的热离焦量；镜框材料为聚碳酸酯混合30%玻璃纤维时，塑胶镜片所受挤压应变最大为2.36×10^?3 mm；镜框材料为聚碳酸酯混合20%玻璃纤维时，塑胶镜片所受挤压应变最大为0.53×10^?3 mm，第二种镜框材料可以使镜头像质保持稳定。最后通过对镜头高低温法兰焦距测量试验，验证了镜头的温度适应能力和光机热一体化分析的准确性。

由于可见光和SAR影像间的非线性辐射差异和SAR斑点噪声的影响，现有算法在对SAR影像进行特征点提取时，难以保证特征点的重复率，导致匹配性能下降。针对上述问题，本文提出了一种基于相位一致性矩特征的分块Harris特征点提取算法。首先，对输入图像进行分块操作；其次，定义了相位一致性中间矩，并结合最大矩和最小矩对每个图像块构建相位一致性多矩图；最后，在相位一致性多矩图上设计了投票策略，选取了在多矩图上重复出现超过半数的特征点，即稳定且重复率高的特征点作为最终的特征点。本文采用仿真的可见光和SAR图像作为实验数据，选取了三种不同的特征点检测算法与本文算法进行对比，实验结果表明，该算法能够克服SAR斑点噪声的影响和影像间的非线性辐射差异，有效地提高了特征点的重复率。可见光和SAR图像的配准结果表明，匹配点数较其他三种测试算法分别提高了23、26和35对，均方根误差分别降低了12.6%、37.2%和40.8%，有效地提升了配准算法性能。