针对现有大气偏振模式理论模型单独考虑太阳或月亮的影响，无法充分描述晴朗天气下黎明和黄昏过渡期间天空偏振模式的问题，提出了一种曙暮光影响的大气偏振模式建模方法。该方法引入太阳和月亮的影响，以太阳和月亮位置求解的Stokes矢量为基础，同时考虑了实际天空中大气粒子多次散射的因素，对Stokes矢量优化；分析太阳和月亮对大气偏振模式的影响，确定了太阳和月亮的影响权重；利用偏振角表征大气偏振模式。结果表明，所提模型的仿真结果与实测偏振角具有相同的分布和变化特性，且保持着较高的相似度，能够有效地表征曙暮光影响的大气偏振模式。

利用图像离焦线索生成对应深度图像的方法因其快速、方便目前被广泛使用，但是离焦图像在离焦程度过高或过低时通常会丢失图像的深度信息，导致生成的深度图像不符合实际使用要求，因此需要对这些图像进行判别分离，但现有方法对不同场景的离焦图像模糊程度判别精度不足，缺乏统一标准，无法有效对离焦图像进行判别分离处理。针对此问题，提出一种融合图像灰度比值的离焦图像自动判别方法，首先，通过分析并利用离焦图像不同区域的梯度特征、频域特征，对图像模糊区域和清晰区域进行有效区分。其次，融合上述特征图像获取融合图像，因离焦图像的模糊区域和清晰区域离焦程度相差较大，表现在融合图像中两部分灰度值对比明显，因此利用融合图像两部分灰度平均值的比值作为判断离焦程度的衡量标准，当离焦图像该比值超出设定的阈值标准时，则认为该图像不满足深度图像生成条件，该图像将自动进行分离。最后，对比现有清晰度评价函数与本文方法对相同场景与不同场景、不同离焦模糊图像进行模糊程度的判别结果，发现所提方法可以较为准确快速地判别相同及不同场景下离焦图像模糊程度，有效分离不符合条件的离焦图像，提高深度图像的生成效率。

大气偏振模式为仿生偏振光导航提供方向基准。在大气偏振模式测量系统中，当偏振片透光轴的起始方向与相机的偏振参考轴之间存在偏差角时，测得的大气偏振模式偏振角分布会出现太阳子午线弯曲的现象。为了解决偏差角对大气偏振模式测量产生的影响，通过建立偏差角误差模型，针对偏差角对大气偏振模式测量精度的影响进行了详细的分析；并提出了利用大气偏振模式特征校正偏差角的方法，利用大气偏振模式的中性点和对称性特征获取偏振角分布的最优对称轴，实现对偏差角的校正。实验结果表明，通过对偏差角的校正，能够提高大气偏振模式的测量精度。

雾霾环境下拍摄的图像总是存在模糊不清的问题，为了更好地复原雾天图像，提出了一种基于RGB颜色空间椭球模型的传输函数估计算法。首先，将雾天图像的某一邻域内的像素灰度值映射至RGB颜色空间，并通过椭球模型拟合像素灰度值的聚集状态；然后，将椭球中所有向量向大气光向量上投影，以此估计每一像素位置的传输函数；最后，对传输函数进行优化，并结合大气光向量估计实现图像去雾。实验结果表明，所提基于RGB颜色空间椭球模型的传输函数估计算法可以有效地复原雾天图像。

光场相机通过单次曝光同时从多个视角采样单个场景，在深度估计领域具有独特优势。噪声场景下的深度获取是光场图像深度估计的难点之一。传统针对噪声场景的深度获取方法大多仅适用于非遮挡情况，无法较好处理包含遮挡区域的噪声场景。针对含遮挡的噪声场景深度估计问题，提出了基于内联遮挡处理的深度估计方法。该方法采用内联遮挡处理框架，通过将遮挡处理集成进抗噪成本量中，在保证抗噪性能的同时提升算法的抗遮挡能力。在成本量建立完成后，为进一步滤除剩余噪声，采用提出的适应遮挡的多模板滤波策略对成本量进行遮挡感知优化，该策略通过为不同方向的遮挡分别设计滤波模板，在滤波的同时能较好保留图像的边缘结构，有效改善了传统滤波算法无法保留遮挡边界的问题。实验结果表明，相比其它先进深度估计算法，该方法在高噪场景下具有显著优势，并能更好处理噪声场景深度估计的遮挡问题。

针对视场中光源对成像的影响问题,提出了一种新的抑制光源干扰的水下图像复原方法。建立了考虑光源干扰的水下成像模型,利用光源辐射图像和无光源影响图像的梯度分布不同的特点来分离光源辐射,在获得的抑制光源影响的水下图像中,利用最大值滤波和中值滤波分别估计出全局背景光和水下透射率,有效地降低了视场光源对参数估计的影响。实验结果验证了抑制光源干扰的水下图像复原方法的有效性,能够显著提升水下场景的可视性。此外,该方法在无光源影响的水下图像中也取得了良好的复原效果。

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。

精确制导**是现代战争中的主战**，采用光电制导的精导**具有分辨能力强、命中精度高的优势，在对地对海、防空反导、空间攻防等领域得到广泛应用。随着光电制导**在现代战争中的作用愈发突出，其相应的对抗手段也在不断发展，使其面临的作战环境日趋复杂，光电制导系统需不断增强对复杂作战环境的适应能力。在对红外、可见光、激光半主动等光电探测技术在制导**中的应用现状总结基础上，分析了当前技术对抗恶劣自然天气、复杂背景、人为干扰等作战环境能力的不足。针对当前发展的多光谱探测、偏振成像、激光三维成像、量子探测等新型技术，介绍目前研究进展和成果，主要包括多光谱/多谱段成像对抗真假目标和识别伪装、偏振成像对抗雨雾等恶劣自然天气、激光三维成像在对抗复杂背景和穿透遮蔽等方面的应用优势和研究进展。最后，系统分析了当前新型探测技术应用存在的问题和需要突破的关键技术，并建议从基础器件研发、信息处理和目标特性研究等方面着力，通过基础技术和应用技术的联合攻关，推进新型探测技术的制导应用取得突破。

为了实现透过玻璃和薄膜对目标进行偏振成像,根据光线的物理传输过程建立了偏振透玻透膜成像模型,结合光学调制传递函数特点表征出玻璃和薄膜的传输系数。利用目标光和环境光的正交偏振分量提出一种偏振透玻透膜图像信息重构方法,分别采用曲线拟合、偏振滤波和频率域迭代算法实现重构算法中参数的估计,重构出透玻透膜图像。开展了室内模拟条件和室外实测环境下的实验,结果表明该方法能有效重构出透玻透膜图像中的人员、景物等目标信息。