针对当前遥感图像融合由于忽略图像边缘信息而出现光谱失真和模糊等问题，提出一种基于梯度锐化的离散小波变换（DWT）算法。首先，利用IHS变换从多光谱图像中提取亮度分量；接着，对亮度分量与全色图像进行离散小波变换来获取图像的高频和低频子带。对于低频子带，依据边缘特征使用梯度锐化准则，完成低频系数的融合；对于高频子带，使用像素区域均值方差最大化的方法，完成高频系数的融合。通过DWT与IHS逆变换得到结果。通过实验发现，设计的方法与当前的光谱锐化方法相比，融合的遥感图像光谱特征及视觉效果更为显著。

为了改善了水下偏振图像存在的质量差、纹理细节模糊和对比度低等问题。提出基于区域方差的水下偏振图像融合算法。首先, 利用532 nm激光器拍摄不同角度的水下偏振强度图, 计算相应的斯托克斯图像; 然后, 对Dolp-Aop图像进行同态滤波处理, 将其和光强图像I进行三层小波分解(DWT); 接着, 将小波分解源图像产生的低频子带和高频子带分别采用不同的融合算法实现融合。仿真结果证明, 本算法实现的融合图像与传统的融合算法相比, 融合图像在对比度和清晰度上有明显提高。

针对大多数盲水印算法不能抗旋转攻击及鲁棒性差的问题, 提出一种将彩色QR码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。算法基于Arnold变换对彩色QR码分通道置乱加密并归一化, 将水印信息嵌入到彩色载体图像对应通道经小波变换和分块Schur分解后酉矩阵的系数差中。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性, 能够抵抗任意角度的旋转攻击, 且对裁切、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的抵抗能力。算法在提取水印过程中不需要任何原载体图像相关信息, 属于盲水印算法, 在数字产品版权保护中具有较大的实际实用价值。

为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息，综合多算法的优势性能，提出一种 DWT、 NSCT和改进 PCA的多算法协同组合融合新方法，在考虑 3种算法互补协同关系基础上，充分保留源图重要目标和细节信息。首先，用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量，低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解；其次，对主成分分析法(PCA)进行权值改进，分块融合 NSCT分解所得低频分量；然后，提出“相关系数-局部能量-局部标准差”规则融合 NSCT分解所得高频，用 “层内对比度”规则融合 DWT分解所得高频；最后，NSCT逆变换重构所得图像作为 DWT低频融合图，再用 DWT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明，所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势，对不同场景适应性较强。

基于压缩感知的图像融合属于像素级层次的图像融合。传统的DWT压缩感知图像融合研究对象是整个稀疏系数, 但小波系数中低频系数并非稀疏, 因此影响融合质量。针对此, 提出一种基于DWT-IRLS的压缩感知图像融合。首先对图像进行DWT转换, 针对高频系数采样测量; 然后对高频系数和低频系数进行融合, 并且引入迭代权重最小二乘法（IRLS）算法, 重构高频系数; 最后经DWT逆转换, 得到融合图像。实验证明: 通过4个客观评价指标和主观评价对比, 2组实验融合效果均得到提高。此方法在一定程度上可提高图像融合效果, 具有一定的实用价值。

针对显微视觉系统中大范围聚焦问题，本文提出新的聚焦搜索策略。该策略将改进的SUSAN 算子和小波变换算子组合提出新的聚焦评价函数，并根据评价函数单峰性以及峰值两侧变化陡峭的特点将聚焦曲线分为实现快速搜索的平缓区和高斯拟合的陡峭区，采用自行研发的显微视觉系统对搜索策略进行验证，按照拟合结果驱动电机直接到达焦平面。实验结果表明，新的聚焦搜索策略在实时性和准确性上具有更好的效果。

针对基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的压缩感知图像融合算法，存在融合图像局部细节信息表达不足的问题，提出一种基于NSCT 与离散小波变换（DWT）的压缩感知图像融合算法。首先，对图像进行NSCT 变换，得到低频系数和高频系数；然后，对高频系数进行压缩融合，并通过重构算法恢复融合的高频系数；而对低频系数，采取基于小波变换的融合方法；最后，对融合的高频系数和低频系数进行NSCT 逆变换，得到最终的融合图像。实验结果表明：本文算法使融合图像的质量，在主观和客观方面都得到了明显改善，最终的融合图像具有更多的细节特征和更清晰的边缘轮廓。

提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的高速9/7二维离散小波变换(2-D DWT)设计。在实现一维离散小波变换(1-D DWT)时采用多级流水线技术, 并使用了改进的提升算法。同时, 使用正则符号编码(CSD编码)和优化的移位加法操作实现乘法器, 使其便于通过硬件实现, 且加快了处理速度。在进行二维离散小波变换时采用改进的基于行的结构, 只需完成3行行变换即可开始列变换, 减少了系统资源的占用。设计通过MATLAB与ModelSim联合仿真, 可以稳定运行在60 MHz时钟频率下, 完全能够满足高速图像实时处理的要求。

提出了一种基于离散小波变换 DWT(discrete wavelet transform)的红外偏振与光强的融合方法。该算法采用 DWT对源图像进行多尺度分解, 然后对低频子带系数采用局部能量融合, 而对高频子带系数采用消除高频噪声与局部均方差准则结合进行融合, 最终通过逆变换得到重构的融合图像。实验结果表明, 与加权平均融合和绝对值较大法的融合规则相比, 局部标准偏差、粗糙度、对比度、局部熵分别提高了 1.1%, 3.0%, 15.2%, 2.6%, 从而可以看出文中的融合方法具有一定的优势和现实意义。

对自动显微镜的自动聚焦评价函数及聚焦控制策略进行了研究。首先, 介绍了频域聚焦函数提升小波变换及时域聚焦函数Sobel-Tenengrad算子, 通过将提升小波变换和Sobel-Tenengrad算子有机组合提出了一种新型聚焦评价函数。然后, 利用离焦、正焦样本图像对自组织算法进行无监督训练, 使用粒子群优化算法加速训练过程, 并以经过学习的自组织映射算法作为聚焦控制器。最后, 进行了显微视觉自动聚焦实验。实验结果表明：新型组合算子具有单峰性, 峰值处变化陡峭, 对不同样本、不同倍数物镜均可在正焦位置达到最大值, 鲁棒性强; 经过学习控制器后平均仅用7.6步即可完成自动聚焦, 与爬山法相比, 该聚焦算法不仅大大提高了聚焦速度且性能稳定, 对每幅输入图像处理、识别时间约为120 ms; 满足了显微视觉自动聚焦要求, 获得了良好聚焦效果。