在对图像位移进行测量时，不同亚像素位移迭代算法的性能不同，将反向组合对角近似算法和反向组合Dog-Leg算法用于数字图像相关法并进行位移测量，同时对反向组合Levenberg-Marquardt算法的参数更新策略进行简化，以反向组合高斯牛顿（IC-GN）法作为对比，通过模拟散斑图像和真实散斑图像的压缩变形实验，对3种算法的性能进行对比，并进行相应的评估。实验结果表明：在模拟散斑实验中，各个算法在收敛速度、收敛频率和计算速度上各有不同；在真实实验下，小变形实验得到与IC-GN法相似的精度，大变形实验得到的收敛半径更大。

针对旋转双棱镜系统指向误差较大、误差源较多等指向精度较差的问题，提出了一种新的旋转双棱镜指向偏差修正方案。采用非近轴光线追迹方法建立旋转双棱镜指向模型和二维转台指向模型，在全视场区域内均匀选取若干点，比较旋转双棱镜理论出射光束与实际出射光束的偏差，通过Levenberg-Marquardt迭代算法对旋转双棱镜前镜和后镜的转角误差、楔角和折射率进行修正。在整个视场区域内修正后，指向最大偏差由8.37 mrad变为3.75 mrad，平均指向偏差由4.00 mrad变为1.38 mrad，并且当俯仰角较小时，修正效果较好；在俯仰角小于15°的视场区域进行单独修正后，最大指向偏差变为1.51 mrad，平均偏差变为0.84 mrad。所提修正方法提高了旋转双棱镜的指向精度，对旋转双棱镜指向偏差的补偿修正具有一定的参考价值。

超声谐振谱(RUS)是一种压电材料单样品定征技术, 避免了多样品造成的结果不自洽问题。现有的谐振谱激励方法常使用超声换能器定点激励-拾取, 需要有复杂的测试装置。该文提出了一种电极激励-拾取法来获取压电谐振器的超声谐振谱, 该方法测试装置简单, 同时还可获得模态振型的对称特性, 避免了反演过程中峰丢失和错峰拟合。基于现场可编程门阵列(FPGA)技术搭建了压电谐振器分组扫频激励电路, 通过电荷放大器拾取谐振峰。结果表明, 通过Levenberg-Marquardt算法可完成测试频谱和计算频谱的匹配, 成功获得了优化后压电材料参数。

构建了一个开放单光路短光程激光检测平台,提出了一种基于线型的Levenberg-Marquardt(L-M)算法,以洛伦兹线型和高斯线型的二阶导数作为L-M算法的拟合函数,对氧气体积分数为0%~21%的样本进行校正。结果表明:在基于洛伦兹线型的L-M算法校正中,氧气含量-二次谐波峰值的拟合系数最高,为0.9995;以洛伦兹线型为优化依据,对含氧气体积分数为1%的样品进行了多次测量,校正处理前后预测的氧气体积分数最大偏差分别为0.38%和0.22%,预测的均方根误差分别为0.25%和0.16%。

针对手持靶标视觉坐标测量的广泛应用,提出一种平面靶标测头中心现场两步标定的方法。通过两组不同位姿的靶标图像建立靶标坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系,利用第一组靶标平行于成像面不同倾角的图像信息,根据位置不变原理建立目标优化函数,通过Levenberg-Marquardt算法求解出靶标坐标系下测头中心在x、y方向最优化的修正值;再依据第二组靶标相对于摄像机成像面不同倾角的图像信息求解出测头中心在z方向的误差。通过仿真和实验验证了方法的正确性,实验结果表明,测头中心坐标在x、y、z方向的重复性精度分别达到0.077,0.035,0.140 mm,有效地解决了手持平面靶标测头中心现场标定的难题。

为了研究垂直腔面发射激光器(VCSEL)输出的光功率与器件温度的关系, 确定用户可正常使用网络的温度范围, 采用输出光功率与工作电流关系(P-I)模型进行了理论分析及实验验证, 并通过简化模型参量及引入电压与电流关系(U-I)特性曲线来优化模型。采用了Levenberg-Marquardt(LM)算法来实现模型参量的求解, 对比20℃下的测量数据与拟合数据的相似度, 预测得到不同温度下的P-I特性曲线数据。结果表明, 在固定温度下, 输出光功率随着驱动电流的增加先增后减; 在固定的驱动电流下, 输出光功率随着温度增加而减小; 要保证用户正常上网, 电机房里VCSEL激光器工作的环境温度最多不能高于31℃。

针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题, 提出了一种基于仿射变换与Levenberg-Marquardt (LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发, 利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变, 包括平移、旋转、缩放和错切变换, 符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵, 该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配, 将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题, 进而利用LM算法搜寻最优参数值, 同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明, 与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比, 提出的算法可获得更好的配准效果, 可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题, 有助于织物图像色差评估。

垂直视差的存在是影响立体视频观视舒适度的主要因素。为了在不影响水平视差的条件下实现对垂直视差的消减, 本文引入Levenberg-Marquardt(L-M)非线性算法实现变换矩阵的精确求解。首先用抗缩放、旋转及仿射变换的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征匹配算法检测出双目图像对的特征匹配点, 然后根据匹配点的坐标位置运用L-M算法计算可消减垂直视差的变换矩阵, 将变换矩阵作用于目标图像, 计算出该视图每个像素点的新坐标位置。实验结果表明: 与利用线性算法求解二维射影变换矩阵的垂直视差消减方法相比, 本文提出的求解方法在垂直视差消减上比该算法提高了约0029 1～0323 2个像素, 对水平视差的影响比该算法降低了约0118 7～1139 1个像素。因此本文提出的方法对垂直视差的消减起到了优化作用。

阐述了差分光柱像运动激光雷达探测大气湍流廓线的基本原理，针对雷达现有Levenberg-Marquardt反演算法对高空湍流反演误差大的问题，提出了带不等式路径约束的反演新模型，并采用惩罚函数法处理该模型，通过增加高空湍流信息量，避免了非物理意义的反演解；同时为了减弱现有算法对初值和先验知识的依赖，进一步提出了基于遗传算法的初值寻优策略，能够将现有算法的初值定位在全局空间内。利用改进算法和现有算法数值仿真了典型的大气湍流廓线，并对合肥地区实测激光雷达数据进行了分析。结果表明，改进算法增强了迭代过程的全局搜索能力，对测量误差有较强的稳健性，能够有效提高反演精度和高空湍流的准确性，同时也加快了收敛速度。