为了实现在复杂背景条件下对动态视频红外多目标进行稳健的检测与跟踪, 提出了一种新颖鲁棒的运动多目标的检测与跟踪算法。首先对相邻红外图像进行匹配校准, 利用图像累积差异图检测出运动的目标。为了达到实时高效的检测效果, 提出了网格采样策略, 大大降低了特征点的匹配复杂度并解决了特征点非均匀集中的问题。同时采用强度滤波和形态学操作等算法提升了目标的显著性特性, 滤除了虚假目标; 由于红外热像仪视场的变化, 目标的尺度将发生变化, 在检测到目标的基础上提出了尺度计算与区域检测算法; 最后采取了传统的卡尔曼滤波对检测到的目标进行跟踪。实验结果表明, 本文算法能够准确地检测动态场景下运动目标, 并在目标尺度变化时自适应的检测出目标的变化, 同时稳定地跟踪目标。

在电子稳像中合理的选择参考帧是全局运动估计和运动补偿的基础。为了解决传统参考帧选择策略带来的帧间跳变的缺陷，给出一种基于累积变换的参考帧更新策略，通过相邻帧间运动参数的累积变换得到当前帧相对于第一帧的累积全局运动参数，统一了补偿基准，并针对过程中产生的累积误差问题，通过设定匹配阈值调整参考帧更换条件，减少参数的传递次数。实验结果表明，改进算法能够有效解决帧间跳变问题，缓解误差的累积进程，输出平稳的结果视频。

多视角三维数据的拼接一直是视觉测量领域研究的难点之一, 本文提出了一种无编码全局控制点的多视角三维数据拼接方法。以多个固定不动的无编码标志点作为全局控制点, 建立全局坐标系。移动结构光立体视觉测量系统的不同视角对物体表面各子区域进行测量, 获得局部坐标系下的三维测量数据及控制点。根据控制点的空间几何变换不变性自动匹配出各视角局部控制点在全局控制点中的同名点。依据同名控制点对, 采用 SVD算法求解局部坐标系与全局坐标系的变换关系, 从而实现全局拼接。最后, 以 10个圆形标志点为全局控制点从 5个视角对鞋楦进行测量, 实验结果表明：该方法消除了多视角拼接中的累积误差, 控制点的重合度平均误差为 η=0.013 mm, 与手持式扫描仪对比标准偏差为 0.177 mm,获得了较好的拼接效果。

为了减少由于加速度所导致的激光双频干涉仪测量误差,引入二阶多普勒频移,建立了由被测物体加速度所引起的测量误差的理论模型。仿真结果表明,在0.4s时间内0.6g加速度所引起的累积误差可达2.5 nm左右,这对于纳米精度的测量是不应忽视的; 初速度不为零时加速运动会引起更大的误差,而减速运动所引起的误差则相对小。通过实验验证,所测的误差变化趋势与理论模拟比较吻合。