为了探测敌方激光的来袭方向，开发了一种激光脉冲方向告警系统。该系统由光学模块、信号处理模块和显示模块组成，其探测范围为水平方向0°~360°，垂直方向0°~90°，角度分辨率30°，识别出波长为0.85，1.06和1.54 μm，脉宽不小于10 ns的激光脉冲，探测功率密度下限为1 mW/cm2，其探测概率达到98%以上，并可实时报警。与同类装置比较，该系统角度分辨率进一步提高，探测功率下限满足了实际探测距离为5~10 km的探测需求。

从建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别和遥感影像处理等很多应用中的关键步骤。针对复杂建筑物图像，提出了一种基于边缘方向图的直线特征提取算法。该算法在Canny边缘的基础上，提出边缘方向编码策略，能过检测9×9局部窗口内的直线，将边缘拆分成直线、曲线和点的组合，生成了一种新的直线检测辅助图像——边缘方向图，并通过分析边缘方向图中连续线边缘的方向分布，结合直线误差判别准则和稀疏直线拟合识别直线。实验结果表明：该算法的直线检测性能优于Hough变换和相位编组等经典方法，对建筑物图像的直线检测准确率高，误判率、漏检率低，算法稳健性强。

针对MSA(Multi-Scale Autoconvolution)算法对光照变化敏感且在进行目标搜索时计算量大的缺点，提出了一种结合MSA和方向编码的快速景象匹配算法。首先，求待匹配图和模板的方向编码图，以消除光照变化的影响；其次，对方向编码图进行分块处理，分别求取各子块的MSA值，在每个搜索位置，只更新MSA值矩阵的一行(列)，这样使计算量减少到不足原MSA算法的1/8。用cameraman图像和实际卫星拍摄图像进行实验，结果表明，改进后的算法不仅对仿射变换、轻微透视投影变换、噪声及遮挡具有鲁棒性，同时可以抗光照变化的影响，且搜索速度更快，在实际拍摄的图像中能对目标进行准确识别和定位。