点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。提出了一种采用空间投影的深度图像(RGB-D)点云分割方法,在分析了相机模型、RGB-D数据特征以及图像阈值与目标点云关系的基础上,建立靶标坐标系与点云区域的模型,进一步地结合靶标坐标系和图像阈值,把点云变换至靶标坐标系以突出目标区域、弱化背景区域,并用图像形态学处理所投影的像素值以及分割图像以获得所对应的点云区域。建立3种测试场景以获得3组不同的点云数据,采用4种方法对点云进行分割对比,其中采用空间投影的方法能获得较高的点云分割质量;对空间投影中的膨胀元素、数值与分割质量的关系进行测试分析,结果表明了采用空间投影的方法对RGB-D点云分割的有效性和可行性。

围绕视距估算，基于微光下的视觉探测方程和图像阈值对比度，利用图像处理技术和最小二乘数据拟合方法，提出了一种比较客观的夜视系统野外视距估算方法．为了验证该方法的有效性，针对六种夜视系统，分别进行了野外比较试验．试验结果表明：该方法有效地提高了微光夜视仪的视距检测速度，具有较高的估算准确度和很好的实用性．因此，该方法对于夜视系统性能分析具有科学的指导意义．

在数字式像增强器性能综合检测系统的基础上,研究了像增强器视场缺陷的检测方法.通过数字视频摄像机采集缺陷图像,利用数字图像处理方法确定缺陷性质,缺陷处理算法基于图像灰度特征而不是边缘特征提取.该方法适用于对检测对象有具体量化和定位要求,而不是简单的只有数量和形状特征要求的场合.实验表明,该检测方法能够较准确地检测像增强器的缺陷.