高速飞行目标的测量温度对研究其热防护性能有着极其重要的意义，分析了高速飞行目标红外辐射成像的特点，指出了高速飞行目标红外成像较为模糊的3 个原因：1）红外光学系统本身使得能量扩散，由点扩散函数表示；2）目标拖尾；3）大气抖动，这使得静止或低速目标辐射测温算法已经不再适用。提出了一种有效计算高速飞行目标辐射温度的方法，首先通过图像分割从红外图像中把飞行目标和背景区域提取出来，再通过标定数据计算目标辐射强度，同时扣除背景能量以及考虑大气透过率，再根据目标的视在面积和发射率计算目标的等效辐射亮度，最后通过查表得到目标的等效辐射温度。

红外偏振和光强图像差异特征分类是融合算法随着差异特征类型的变化而自适应变化的前提。构建了差异特征分类树, 以此实现差异特征分类。首先分析红外偏振和光强成像的差异特性, 依据其成像差异特性构建分类树第 1层差异的类别; 然后对多组图像统计并描述第 1层差异类别下的各差异信息, 依据统计结果构建第 2层差异的类别; 最后提取红外偏振和光强图像的差异特征, 将其按照差异特征分类树进行分类。实验表明, 所建立的差异特征分类树可将红外偏振和光强图像的差异特征分类。

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。

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异，提出了一种基于NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）的红外偏振与红外光强图像的新融合算法。该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解，然后对低频子带图像采用局部能量融合规则，融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理，而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑，根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则，再对得到的各个子带图像进行NSCT重构，从而得到最终的融合图像。通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息，使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义。

针对 RGB和 lαβ空间转换过程复杂，运算速度慢，不便于用灰度融合图像直接代替亮度分量的问题，提出了一种基于 YCαCβ空间的伪彩色融合方法。该方法首先对源图像进行基于特征差异的颜色映射，所得 RGB图像通过 YCαCβ变换提取亮度分量 Y；然后采用新的融合规则对红偏振与光强图像进行了支持度融合，其中低频和高频分别采用目标背景分割和区域方差最大的融合规则；最后用融合结果代替亮度分量，再与 Cα，Cβ分量进行 YCαCβ逆变换，得到伪彩色图像。实验结果表明，与文献 [8]方法比较局部方差提高 21.5%、对比度提高 1.15%、清晰度提高 6.05%、运算速度提高 30.5%，证明了本文算法的可行性和有效性。

分析了红外偏振与红外光强的成像特性差异, 提出了基于局部能量的支持度变换融合方法。实验结果表明, 融合图像综合了两幅图像的冗余信息, 使图像更清晰,信息更加丰富。融合图像同原红外偏振和光强图像相比, 局部标准偏差分别提高了13.67%和11.51%；局部熵分别提高了16.46%和1.95%；平均梯度分别提高了15.41%和44.05%。证明了该融合方法的有效性。

采用分子轨道从头算方法,分别在HF、MP2和B3LYP水平下对三种全氟烷基碘化物分子CF3I、C2F5I和n-C3F7I的振动红外光谱和喇曼光谱进行理论计算,给出了各频率所对应的振动模式对称性、红外谱线相对强度及喇曼活性.结合计算值和实验值对三种全氟烷基碘化物分子的振动光谱进行了讨论,结果表明理论计算值与实验观测值吻合得很好.