户外拍摄的视频图像经常会受到雾的影响, 被影响区域的图像往往清晰度差, 在进行视频稳像时不能正确地提取出特征点。如果采用去雾算法进行预处理, 也会造成特征点的误提取以及位置偏移等, 因此, 采用半逆法对图像进行分割, 分割出无雾区域以便在这些区域获得准确的特征点。由于半逆法采用固定阈值的方法, 无法满足不同图像的要求, 并且分割后的图像中存在多个孤立点, 因此, 采用自适应阈值和八邻域法对算法进行了改进。实验结果表明, 改进后的算法能够快速准确地分割无雾区域, 提高了特征点提取的准确率。

针对现有薄膜反射镜成形控制方法存在求解复杂，工程实用性差等问题，提出了基于反演求解的半解析成形控制方法。首先，基于Karman方程和静电场理论推导了所要拉伸的抛物面面形与施加压强分布的关系及实验所需的离散电极环电压值; 其次，利用有限元软件建模和分析，验证所推导的压强分布; 最后，在口径为300 mm的三环电极的静电拉伸反射镜实验平台上进行了验证实验。实验显示，拉伸面形最大变形量与理论值基本吻合，面形误差与传统均匀压强下的相比有所减少，最好的实验结果得到的PV值和RMS值较均匀压强下的值分别减少了9.76%和15.38%。仿真及实验结果表明：所描述的方法可以控制面形并提高面形精度，与传统的成形控制方法相比较具有简单实用等优点。