针对传统特征检测算法检测效率低、匹配正确率低和双目视觉测量精度不足等问题，提出一种基于局部信息熵和梯度漂移的双目视觉测量算法。首先，将图像划分成若干子区域，计算各子区域局部信息熵筛选出高熵区域，并利用oriented FAST and rotated BRIEF（ORB）算法检测特征点；其次，采用圆形邻域代替像素点，并对圆形邻域内各像素梯度幅值采用二维高斯加权的方式改进旋转不变local binary patterns（LBP）；然后，与rotated binary robust independent elementary features（rBRIEF）融合生成新的描述子进行特征匹配；最后，提出梯度漂移方法，引入特征点次极大响应值作为辅助因素，结合极大响应值通过坐标迭代更新计算出理想特征点的精确坐标，解决提取特征点坐标不准确的问题，提高测量精度。实验结果表明：所提算法的平均匹配正确率较传统ORB算法提高37.51%，测量最低相对误差达到0.365%。

定位参数的快速估计是无线定位系统的关键环节。针对超分辨时延估计算法计算复杂度较高这一问题，提出一种基于旋转不变传播算子 (PM)的时延估计算法。该算法首先对正交频分复用(OFDM)频域接收信号进行建模，然后计算协方差矩阵，再根据子载波流行矩阵的范德蒙矩阵属性，采用旋转不变 PM算法实现时延参数的闭式解，从而既无须特征值分解又避免了伪谱峰搜索，计算速度快。理论分析和仿真结果表明，该算法在计算量大幅度下降的同时，参数估计性能接近于基于旋转不变技术 (ESPRIT)估计信号参数算法，具有一定的可行性和有效性。

针对旋转不变性二进制描述算法(Oriented Fast and Rotated Brief, ORB)的尺度旋转性配准误差大, 配准率较低及随机采样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法随机性强且不稳定的问题, 提出一种ORB与RANSAC结合的快速特征匹配算法。首先, 对特征点提取方式进行优化选择, 消除特征边缘影响。之后构建简化的金字塔式尺度空间模型, 改进分层图像的尺度空间结构, 减少生成图像层数和数目; 然后采用梯度方向改进传统ORB算法中的主方向提取模式, 提高特征角点主方向的准确性。最后, 通过构建分块随机取样检测的方式改进RANSAC算法, 提高RANSAC算法的稳定性和图像配准的准确性。实验结果表明改进后的ORB和RANSAC融合算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高, 并且配准的精度较传统ORB算法高, 尺度配准精度提高55.41%, 旋转配准精度提高26.66%。满足复杂图像快速精确配准拼接的精度和实时性要求。

对机动变换的装甲目标进行快速精确检测是低空无人机的一项重要性能要求, 但目前主流检测方法自身的旋转不变性不能有效应对这一挑战。结合深度卷积神经网络（CNN）提出基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测方法, 该方法在Faster R-CNN框架的基础上引入旋转不变层, 通过在模型的目标函数上增加正则化约束条件来加强目标CNN特征旋转前后的不变性。实验选取三种典型的装甲目标缩比模型, 在室内外模拟不同场景条件下的低空侦察环境, 利用偏振高光谱相机获取目标的侦察模拟图像作为样本数据用于模型验证。在多模型对比实验中, 改进模型的平均检测准确率提升了2.4%, 取得了最好的检测效果, 初步验证了改进方法的有效性。

为了实现3维物体旋转不变实时识别,应用微透镜阵列的多视角成像特点,利用透射像阵列的高关联性,实现3维物体信息与2维透射像阵列信息之间的转换,从而可以利用光学2维图像识别技术实现3维物体的识别。对转换和识别过程进行了理论分析,用匹配滤波的方法进行了实验验证,实现了3维物体旋转不变实时识别。得到了良好的识别效果,并实现了旋转方向的准确定位和旋转角度大小的比较判别。结果表明,应用微透镜阵列可以实现旋转3维物体旋转不变实时识别。

提出了一种基于振幅调制纯相位滤波器(AMPOF)的旋转不变识别新算法。该算法充分利用振幅调制纯相位滤波器区分能力强的优点,结合综合鉴别函数方法,拓展了综合鉴别函数(SDF)在畸变不变模式识别领域的应用。利用各幅训练图像傅里叶变换的振幅和相位信息,逐一构建成子滤波器,并将它们加权求和得到合成滤波器;然后采用迭代算法求解出合理的权重系数。仿真实验结果表明:对于实验采用的目标训练图像和非训练图像,改进算法的相关输出峰值大约提高95%~112%;对于只有少量像素的局部训练图像,改进算法的相关输出峰值大约提高74%。这种优化算法使得振幅匹配和相位匹配更加充分,相关输出增益明显增强,能够一定程度地降低训练量。

提出一种基于旋转折变型长周期光纤光栅(R-LPFG)实现应变和温度同时测量的新方法。旋转折变型长周期光纤光栅是利用高频CO2激光在扭曲的普通单模通信光纤上制作的。这种特殊折变结构实现了纤芯基模与非对称包层模L1k奇模和偶模的同时耦合, 从而导致R-LPFG的谐振峰发生分裂。通过对这种光栅的应变和温度特性进行实验研究发现, 当对它施加轴向应力时, 其传输谱的两个谐振峰会向不同方向漂移; 而当外界温度改变时, 两个峰则会向同一方向漂移且波长漂移灵敏度几乎相同, 大约为0.07 nm/℃。

针对常规综合鉴别函数制作的复合匹配滤波器，对不同旋转角度的训练样本输出的相关峰值波动性较大，不便于后续探测和处理等问题，对常规综合鉴别函数到编码匹配滤波器的编码转化过程进行分析，找到导致相关峰值波动的原因，提出改进方法，即在计算综合鉴别函数的线性组合系数时将编码运算也考虑进去，并根据滤波器对各训练样本相关峰值的倒数来确定线性组合系数。计算机仿真结果表明：改进后的方法降低了复合滤波器对不同旋转角度样本输出相关峰值的波动性，提高了相关峰自动判别的准确性。

针对图像检索时的旋转问题提出一种基于Log Gabor小波的旋转不变纹理特征。依据Log Gabor分解子带的均值及方差分布并结合广义Hurst分形特征对纹理进行描述，并在各尺度上采用主方向排序的方法对方向子带特征进行调整得到旋转不变特征向量。分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行仿真实验，结果表明算法在两种情况下都取得了较好的检索效果。此外，在相同特征类型和图像库的条件下将本算法与Gabor算法结果进行对比，实验表明本算法的检索性能明显优于Gabor算法的检索性能。

提出了用逆滤波器来进行旋转不变匹配滤波相关识别方法;采用级联变形滤波器可以实现透射匹配相关峰强度对透射输入能量的优化,大大改善相关峰的锐度,计算机模拟结果显示,对旋转图像,在平面内按0°～32°旋转,每4°取一灰度图像的旋转不变匹配滤波相关器,具有较好的相关不变识别性能,特别是目标图像在部分输入情况下也能较好地识别.