提出一种光透过散射介质的散斑恢复算法,可实现大视场任意位置的聚焦。通过仿真模拟光路测量散射介质的传输矩阵并进行二值化处理,再利用数字微镜器件对入射光进行二值振幅调制,实现透过散射介质的单点或多点聚焦。由于不同聚焦位置的独立性,所提算法能够实现大视场任意位置聚焦。仿真结果表明:聚焦位置的光强增强因子随着采样数目的增加而增加;与传统三步相移法相比,在采样数目减少1/3的情况下,所提算法能够获得55%的增强比,比三步相移法高12%。所提算法对透过散射介质实现大视场范围扫描聚焦有重要意义,在生物医学成像领域具有广阔应用前景。

针对LiDAR点云数据目标投影几何的非规则性, 提出非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取方法。首先, 在投影平面上定义随机点过程, 利用其随机点定位该平面上的目标投影, 对每一随机点生成一组节点集以建模该目标投影几何, 作为目标标识; 假设地物目标高程值服从独立同一高斯分布, 从而得到LiDAR点云数据高程测度模型; 在贝叶斯理论架构下建立目标几何提取模型, 并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo, RJMCMC)算法模拟后验分布以及估计各参数; 最后根据最大后验概率准则, 求解最优目标提取模型。采用提出方法对LiDAR点云数据进行目标提取, 根据实验结果可以看出, 算法得到的检测精度均达到80%以上, 最高精度为9943%, 得到了较好的检测结果。本文将传统的规则标识点过程拓展到非规则标识点过程, 可以有效拟合任意形状目标几何。定性和定量的实验结果表明了该方法的可行性、有效性和准确性。

针对激光光斑漂移受多种干扰因素影响，测量准确性难以估计的问题，提出了基于贝叶斯推理的光斑漂移特性分析方法。在对贝叶斯定理进行严格推导、激光基模光斑特性进行分析、测量噪声对理想光斑漂移影响分析的基础上，构建了完善的基于贝叶斯推理的光斑漂移特性数学模型，对相关参数进行了严格的推导。仿真结果和理论分析符合较好，该方法可用于评估环境(热效应、环境振动和空气扰动)因素对激光漂移的影响程度。