针对采用Mie 散射理论计算非球形粒子存在的缺陷，本文应用T-矩阵方法计算了不同等效球体积半径、不同复折射率、不同波长与不同长径比的随机取向圆柱体粒子的毫米波消光性能。结果表明，圆柱体粒子的消光效率因子峰值随着复折射率实部的增大而增大；随着复折射虚部的增大，圆柱体粒子的消光效率因子减小，吸收效率因子增大；随着毫米波波长的增大，圆柱体粒子的消光效率因子峰值大小不变，峰值的位置向着粒子较大的方向移动；圆柱体粒子长径比的变化主要影响其散射性能，对吸收性能影响很小。这些结论对改善圆柱体粒子的消光性能提供了解决方法，为毫米波干扰烟幕的设计提供了一定的理论基础。

本文根据光的大气传输理论、光度学和几何应用光学理论，设计了6 n mile(1 n mile=1.852 km)可见的LED海上导标灯。通过分析LED 的发光特性，设计并优化适当的集光、准直与匀光系统，将LED 线阵排列，使本设计实现6 n mile 处垂直方向10°发散角与水平方向3°发散角的出光要求。本设计方案可为不同吃水深度的航船选择正确的航道，具有一定的实际应用价值。

随着信息时代光谱分析技术的飞速发展，光谱仪器的高精度、低干扰、体积小型化等性能优势使其成为各领域各行业的优选信息获取手段。本文以光学设计的基本原理为指导、中阶梯光栅为核心、宽波长范围和高分辨力为设计目标，设计了一种基于切尼尔-特纳型光路结构的小型中阶梯光栅光谱仪系统。通过理论分析和计算，确定了系统的结构参数，并使用Zemax 软件进行光学仿真。结果表明，该系统在200～800 nm 的波段上理论分辨力优于0.1 nm。

在大视场小体积的人造复眼结构中，倾斜的边缘子眼成像时存在较大的轴外像差。提出一种复眼结构，利用光线在子眼中的折转与自由曲面矫正像差，提高了边缘子眼的成像质量，进而增大了复眼结构的视场角。设计出5 组子眼对180°视场成像，每组对应特定的视场范围。利用光学仿真软件CodeV对5 组子眼分别做了光学仿真，得到了各组子眼的像差曲线，光学传递函数MTF 曲线。结果表明，在整个180°视场范围内，频率为100 lp/mm时，MTF 值均大于0.2，畸变在30%以内，复眼具有良好的成像质量。

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受偏转角度和近邻选取的影响，提出了一种双层LLE(DLLE)的人耳图像识别方法，并结合Gabor小波和DLLE提出了GDLLE。DLLE首先计算各样本与每类样本中心的欧氏距离，再把欧氏距离最小的K类所有样本作为LLE的近邻，提取出鉴别特征，最后由最近近邻分类器对鉴别特征进行分类。在USTB3人耳图像库上的实验结果表明，本文提出DLLE能够减小偏转角度和近邻对LLE算法的影响，结合Gabor小波后进一步改善了算法的识别率。

为了实现机械工件上刻写字符的自动检测、识别与显示，本文设计并完成工件字符自动识别系统。重点针对光照变化时工件字符难以识别的问题，研究不同光源组合方式对系统识别性能的影响，提出了一种能更好适应光照突变的特征提取算法。首先，对输入图像利用优化的同态滤波算法增加字符的细节信息，减低光源照度的影响。然后，分别采用基于LOG 算子的自适应阈值法获取图像的整体轮廓和全局特征，采用局部二值模式(LBP)算法获得对光照突变不敏感的LBP 纹理特征。最后，联合目标全局特征和LBP 局部纹理特征对应像素做相关运算，获得对光照不敏感的融合特征向量。在工业现场进行实测，测试结果表明：识别率平均达到94.72%，对工件平均检测时间230 ms，满足实时性要求。与SIFT 算法和Bayesian 算法相比，在光照突变情况下本系统的识别精度和稳定性更有优势，且满足工业应用上自动识别的要求，并已实际用于工业测量。

RETE匹配算法是基于规则推理系统中的经典高效算法，但是在飞行器评估这种规则和事实数量较多的系统，推理效率并不高，因为在模式匹配中，join 操作的开销与事实的平方成正比。事实和规则数量较多时，产生的中间匹配信息大大增加，增加了时间复杂度和空间复杂度，严重降低了推理效率。针对飞行器评估系统的特点，本文分析了优化RETE 拓扑结构是提高推理效率的关键，然后提出了基于代价模型的RETE 优化算法，该算法可以自动寻找最优的RETE 拓扑结构，减少了join 中间结点的数据，大大降低RETE 算法的时间复杂度和空间复杂度。经实验测试，基于代价模型的RETE 算法在飞行器评估系统中的运行效率较高，满足飞行器评估的需求。

传统的基于方向梯度直方图与支持向量机的行人检测方法运算量大，针对这一问题，本文从轮廓特征的角度出发，提出了头肩轮廓特征与神经网络相结合的检测方法。该方法根据人体头肩模型具有相对稳定性，且轮廓特征可以作为人体识别的依据，采用边缘检测与均值漂移相结合的方式提取人体轮廓，采用经PCA 降维的傅里叶描述子提取轮廓特征，结合神经网络分类器完成初次人体识别。采用RGB 头发模型和均值漂移方法，对遮挡情况下被判别为非人体的目标图像做进一步处理，聚类出多个人体头肩模型，重新参与分类。实验结果表明，本方法人体检测的准确率和检测速度与现有的算法相比都有所提高，且克服了遮挡情况下人体头肩模型提取错误的弊端，提高了人体检测的识别率和应用范围。

为了提高超声内镜检测系统的成像质量，弥补由前端探头工艺性问题造成的回波小、衰减大的问题，设计了基于编码激励与脉冲压缩技术的超声内镜实时成像系统。该系统主要包括前端探头及驱动单元，数据采集、处理及存储单元，交互接口及显示单元等。为了抑制脉冲压缩的旁瓣效应，分别设计了基于匹配滤波与非匹配滤波理论的三种滤波器并仿真对比其旁瓣抑制效果，得出对于4 位Barker 码，采用失配滤波方法可以有效抑制旁瓣，其中通过尖峰滤波法压缩后主瓣宽度可达0.2 mm，峰值旁瓣水平可达-55.0 dB 的结论。最后，利用自行搭建的超声内镜成像平台对靶线样品进行环扫成像，成像速度25 f/s，图像尺寸1 024 pixels×1 024 pixels，证明了系统可行性的同时验证了以上结论的正确性。

针对医学CT图像边缘模糊、对比度低、噪声污染严重等特点，本文提出了短时分数阶傅里叶变换域的向量无穷范数方法，用于CT 图像的边缘检测。短时分数阶傅里叶变换域的虚部能够反映非平稳信号的局部信息。首先，对一维非平稳信号做短时分数阶傅里叶变换，得到短时分数阶傅里叶变换域；其次，计算变换域虚部的向量无穷范数，将二维时频面映射为一维信号，得到非平稳信号的边缘信息。实验表明本文方法具有检测信号边缘的能力，能够有效提取CT 图像的边缘，对弱边缘信号也具有较好的检测结果。与经典微分算子和小波变换比较表明，本文方法对CT 图像边缘检测表现优良，对噪声污染图像具有较好的鲁棒性。

液晶显示器的区域动态调光技术中，各分区背光确定后，为了保证背光降低后的亮度和显示效果，需要对液晶像素进行精确补偿。本文采用低通滤波方法模拟LED 背光源在背光模组中传播时的扩散过程，得到光扩散函数模板参数，进而得知各像素的实际背光亮度，据此对液晶像素进行精确补偿。在直下式LED 分区背光液晶显示系统上，通过具体图像验证了该方法的准确性。该方法采用常见的测试设备，可操作性强，精度高。经验证，背光分区为32 个时，32 个分区的相对误差平均值为6.41%。在动态区域调光液晶电视样机中实现了本文的扩散方法，和没有调光的电视相比，节能率达到27.06%，画面无拖尾现象。

基于几何光学原理，提出了一种应用于光伏聚光的复眼型聚光器设计方法，实现了在光伏电池上均匀照度分布。该复眼型聚光器由折射曲面、反射平面、自由曲面以及透射平面等四个曲面组成。由边缘光线原理、光线可逆原理、费马原理并结合斜率角控制法得到聚光器轮廓离散点，通过三维建模软件拟合成实体。采用光线追迹软件模拟太阳光入射到复眼型光伏聚光器。结果显示，该复眼型聚光器的几何聚光比为31×，在太阳光正入射时光伏电池表面照度均匀性为98%，平均高度为9.8 mm。

为了消除或缓解光学相干断层成像方法中散斑等噪声对OCT 图像像质退化的影响，提出了基于波原子阈值去噪算法。波原子变换是一种新型的二维多尺度变换，且满足曲线波的抛物比例尺度关系和各向异性征；波原子适用于模式的任意局部方向，能够对轴方向的各向异性模式稀疏展开。本文利用波原子阈值去噪算法，对人眼眼底组织和手指指尖皮肤的OCT 图像进行降噪处理，并与传统的小波阈值算法和快速曲波算法对OCT 样品图像去噪效果进行对比分析。结果表明，基于波原子阈值去噪方法能够有效地抑制OCT 图像散斑噪声，并能保持图像边缘细节特征。

针对钢管识别统计系统开发中，图像分割环节易受光照不均匀影响的问题，以及对图像增强处理后再分割导致目标错分的不足，本文提出一种多阈值S-F(分割-融合)的图像分割方法。该方法根据改进的Otsu 多阈值法，采用形态学操作与图像融合技术，实现堆垛钢管目标的提取。实验结果表明，在光照不均匀情况下，该方法对钢管图像的分割效果明显优于传统方法，具有不受光照优劣程度影响、适应性强的特点，可应用于机器视觉领域的目标识别。

当前主流的在线高精度PCB 裸板缺陷AOI 检测系统均采用基于轮廓矢量化分析比对方法，圆弧探测是实现轮廓矢量化的关键环节。本文提出一种快速的圆弧探测方法，首先采用DP(Douglas-Peucker)算法对轮廓进行曲线抽稀处理，将轮廓分割为直线段基元并计算法向角，然后依次计算各相邻直线段基元的法向角偏差之和，并与基元中点位置值一起形成法向角变换曲线，再次采用DP 算法检测变换曲线中的直线段即可完成圆弧探测。本文将圆弧探测简化为两次直线探测，算法复杂度为O(n)，具有非常高的计算效率。实验结果表明，本文方法与Halcon商业软件中的圆弧检测算法相比，准确率更高且耗时更少。