报道了近年来昆明物理研究所在富碲水平推舟液相外延碲镉汞外延薄膜制备技术方面的进展。2019年以来，突破了ϕ120 mm碲锌镉晶体定向生长技术，使碲锌镉衬底沉积相和夹杂相密度≤5×10³ cm^－2，位错腐蚀坑密度（EPD）≤4.0×10⁴ cm^－2，ϕ120 mm（111）晶圆衬底的Zn组份分布极差≤0.36%。基于碲锌镉衬底技术的进步，液相外延碲镉汞薄膜的最大生长尺寸达到了70 mm×75 mm，薄膜位错腐蚀坑密度均值为5×10⁴ cm^－2，X射线双晶回摆曲线半峰宽（DCRC-FWHM）≤35 arcsec，部分可控制到25 arcsec以下；50 mm×60 mm尺寸长波碲镉汞薄膜的厚度极差≤±1.25 μm，室温截止波长极差≤±0.1 μm，中波碲镉汞薄膜相应指标分别为≤±1 μm、≤±0.05 μm。材料技术的进展促进了制冷型碲镉汞探测器产能提升和成本的降低，也支撑了高性能长波/甚长波探测器、高工作温度（HOT）探测器以及2048×2048、4096×4096等甚高分辨率高性能探测器的研制。

为满足气象水文、天文观测等领域对短波红外遥感器高精度探测需求，近年来对短波红外探测定量化应用的需求越来越高。本文针对高轨面阵短波红外遥感器在轨各种因素引起的非均匀性变化情况，基于面源黑体定标结合恒星定标的在轨绝对辐射定标设计方案，结合某遥感器任务研制过程的具体实际，分析了定标精度主要影响因素及优化措施，包括星上定标方案优化、星上黑体温度控制优化、恒星提取算法优化等。通过实验室测试对在轨辐射定标方法进行了验证，并对在轨绝对辐射定标不确定度进行预估，评估结果表明定标不确定度能够满足应用要求。

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差，速度慢等问题，提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先，通过引入边缘能量项，一方面增强模型的局部控制能力，另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次，利用径向基函数取代了传统的长度正则项，简化了计算。然后，通过引入内部能量项省去初始化过程，节省了算法的运行时间。经实验验证，Dice重合率（Dice similarity coefficient, DSC）平均值为0.9808，错误分割率（ratio of segmentation error, RSE）平均值为0.025，算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。

针对传统视觉背景提取（visual background extractor，ViBe）算法在进行行人检测时会产生鬼影的缺点，本文提出了一种基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法。利用改进的YOLO v3算法YOLO v3-SPP（spatial pyramid pooling）对ViBe算法的初始化策略进行改进以消除鬼影。运用YOLO v3-SPP算法对首帧图像进行行人检测，使用本文提出的行人消除方法将检测出的行人进行消除，并将输出图像代替ViBe算法的首帧，从而达到消除鬼影的目的。经过分析和实验验证，结果表明该算法能够有效解决鬼影问题。

针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影，小目标轮廓不清晰等问题，提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图，再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层，获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样，再与上采样后同一尺度的特征图相加，直到与源图像尺度一致，实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率，本文方法在多数指标上优于对比算法，且融合图像目标细节明显轮廓清晰。

针对目前的目标跟踪算法在目标发生运动模糊或被遮挡等情况下跟踪效果较差，容易出现跟踪失败等情况，本文提出了一种多特征自适应融合的抗遮挡相关滤波跟踪算法。算法首先提取梯度方向直方图特征HOG和颜色直方图特征，以最大化跟踪质量为目标自适应融合两种特征的相关滤波响应；在跟踪的过程中根据响应图的质量存储高质量滤波模板，采用高质量模板和正常更新模板检测响应图的质量差值来检测目标的遮挡情况，当目标遮挡消失的时候，跟踪器的模板回溯到高质量模板来重新跟踪目标。根据在OTB100、UAV123的实验结果，本文算法相对于其他同类型的相关滤波在跟踪精度和成功率方面表现更好，在发生目标遮挡时仍能很好地跟踪。

针对低光照条件下拍摄的图像受光和环境的影响，其重要信息丢失严重，出现对比度低、细节模糊等问题，提出了一种基于灰度变换与改进Retinex的图像增强方法。首先采用引力搜索算法（gravitational search algorithm, GSA）优化的全局灰度变换函数对图像的RGB各通道灰度图像进行灰度变换，增强图像光照强度，使其更接近均匀光照场景；然后将图像转为HSV色彩空间，对V通道（亮度通道）采用改进的多尺度Retinex（MSR）算法处理，将基于范围的自适应双边滤波和Gabor滤波作为Retinex算法的环绕函数，结合两种滤波的特性来增强图像的亮度和细节。最后采用伽马校正避免图像融合造成的图像色偏。实验结果显示，该方法处理过的增强图像在主观和客观评价上优于其他方法，图像颜色失真较小，细节更清晰，为图像的后续应用做了铺垫。

为确保源图像中的显著区域在融合图像保持显著，提出了一种自注意力引导的红外与可见光图像融合方法。在特征学习层引入自注意力学习机制获取源图像的特征图和自注意力图，利用自注意力图可以捕获到图像中长距离依赖的特性，设计平均加权融合策略对源图像的特征图进行融合，最后将融合后的特征图进行重构获得融合图像。通过生成对抗网络实现了图像特征编码、自注意力学习、融合规则和融合特征解码的学习。TNO真实数据上的实验表明，学习到注意力单元体现了图像中显著的区域，能够较好地引导融合规则的生成，提出的算法在客观和主观评价上优于当前主流红外与可见光图像融合算法，较好地保留了可见光图像的细节信息和红外图像的红外目标信息。

针对现实场景中双模态红外图像融合对异类差异特征协同优化融合的需求，且现有差异特征属性无法根据差异特征多个属性的变化针对性地调整融合算法进行有效驱动，导致融合效果差的问题，提出了面向双模态红外图像融合算法选取的联合可能性落影构造方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度、统计差异特征分布特性；再构造差异特征融合有效度的可能性分布，通过最小二乘估计法拟合可能性分布函数；然后通过择优比较法对不同差异特征融合有效度的可能性分布进行对比分析，确定差异特征可能性分布函数投影权重，构造联合可能性落影函数；最后分析联合可能性落影函数截集水平，结合差异特征分布特性构建融合性能指标动态选取最优融合算法。实验结果表明，本文方法所选出的最优融合算法在主客观综合分析上优于其他算法，验证了本文将联合可能性落影运用于双模态红外图像最优融合算法选取中有效性和合理性。

为研究三代微光像增强器亮度增益对像质的影响，提出对不同增益条件下荧光屏输出图像的像质进行对比分析，以提高三代微光像增强器的成像质量。首先，在三代微光像增强器的理论基础上，论证了亮度增益会直接影响像增强器的成像质量。然后，通过图像质量评价的两个重要参数信噪比和分辨力，建立像质评价系统并搭建实验装置。最后，通过实验结果表明，在无月夜天光照度条件下，当亮度增益取得最佳值时，输出图像在视场明亮清晰的同时分辨力由32 lp/mm提升至40.3 lp/mm。证明该研究对夜间环境中，如何通过合理设置亮度增益值使微光夜视仪获得最佳成像质量具有指导意义。

随着碲镉汞（mercury cadmium telluride，MCT）材料制备工艺的改进和提升，芯片组件的暗电流得到一定程度的抑制，红外探测器芯片组工作温度上升成为发展趋势。高工作温度（high operation temperature）器件的发展推动着小型低温斯特林制冷机向更小尺寸（size）、更小重量（weight）、更低功耗（power）、更低成本（price）、更好性能（performance）的方向发展。本文介绍了HOT器件用斯特林制冷机的SWaP3设计理念，薄壁管短冷指、高效小尺寸控制器、综合热管理、可靠性预测等设计技术，总结了近年国内外HOT器件用旋转式斯特林制冷机的研制进展。

针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题，提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化，将原有的回归损失计算方法由GIOU（generalized intersection over union）改为功能更加强大的EIOU（efficient intersection over union）损失函数，并自适应调节置信度损失平衡系数，提升模型训练效果；随后，在每个检测层前分别添加InRe特征增强模块，通过丰富特征表达增强目标特征提取能力。最后，用创建的红外光伏数据集进行对比验证。实验结果表明：本文方法均值平均精度（mean average precision, mAP）为92.76%，检测速度（frame per second，FPS）达到42.37 FPS，其中热斑、组件脱落两种故障类型平均精度分别为94.85%、90.67%，完全能够满足无人机自动巡检的需求。

为进一步提高甲烷浓度检测精度，搭建了基于TDLAS（tunable diode laser absorption spectroscopy）技术的甲烷浓度检测实验系统，利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性，通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法，通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差，优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明：通过小波变换（采用sqtwolog固定阈值算法）能有效降低噪声干扰，去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R²为0.984，拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法，实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。

针对目前市面上的干眼诊断设备有诸如成本高、体积大和由于使用帧差法导致检测结果准确度不高等一些问题，本文设计了基于近红外图像诊断干眼的便携式设备。该设备使用基于近红外成像的Windows计算机进行检测，便于携带，可用于检测泪膜破裂时间（tear film break-up time, TBUT）、睑板腺（meibomian gland, MG）与泪河高度（tear meniscus height, TMH）等干眼症状。采用分形盒维数法检测TBUT，避免帧差法检测不准确；通过近红外（850 nm）补光成像技术检测MG，采用对比度受限自适应直方图均衡（contrast-limited adaptive histogram equalization, CLAHE）算法处理，将腺体区域突出，能够更加准确地检测面积缺失率。为了验证该仪器检测结果准确性，使用50组测试样本进行验证性实验，实验结果与意大利的CSO Antares（安达斯）仪器和SBM公司的ICP OSA等的检测结果进行对比。该设备的TBUT和TMH检测的结果与两个对照组结果的相关系数为P < 0.05，检测的结果一致性较好；MG的检测正确率为86%，特异度为84%。实验结果表明，该设备可作为干眼症的筛查和诊断设备用于眼科医院和视觉光学中心。

为研究盘式绝缘子积污放电的紫外图谱特征，提出了一种基于图像分割的光斑面积计算方法。首先，基于C-V模型，开展积污绝缘子紫外图像径向分布的研究。接着，与红外温度场曲线进行对比研究，验证其合理性。最后，研究不同电阻率、风速情况下积污绝缘子的紫外图谱特征。研究结果表明：C-V模型应用于图像处理中，具有较强的抗干扰性，适用于盘式绝缘子径向放电强度的研究；随着表面电阻率的降低，盘式绝缘子紫外光斑面积会增大；风速对盘式绝缘子放电强度有明显的影响；研究结果可为盘式绝缘子径向放电强度的评估提供一定的参考。