鱼眼镜头具有大视场、短焦距等优点,近年来被广泛应用到不同的领域。由于鱼眼镜头成像存在较大的畸变,目前主要用来目标监测,在目标物体的识别方面应用得很少。为此,提出一种基于球面透视投影约束的鱼眼图像校正方法,并用双线性插值法对校正后的图像进行填充,为鱼眼镜头在目标物体识别跟踪方面的应用做了准备工作。实验结果表明采用上述方法能够很好地对鱼眼图像畸变进行校正,且校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强,图像边缘清晰。

目前将单CCD采集的BAYER CFA格式图像进行色彩复原有两种通用方法：双线性插值和边缘检测.为了降低这两种方法在图像边缘引进错误颜色的数量,根据RGB彩色图像中R、G、B三个色彩通道的高度相关的特性：即在5×5像素的小区域内认为绿色减红色以及绿色减兰色为常数,提出了利用信号相关对BAYER格式图像彩色复原的方法,并通过SNR（信噪比）和NCD（归一化彩色差异规范）两种评估方法进行检测.从实验结果可以看出文中提出的方法相对于通用方法提高了图像的信噪比,锐化了图像的边缘,减少了图像高频信息的错误像素的数量,提高视觉质量.

由于光学镜头的生产工艺等原因,数码相机拍摄图像常常会出现非线性的几何畸变.针对这一常见问题,采用基于MSE拟合、双线性插值的方法对拍摄图像进行校正.实验结果表明,该方法能够在保证无颜色失真的条件下获得较为理想的校正结果.

提出了一种基于双线性插值图像放大的优化算法，在算法中加入轮廓增强处理，保留了图像边缘的高频信息，改善了双线性插值算法引起的边缘模糊问题。改进后的双线性插值放大算法处理速度快，硬件实现简单，且有较好的图像质量。实验表明，该算法适合于对图像进行实时放大处理。

为解决比例方向阀死区引起的流量非线性等问题,常常采用智能控制算法和死区补偿相结合的方法,这些方法往往都依赖于阀芯位移传感器和精确的比例方向阀模型,而对于无位移传感器的比例方向阀则无法应用,因此针对无位移传感器的比例方向阀,设计了能够不依赖位移传感器而进行死区补偿的双线性插值补偿策略。自研发的控制器采集压力传感器获取的进、出口压力值和输入电压值,进行双线性插值计算后输出校正后的电压值,以校正后的电压值代替输入电压值调节比例方向阀阀口开度以补偿死区,从而解决由死区引起的流量非线性等问题。试验结果表明,该死区补偿方法,可有效地减小无位移传感器比例方向阀的死区和滞环。