在利用数字图像与数码相机的噪声相关性来鉴别数字图像来源的实验中，发现噪声相关性有对称和非对称两种分布。为了提高鉴别数字图像来源的正确性，正确设置判别阈值，针对噪声相关性的非对称分布，在（0，1]区间构造了一个广义chi平方分布的新函数，并提出了一种利用广义chi平方分布来描述噪声相关性的非对称分布和利用广义高斯分布来描述噪声相关性的对称分布的新方法。实验结果表明，该方法与仅采用一个广义高斯分布的方法相比，可以使鉴别错误率降低38％以上，可见利用不同的概率密度函数来描述相应的分布是减小鉴别错误率的一个有效途径。

图像自动聚焦算法聚焦值的选择是数字相机自动聚焦系统的关键问题。提出了一种新的聚焦值算法，是基于DCT变换后的高频分量。实验结果表明，改进的DCT算法比其他评价函数更为准确、稳定和可靠，对脉冲噪声有很好的抑制。

传统的相机标定方法通常需要建立复杂3维标定块或高精度3维控制场,在实际应用中受到了一定的限制。本文采用平面控制格网作为标定块,根据相机的理想模型确定内方位元素,利用2维直接线性变换和共线方程分解出相机的外方位元素初值,采用改进的Hough变换算法检测标定图像中的格网直线并利用最小二乘法拟合出最佳直线,通过求直线的交点得到标定格网点的像坐标。最后利用自检校光线束法平差进行相机的精确标定。实际图像数据实验结果表明,主点和焦距的标定精度分别达到了0.2像素和0.3像素左右。可以满足高精度近景3维量测的要求。