针对定焦数码像机提出一种基于预检校的自检校方法.理论和实验表明,基于Kruppa方程的自检校方法考虑全部的内方位元素,解算的结果不稳定,同时,这种方法没有考虑畸变参数,也影响了内方位元素的精度.一般地,当主距变化时,定焦镜头的内部光学结构不变.根据这个特点,利用预检校找到内方位元素的变换规律,可以减少自检校的参数,并引入畸变参数,从而提高自检校解算的稳定性和精度.

提出将Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合应用于SAR影像与光学影像匹配以及不同传感器拍摄，的SAR影像匹配。在这种算法中，首先针对SAR影像低信噪比与乘性噪声模型的固有特性，基于均值比率算法提取Ratio梯度，然后采用交叉累积剩余熵作为相似性测度对参考影像和待匹配影像的Ratio梯度图像进行匹配。交叉累积剩余熵利用累积分布函数代替密度函数有效克服了噪声对局部极值的影响，可以取得令人满意的结果。