图像是人类获取对客观世界感知的最重要途径之一。由于图像的采集受到硬件条件的严重制约，就需要对低质量的图像进行主观视觉质量的增强；由于图像内容本身存在固有的模式分布，就可以对图像纹理进行分类并对目标进行识别；由于图像的内容丰富，就可以利用人类视觉感知的阈值特性进行秘密信息隐藏。我们研究了采用动态扩展/均衡及高频细节增强进行图像增强的方法、采用局部化纹理描述子进行图像纹理分类的方法，采用灰度映射/变换/差分扩展进行信息隐藏的方法。在视频目标检测和跟踪方面，提出一种将全局和局部特征结合起来的目标检测和跟踪方法，以及一种基于增量学习的检测与跟踪方法。
近年的研究成果发表在IEEE系列汇刊/快报及其它著名的SCI学术刊物上，共计发表英文期刊论文18篇；同时，还发表中文核心期刊论文23篇，获得1项发明专利、申请4项发明专利。
