光学相关识别2f+p系统

Vander lugt光学相关器中含有两个傅立叶变换透镜，从输入到输出面的光学长度是4f，在制作复数滤波器时，参考光是一束倾斜入射的平行光。我们设计的复烽滤波器带二次位相因子的光学相关识别2f P系统，在制作复数滤波器时，参考光是一束倾斜入射的会聚光，使复数滤波器包含一个二次位相因子；在进行目标识别时，只需一个傅立叶变换透镜，复数滤波器后面不再使用傅立叶透镜进行傅立叶逆变换，而是直接通过复数滤波器的衍射，在其后的p平面上得到分离的相关 峰，因此从输入面到输出面的光学长度是2f P，与VLD相比，不光少一个傅立叶透镜，光路也较VLC短许多（通常p比f小许多），使光学相关识别系统结构更为紧凑。坦克模型识别实验证明，2f P系统用于光学相关识别，相关峰强而尖锐，且与零频项和卷积项能很好的分离，信噪比很高，多个星形合作目标识别实验，证明2f PVLD一样具有平移不变性，百星形合作目标本身具有一定的旋转、比例不变性，因此可用于导航、盲降等多种用途。实验取得良好的效果。并且给出了详细的理论推导。     

基于群体智能边缘提取算法的联合变换相关器

为提取联合变换相关器输入面图像的边缘,改善相关器的识别效果,提出了一种基于群体智能的图像特征提取方法,并将其应用于联合变换相关器的输入面图像预处理中.实验结果表明该算法有效提取了图像的边缘,锐化了相关峰,提高了联合变换相关器的目标识别能力.群体智能计算机并行算法与联合变换相关器光学并行系统相结合,为实现实时高效的光电混合目标识别系统奠定了坚实的理论基础.     

基于体全息的光电混合虹膜识别系统的研究

对基于体全息的光电混合虹膜识别系统进行了研究,采用基于联合最优小波包基的特征图像相关识别方法实现虹膜的光学识别。生成联合最优小波包基的特征图像以压缩存储的模板图像库,降低后处理数据量。改进最优小波包基优选标准,使所选最优基获得最大识别能力。采用统计特征识别的后处理方法使光电混合识别系统具有更好的适应性。系统仿真结果表明,所提出的系统既具有光学运算和体全息相关的高并行性,又具有计算机数值计算的高精度,获得了良好的识别效果。     

小波变换在图像相关识别中的应用

光学图像识别具有广泛的实际应用价值,而联合变换相关器(JTC)是目前采用最多的一种进行图像相关识别的结构方式。将小波变换与联合变换相关技术有效地结合在一起,分析了如何采用小波变换来实现图像相关识别的理论方法,并提供了相应的结构框图,对采用小波变换用于图像目标识别的优点进行了概括及总结,并对该相关识别系统中所应采用的小波类型、滤波方式、滤波器的制作等多方面进行了介绍和分析。     

多母小波多消失矩最优小波包滤波器的研究

采用层叠算法,计算小波包基函数的离散逼近序列。改进特征图像相关识别方法,选用识别能力评价指标,利用图像和小波包基函数相关的直接变换优点改进最优基选择,提出多母小波多消失矩最优基。生成最优基的特征图像,采用体全息相关识别系统实现虹膜的光学识别,实验取得较好的效果。设计、制作多母小波多消失矩最优基光学小波包灰阶滤波器以进一步提升识别率。检测表明,滤波器符合设计要求。实验表明,该滤波器可有效提高识别率。     

数字图像处理在光学相关识别中的应用

光学模式识别信息处理容量大,运算速度快,但精度不高,存储不灵活,不易判断控制和分析.联合变换相关器在光学图像相关识别中得到了广泛的应用.为提高联合变换相关器的性能,将数字图像处理技术引入光学相关识别中,主要体现在对联合图像进行预处理以及对联合功率谱的滤波处理.详细阐述了国内外常用的联合图像预处理算法和功率谱滤波算法,并对这些算法在光学相关识别中的应用效果进行了比较研究.     

计算全息技术在光学相关识别中的应用

为了实现光相关匹配滤波系统的小型化、集成化,采用纯计算全息技术,构建了一个光学相关识别系统.理论分析和实验验证表明,用计算全息透镜代替傅里叶透镜制得的复数滤波器,集成了4f系统中第2个傅里叶变换透镜的作用,滤波器后面不再用傅里叶透镜.这样减少了光学元件,同时缩短了光路.结果表明,该系统和4f光学相关识别系统一样,能够进行相关识别且具有平移不变性.     

基于光学联合变换相关的指纹识别算法研究

利用光学联合变换相关器(JTC) ,通过对参考图像和待识别图像作相关运算,观察相关平面是否出现相关峰,从而推断两图像的相似程度。和一般的基于细节匹配的指纹识别算法不同,基于光学联合变换相关的指纹识别算法利用了指纹图像的整体特征,因而对破损指纹图像具有较高的识别准确性,通过对指纹数据库中多幅指纹图像的识别结果验证了该算法的可行性。     

基于小波边缘提取的目标光学相关识别

为提高联合变换相关器对复杂背景图像的识别能力,提出了基于小波变换边缘提取的联合变换相关器。利用具有多尺度分析功能的小波变换工具对联合图像进行边缘检测,所提取的边缘图像能保留更多的细节信息,改善复杂背景下的目标识别能力。计算机模拟和光学实验结果均表明,用小波变换边缘提取的联合图像进行相关识别,能明显增强相关峰的强度,提高目标识别能力。     

基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别

通过对多种畸变目标识别算法的研究, 对用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)滤波器进行了改进。利用MACE滤波器算法的基本思想构造滤波器函数, 在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取, 并对联合图像的功率谱进行了拉普拉斯锐化, 成功实现了在联合变换相关器中对旋转目标图像的探测和识别, 提高了畸变图像相关峰的亮度, 拓展了联合变换相关器的探测和识别的范围。作为实例, 对旋转战机目标图像进行了计算机模拟实验和光学实验, 验证了该算法的可行性。     

实现小波变换图像识别的光电混合实验系统

本文依据联合变换相关器,设计一套实现小波变换图像识别的光电混合实验系统,联合变换功率谱及相关输出强度分布分别用CCD采集并输入计算机进行处理,证明小波变换可以明显改善光学图像相关识别能力;同时,该系统提高了光学相关识别实验的灵活性和可操作性。     

用叠加输入方式实现实时高效JTC

提出利用叠加方式输入参考图象与目标图象实现实时高效联合变换相关的方案。利用计算机控制把输入面分为大小相等的四个窗口。在每个窗口写入叠加在一起的参考与目标图象，利用光学波阵面分割复用器把对应不同窗口的读出光学信息在空间域与频率域上分开，使其在第一个傅里叶透镜的焦平面上形成联合功率谱阵列，在输出面上可以实时地获得增强了的相关信号，文中给出了系统原理和实验结果。     

高斯拉普拉斯算子在联合相关变换器中的应用

提出将高斯拉普拉斯算子应用在光电联合相关变换器中进行谱面图像的增强处理.光电混合联合变换器可实现对目标的实时探测、识别及自动定位,但由于实际中采集到的图像的对比度较低,且存在大量背景噪音,影响了目标的识别率.根据高斯拉普拉斯变换对高斯噪声不敏感的特性,结合了自适应阈值、边界跟踪和细化技术,对图像噪声进行滤波的同时,对图像进行了增强处理,这样最大限度地保留了光谱图像的细节信息,提高了光电联合相关系统的目标识别率.     

数字功率谱调制单傅里叶透镜联合变换相关器的实验研究

本文采用单傅里叶透镜联合变换相关器ＪＴＣ（１ｆ－ＪＴＣ），用数字图象处理方法对联合功率谱进行实时调制，得到了高性能的联合变换相关结果。给出了我学实验结果和计算机模拟结果并进行了讨论。     

循环级联式的子波变换相关识别

提出了一种时序循环级联式的子波变换相关识别系统。该系统是基于循环使用一个普通光学相关器，而相关器采用光折变全息图作为空间匹配滤波器，一个受计算机控制的空间光调制器作为输入器件，方位不同的参考光用于编码存储不同的输入信号、不同的子波和子波变换的傅里叶谱的多重信息。通过计算机控制系统互连网络和级联循环次数可完成用于不同目的的相关运算。给出简要的原理分析，并用纯光学方法实验研究了Ｈａａｒ子波变换、Ｈａａｒ子波变换相关识别，并与普通相关识别作了对比。讨论了该系统所具有的诸多方面的特点     

一种适合于光电联合变换相关器的相关算法

光电联合变换相关器具有实时处理光学图像能力,因此可用于景像匹配系统.提出了一种适合于光电联合变换相关器的相关算法,该算法利用实数傅里叶矩阵的对称性,减少了运算中的存储和计算量,通过改进频谱的滤波算法,提高了相关结果的输出信噪比,从而提高了匹配精度.     

基于联合子波变换结构的实时目标识别研究

把联合变换相关技术与子波变换结合起来，建立了一套用于目标识别的实验系统．该系统巧妙地集图象预处理与相关过程于一体，同时具有优良的性能，如抗噪声能力强、相关峰尖锐、不存在旁瓣效应等．