云层背景目标识别的匹配滤波器设计

提出一种利用最大平均相关高度(MACH)算法识别复杂云层背景目标的改进滤波器设计方法。在MACH滤波器设计中,通过对云层背景功率谱的统计特性分析,数据拟合得到云层背景功率谱的分布函数,用以代替传统的白噪声模型;提取飞行目标的姿态变化图像,并作阈值化处理,得到训练样本。对不同云层背景和姿态变化目标的相关识别结果表明:改进滤波器的平均峰值相关能量比为0.71%,峰值鉴别率为0.92,可以有效抑制云层背景的干扰,对姿态变化目标识别的鲁棒性较好。     

云层背景目标识别的匹配滤波器设计

提出一种利用最大平均相关高度(MACH)算法识别复杂云层背景目标的改进滤波器设计方法。在MACH滤波器设计中,通过对云层背景功率谱的统计特性分析,数据拟合得到云层背景功率谱的分布函数,用以代替传统的白噪声模型;提取飞行目标的姿态变化图像,并作阈值化处理,得到训练样本。对不同云层背景和姿态变化目标的相关识别结果表明:改进滤波器的平均峰值相关能量比为0.71%,峰值鉴别率为0.92,可以有效抑制云层背景的干扰,对姿态变化目标识别的鲁棒性较好。     

非约束纯相位空间匹配滤波器设计研究

根据非约束相关匹配滤波器和纯相位匹配滤波器的概念,分析了非约束纯相位匹配滤波器的特性及其在光学相关识别中的应用,并与其他典型纯相位匹配滤波器进行了比较.模拟和实验结果表明,非约束纯相位匹配滤波器具有畸变容限大、相关峰高、算法简单的特点.用于光学相关识别是一种实用的空间匹配滤波器算法.     

基于背景噪音谱分析的匹配滤波器设计研究

在空间匹配滤波器设计过程中,为抑制输入场景中背景噪音对输出相关平面上相关点的影响,通过比较匹配滤波函数和背景噪音的傅里叶谱,根据两者差值的量级对匹配滤波函数的振幅进行非线性调制,在匹配滤波过程中使设计的空间匹配滤波器对强噪音的傅里叶谱处透过率降低,而尽量保持输入图像傅里叶谱的高透过率,从而增加输出相关平面上的信噪比,实现相关点的正确探测。计算机模拟和实验结果表明：与纯相位匹配滤波器相比其抗噪能力得到较大改善。     

复杂背景下混合畸变目标识别技术

结合高斯函数和最大平均相关高度算法设计了高斯-最大平均相关高度滤波器,解决了光学相关识别系统对混合畸变目标(同时存在比例畸变和旋转畸变的目标)的识别问题.在设计滤波器时,通过优化平衡高斯-最大平均相关高度滤波器的标准差σ、输出噪声方差系数α、平均相关能量系数β及平均相似测量系数γ来提高高斯-最大平均相关高度滤波器对混合畸变目标的响应能力.最后通过仿真实验可知,在畸变容差范围(比例畸变0.92~1.16倍,旋转畸变-8度~24度)内,Vander Lugt相关器利用单个高斯-最大平均相关高度滤波器可以实现任意状态混合畸变目标的识别.作为实例,用高斯-最大平均相关高度滤波器对复杂背景下的飞机目标进行了识别实验,验证了该方法的可行性.     

光学小波匹配滤波器与图形识别

小波变换弥补了傅里叶变换的不足，在信号及图像处理方面具有广阔的应用前景。文章深入讨论了小波变换匹配滤波器的理论基础及光学实现方法，并将其用于图形识别，给出了计算机模拟结果，与传统的匹配滤波器进行了比较，证实了小波变换在光学信息处理中的优越性。     

水下光束漂移激光图像抗畸变识别

针对水下激光传输存在光束漂移现象,分析了光束漂移图像对光学相关识别的影响和帧间光束漂移图像噪声的不相关性。研究了抗畸变匹配滤波器设计,提出了基于相位匹配的畸变图像共同特征提取,并作为综合鉴别函数子特征的训练样本,设计了抗畸变综合鉴别匹配滤波器,并进行了仿真验证。Matlab仿真结果证明:抗畸变综合鉴别匹配滤波器设计,结合待识别图像随机散射噪声预滤波,可有效提高光学相关识别输出相关峰的峰值-相关能量比值和相关峰鉴别率值。     

匹配滤波器映射编码方法研究

在Vander Lugt 相关器中,预先制作的匹配滤波器是系统能否得到较好的相关识别结果的关键。通常使用的迂回相位匹配滤波器编码法数据利用率不高,相关效果有进一步改进的空间。对基于最小欧几里德距离的映射编码法进行了研究,利用空间光调制器的振幅与相位调制特性进行滤波器编码,通过仿真实验分析了匹配滤波函数幅度因子对相关结果的影响,并与迂回相位编码法的相关结果进行了对比分析。从仿真结果可以看出:匹配滤波函数幅度因子越大,相关峰值越高;当幅度因子达到103时,相关峰值达到最大值;此时,映射编码法的相关峰值接近于迂回相位编码法的2倍。因此映射编码法比迂回相位编码法更有利于相关峰的判别。     

Vander Lugt相关器中几种空间匹配滤波器算法比较

由于光学傅里叶变换过程中光的衍射作用,在光学相关识别中,输入图像的形状对称性会影响匹配滤波器的畸变容限和输出相关峰值。针对几种典型的匹配滤波器算法,定量分析了利用这些算法设计的匹配滤波器的畸变容限和输出相关峰值受输入图像形状对称性的影响程度,依此来比较这些算法的特性,并进行了模拟和实验。     

云层背景中目标的相关识别

针对云层中目标的识别问题,以计算机模拟光学相关运算给出了识别结果。当目标亮度一定时,在输入场景和匹配滤波器有无边缘检测的几种情况下,研究了背景强弱变化对目标识别性能的影响。结果显示,当背景强度较弱时,输入场景与匹配滤波器进行光学相关运算就可以找出目标位置;当背景强度较强时,输入场景的边缘检测是提高云层中目标识别率的关键,但边缘检测同时也削弱了相关峰的强度。     

2f光电混合匹配滤波相关识别研究

提出一种光电混合匹配滤波相关识别方法,只用一个空间光调制器实现了匹配滤波相关识别。利用计算机完成匹配滤波器的设计以及匹配滤波器与输入目标频谱的卷积运算,根据最小欧氏投影编码原理将卷积结果转化为空间光调制器可以显示的灰度信号,再通过2f光学傅里叶变换系统,得到相关识别结果。实验结果表明,该方法可以得到明显的相关点,同时可以避免传统VLC中匹配滤波器的精确复位问题,而且该系统还可以应用于联合变换相关识别。     

一种抗尺度畸变的光学相关图像识别技术

为提高光学相关图像识别的准确度和抗畸变能力,引入多重复合匹配滤波器概念,探讨一种新的识别思路。它融合了综合鉴别函数和K-L变换的经典思想,改善了单个匹配滤波器动态范围太小的状况,对图像尺度变换有较宽的适应范围,从而提高了光学模式识别系统的识别效率。仿真结果表明,对尺度缩小1/2的情况,采用此思路可使其滤波的刷新速度比常规方法提高4倍,从而验证了算法的有效性和可行性。     

光电混合相关识别系统中匹配滤波器缩放比例的确定方法

在光电混合匹配滤波相关识别系统中,由于输入图像的频谱与匹配滤波器的形成方式不同,不能直接实现对应频率成份的准确对准。这个问题需要通过对匹配滤波器进行缩放来解决。根据透镜的傅里叶变换性质和计算全息理论,分别推导出输入图像的频谱的表达式和滤波空间光调制器加载了匹配滤波器后的透射函数的表达式,并根据这两个表达式得到匹配滤波器的缩放比例的公式,然后在实际的光学识别系统中对根据该公式计算的缩放比例进行了验证。实验结果表明,在该缩放比例下,相关峰的质量有较大改善,这说明此时输入图像的频谱与匹配滤波器对应频率成份实现了较好地对准。     

Feasibility estimate of correlation filters in the presence of noise

A measure describing an overall estimate of the feasibility of correlation filters has been previously reported. The feasibility estimate (FE) of correlation filters is now tested in the presence of an additive stationary non-zero-mean noise. A simple noise model is used to describe quantitatively the white noise case as well as the increase or decrease of the input scene power. The usefulness of the FE is demonstrated by presenting the results of computer simulations on the example of quasi phase-only filters. The decision curves are given for the confidence interval of 0.95 probability of finding the true-class correlation peak values as a function of the total input signal power.     

基于多通道Gabor滤波器的高鲁棒灰度图像目标识别新方法

提出了一种针对低质量的灰度图像的基于多通道Gabor小波滤波器的高鲁棒目标识别新方法。主要是利用Gabor小波设计了滤波器,滤波器的中心频率是一个从低到高的范围。滤波器采用不同方向、不同尺度,从而组成多通道滤波器。对灰度图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的灰度图像目标的特征,并对获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器中进行分类识别。对四种不同的飞机灰度图像目标进行了分类识别仿真实验。结果表明,这种特征提取方法能有效地提取灰度图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有强鲁棒性。在应用灰度图像对目标进行识别时,神经网络的训练时间减少到10min,识别率达到94%。     

基于数学形态学和匹配滤波的视网膜血管图像增强方法

针对视网膜图像成像过程的特点,提出了一种新的视网膜图像血管信息增强方法。由于存在光照不均匀的情况,采用同态滤波的方法设计了一种滤波器,对光照不均匀的情况进行了有效的校正;使用数学形态学中的Top Hat变换,对背景信息进行抑制,使得血管信息得到增强;最后进一步采用匹配滤波的方法,探测血管信息,使得血管信息的亮度得到提高,增强了与背景的对比度,血管信息具有明显的可视性。实验结果表明了提出的方法的有效性,对临床疾病的诊断及治疗具有较大的参考价值。