光学模式识别实时硬件执行系统滤波器综合技术

本文介绍了一种光学模式识别(OPR)实时硬件执行系统滤波器综合的新方法。采用该方法,在综合判别函数(SDF)畸变不变相关滤波系统中实现了系统性能优化,得到了最小相关峰值方差及最佳S/N的相关输出。     

用计算全息法实现二维Morlet子波变换

应用计算全息制作子波匹配滤波器实现光学Morlet子波变换，并给出了Morlet子波变换计算机模拟结果和光学实现的实验结果，两者相一致.     

二维光学子波变换中输入图像与子波匹配滤波器大小的研究

在应用计算全息制作子波匹配滤波器实现二维光学子波变换的研究中,输入图像与子波匹配滤波器的大小,对于实验结果有较大的影响,给出了简要的理论分析和实验结果,实验结果与计算机模拟完全一致。     

综合判别函数相关器实验研究

本文采用综合判别函数(SDF)构成了一个畸变不变相关滤波系统,并利用它进行了一系列实验研究,实验结果证明:以SDF技术与相干光空间匹配滤波相结合的光电混合相关器能够实现畸变(旋转、比例、方位和位移)不变相关识别.     

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     

用圆谐综合滤波器实现三重不变光学图像识别

本文在圆谐滤波器算法基础上,结合综合判别函数提出圆谐综合滤波器,解决传统匹配空间滤波器对输入目标的几何形变问题。对合成的滤波器进行了计算机模拟和光学相关实验,结果表明圆谐综合滤波器具有较强的三重不变光学图像识别能力。     

用计算全息制作改进的Mexican-hat子波匹配滤波器实现二维光学子波变换

提出了应用计算全息制作改进的Ｍｅｘｉｃａｎ－ｈａｔ子波匹配滤波器,在一个光学４ｆ系统中实现了二维子波变换,给出了简要的理论分析和实验结果,实验结果与计算机模拟完全一致。     

时间尺度域的匹配滤波器与信号检测

本文从连续子波变换和子波级数的性质及子波的框架理论出发，推导了时间尺度域的匹配滤波器形式，理论分析表明它的思想性能和匹配滤波器相同。     

M带离散时间子波变换

二带连续时间子波变换可由无限级树形正交镜像滤波器(QMF)组产生,类似地,二带离散时间子波变换可表示为有限级树形QMF组。该文对二带离散时间子波变换进行了推广,给出了M带离散时间于波变换,并研究了M带离散时间子波变换与M带仿酉滤波器组之间的关系。结果表明,在L级M带树形滤波器组中,如果每级滤波器组是仿酉滤波器组,则该树形滤波器组所产生的离散时间子波基是正交基。     

利用光折变全息术实现的光学子波变换

提出了用镀膜方法制备Ｈａａｒ模板，用光折变晶体记录子波函数的全息匹配滤波器，在一个无焦成像系统中实现了二维子波变换。给出了简要的理论分析和实验结果。     

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。     

多母小波自适应小波滤波器

利用自适应小波变换（AWT）能融合不同母小波的优点,采用盖伯母小波和墨西哥帽母小波构成自适应小波.以光学人脸识别中降噪问题为应用背景,使用神经网络法对小波参数和组合系数进行优化,将生成的多母小波自适应小波滤波器用作人脸特征提取器.对噪声图像做特征提取,进行相关识别,采用3个指标定量分析识别结果.同盖伯小波和墨西哥帽小波识别结果的比较表明,多母小波自适应小波具有不同母小波的优点,并有良好的降噪性能.     

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。     

低对比度目标探测技术

为了提高联合变换相关器对复杂背景下的低对比度目标的识别能力,提出了小波变换与灰度拉伸以及Canny算法相结合的物面滤波新方法,并设计了新物面处理滤波器.通过计算机模拟和光学实验证明,该方法可以准确地提取目标特征,有效地降低噪声并最终获得明亮的相关峰,成功解决了低对比度复杂背景目标的识别问题.     

以分数相关为基础的微小差异图样的识别

光学图样识别(OPR)由光学相关来实现，传统的光学相关通过两物体相关峰的尖锐度来判断两物体的相似程度。分数傅里叶变换同时包含了空间域和空间频率域信息，分数相关也可以用于光学图样识别。针对传统相关难以识别微小差异图样的缺点，将分数傅里叶变换和分数相关引入差异相关系统，提出了一种基于分数相关的识别方法。给出了实现这一方法的光电混合系统。计算机模拟处理的结果表明，通过调节分数傅里叶变换的级次，该方法不仅能有效地识别与参考图样有微小差异的图样，而且能提供差异的位置信息。随着分数相关的级次渐变为0，得到的分数差异相关峰逐渐退化为两信号之间的差异；随着分数相关级次渐变为1，分数差异相关渐变为差异相关的结果。     

基于curvelet变换的光学器件表面特征识别

为了精确识别复杂精密光学器件在制造过程中由于工艺要求不可避免产生的缺陷特征,基于曲线波(Curvelet)变换优良的曲线特征识别和强大的稀疏表示能力,提出了一种基于曲线波变换的缺陷特征识别方法,该方法采用变换域特征分离,在空间域获得特征识别后的器件表面图像。仿真结果和实验结果证明,提出的方法比传统小波算法精度和准确度更好,运算速度也可以接受,因此可用于光学器件表面特征缺陷的在线检测。     

基于小波变换的薄膜激光损伤识别

薄膜激光损伤的准确识别在测量激光损伤阈值的实验中起着至关重要的作用,ISO1125标准规定应采用显微镜观察的方法来识别薄膜损伤。为做到在线自动识别损伤,采用数字图像处理的方法,将小波变换与图像相关识别技术结合在一起,分析了如何利用小波变换来实现薄膜激光损伤识别的理论方法。结果表明,这种识别方法不仅有较高的识别精度,而且可以避免目前损伤测试工作中繁重的人工操作,对实现激光损伤阈值测试装置的自动化有着非常重要的意义。     

集成成像系统实现三维物体旋转不变分类识别

提出一种基于集成成像系统和综合判别函数(SDF)实现三维物体旋转不变分类识别的新方法。方法利用集成成像系统获取旋转三维物体的单元像阵列图像,应用图像中各个单元像记录的三维物体信息之间的高关联特性,结合SDF,实现了三维物体的旋转不变分类识别。与已有方法相比,本文方法减小了识别过程的数据量,降低运算复杂度,提高了识别效率,且不受物体旋转角度的限制。针对多类旋转三维物体,利用本文方法实现了旋转不变分类识别,验证了方法的有效性。     

基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强

提出了一种基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强的方法.选用Mexican-hat小波,利用小波函数的多分辨率特性,用联合变换相关的方法实现了缩放后的小波母函数与待识别图像函数的互相关(即边缘增强图像),得到了较满意的实验结果.