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。     

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。     

基于联合傅里叶变换相关器的光电实验研究

分析了联合傅里叶变换相关器存在较强的零级衍射且宽度很大,限制了输入图像的大小和相对位置的问题.提出了将参考图像和待识别图像分别置于马赫—曾德干涉仪的两臂,并将实时采集到的联合功率谱与事先存储的待识别和目标图像的功率谱进行相减的方法.改进方法可使原两个相关输出项移到坐标中心,既提高了识别能力,也增大了输入图像的尺寸.     

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。     

基于相关输出相似性度量的目标识别算法

为了提高光学联合变换相关器(JTC)的目标识别能力,基于相似性度量原理,提出了一种新颖的相关输出图像数字处理算法。实验结果表明,该算法能够准确地识别旋转畸变-4°到+10°及缩放比例畸变70%到140%范围内的待识别目标,极大地提高了光学联合变换相关器的畸变不变容忍度。     

相位编码条纹调制联合变换相关器的优化技术

提出一种基于SONG相关的参考图像相位编码条纹调制联合变换相关器。该相关器引入SONG相关技术,吸收其突出的区分能力和抗噪性能,相对于传统的参考图像相位编码条纹调制联合变换相关器和其他改进技术,该相关器兼顾多项性能,具有更加突出的抑制干扰信号能力、抗噪声性能和多目标区分能力。仿真实验结果表明：当输入图像受到非覆盖性背景噪声影响时,识别度表现平稳,能够维持在99%以上;当输入图像受到替换噪声影响时,识别度能够达到96%以上。     

用等相关峰法或迭代法合成旋转不变综合鉴别函数

用于合成SDF的旋转参考图像间的角度间隔Δθ取1°,得到的相对旋转角度θ-相关峰值曲线非常平坦。仿真实验表明,采用合成的旋转不变综合鉴别函数(SynthesisDiscriminationFunction,SDF)来替代参考图像,可以使VanderLugt相关器或联合变换相关器JTC在(0°～40°)的角度范围内具有良好的旋转不变性。     

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.     

基于小波多尺度综合的低对比度目标识别

光电混合联合变换相关器能够对目标进行自动探测识别和跟踪。为使联合变换相关器对低对比度目标进行有效探测与识别,提出了一种基于小波多尺度综合的边缘提取新方法,对输入图像进行预处理。计算机模拟实验和光学实验证明,该方法使相关器在输入图像对比度低、信噪比较低时仍然能够产生较强的相关峰输出,扩展了光电混合联合变换相关器的应用范围。     

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.     

位相编码振幅调制联合变换相关器的设计

采用位相编码技术减小了经典联合变换相关器中的直流分量 ,及多目标输入时各目标图像之间的互相关项 ,并且同时消除了参考图像和各目标图像之间的共轭相关项。通过对联合功率谱进行振幅调制 ,缩小了相关峰的宽度 ,锐化了相关峰 ,增强了识别能力。最后给出了计算机模拟结果。     

实时自适应阈值二值化联合变换相关器

提出了采用参考图像功率谱为阈值的自适应阈值二值化联合变换相关器 ( BJTC)的方法。和传统的联合变换相关器结果比较 ,自适应阈值法对于输出的相关峰值、信噪比等主要参数都有明显提高。对这种方法进行了理论分析和计算机模拟 ,并给出了光学实验结果 ,为自适应阈值二值化联合变换相关器的实用化奠定了基础。     

用全光联合变换相关实现目标识别

本文提出了两种改善全光联合变换相关器性能的方法,其一是对输入面上的待识别图像和科像进行图像分割,以得到更高更尖锐的相关峰;其二是用多参考图像,产生一个标准的相关称,为确定待识别图像和参考图像相关程度提供判别依据,使进行目标识别更加简洁方便。通过实验证明了这些改善方法的可行性,并给出了实验结果。     

用功率谱相减的圆谐联合小波变换相关器作多目标检测

将小波变换与圆谐联合变换相关器相结合,应用功率谱相减技术进行多目标检测,可以从输出面上直接看出系统对真目标的旋转不变检测及识别假目标的能力。分析和量化了输入景物噪声对结果的影响。计算机模拟实验表明这种方法明显改善了普通圆谐联合变换相关器的性能,具有良好的相关输出性能和抗噪声能力。     

功率谱微分法在实时联合变换相关器中的应用

联合变换相关器在功率谱中产生的目标图像和参考图像的自相关重叠显示于输出面的中心,形成很强的直流光斑,易使CCD探测器饱和,从而影响了对相关峰的识别。通过采用功率谱微分法,配合二值化处理,可消除相关输出中的直流亮斑,锐化了相关峰,从而大大提高了目标识别的准确性,降低了误判的发生。     

基于空间光调制器的联合变换相关实验系统的设计

给出了基于空间光调制器的联合变换相关实验系统的理论和光电结构,并对功率谱进行了相减运算和Butter-worth高通滤波后,将其复制成N份成阵列形式呈现在空间光调制器上,以获得高效的联合变换相关,提高了信噪比.利用计算机程序调整参考图像多次相关的办法,实现了旋转和尺度畸变图像的识别.     

使用功率谱相减的实时联合变换相关器作多目标检测

提出一种使用功率谱相减的实时联合变换相关器作多目标检测。使用这种方法，输入面有两套联合图像。在第二套联合图像中，参考图像是对比度反转的。使用衍射光栅对这两套联合功率谱作相减处理，这种方法可大大抑制输出面的直流项及不想要的伪相关峰，增强相关峰的强度、锐度和峰噪比，提高抗噪声干扰的能力，从而提高对多目标检测的准确度。给出对具有灰度级的多目标输入景物的计算机模拟结果和光学实验结果。实验结果证实了该系统设计及性能分析的正确性。     

实时高效联合变换相关器作指纹识别

提出一种用高效联合变换相关器(JTC)作实时指纹识别的方法。用直角棱镜作为指纹的实时输入装置,用多焦点全息透镜产生目标指纹和参考指纹的联合变换功率谱阵列．在输出面上得到增强和相关信号。实验表明．这种识别方法特别适于由于手指按压部位不同和用力大小不同而产生少许变形的指纹图像的识别。     

面向对象形态学相关识别相似灰度图像研究

提出面向对象联合变换相关器计算机模拟形态学理论,提出两种基于位表示法形态学相关算法（MMC)的改进算法,通过提取基于位表示法的图像片边缘特征或二元化基于位表示法的图像片功率谱,给出了改进的二维相关峰和谱图,提高了MMC对高相似度灰度图像的识别能力。     

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。