基于逆滤波器的旋转不变匹配滤波相关识别

提出了用逆滤波器来进行旋转不变匹配滤波相关识别方法 ;采用级联变形滤波器可以实现透射匹配相关峰强度对透射输入能量的优化 ,大大改善相关峰的锐度 ,计算机模拟结果显示 ,对旋转图像 ,在平面内按 0°～ 32°旋转 ,每 4°取一灰度图像的旋转不变匹配滤波相关器 ,具有较好的相关不变识别性能 ,特别是目标图像在部分输入情况下也能较好地识别     

基于条纹调制滤波的旋转不变二元联合变换相关识别

提出基于条纹调制滤波的旋转不变二元联合变换相关识别 ;采用综合鉴别函数及条纹调制滤波方法 ,构造合成参考图像及其条纹调制滤波器 ;计算机模拟结果显示对旋转图像 ,提出的二元联合变换相关器具有较好相关不变的识别性能。     

两种解决光学相关识别中畸变不变问题的综合鉴别函数性能比较分析

对于光学相关识别畸变问题常用到的两种综合鉴别函数,即等相关峰综合鉴别函数(ECPSDF)和最小平均相关能量综合鉴别函数(MACESDF)进行了原理论述,并利用振幅补偿编码方法制作匹配滤波器.为了比较两种综合鉴别函数的识别效果,在光学匹配滤波相关器上进行了实验.实验结果表明,ECPSDF的平均峰值以及平均峰值尖锐度要优于MACESDP,但其波动性较差.     

基于莫尔条纹的三维物体的旋转不变识别

本文提出一种基于莫尔条纹的三维物体旋转不变识别方法。采用阴影莫尔法的装置和频域滤波的方法,可得到物体的莫尔条纹图。因为物体的莫尔条纹是物体的等高线,体现三维物体特征的高度函数以莫尔等高线的形式编码于强度图中,因此基于莫尔条纹的相关识别具有本征三维识别的特点。采用振幅调制和功率谱相减的联合变换相关,用实现旋转不变识别的综合鉴别函数(SDF)作为联合变换相关输入的参考图像,来获得具有识别目标的旋转不变性和高的相关识别率。计算机模拟试验结果证明了这种方法用于三维物体旋转不变性识别的有效性。     

基于维纳滤波的旋转不变相关识别

提出一种改进的维纳滤波器(WF)模型，用训练图像的均值合成维纳滤波传递函数中的参考函数，使WF具有了旋转不变识别的能力。在附加高斯白噪声、非重叠有色噪声环境下，对平面旋转的图像进行了计算机仿真实验。结果表明，本模型具有良好的识别效果。     

用于多目标旋转不变分类的自适应参数学习算法

在级连神经网络模型的基础上,提出了一种基于递归最小方差(RLS)算法的自适应参数学习算法,并将它应用于互连权重和激活函数参数的自适应学习中。对轰炸机、战斗机、客机和火箭4类目标的旋转不变分类的计算机仿真结果表明,该算法能够有效提高学习速度和识别率。     

极化自适应滤波算法的新实现

当目标信号与杂波干扰信号在时域、频域和空域的状态特征难以区分时,若两者在极化域可分,则可利用极化信息进行雷达目标检测。由于在强杂波的情况下信干比比较小,而且干扰的极化状态通常是未知的,或随时间或空间是不断变化的,传统的极化滤波算法并不能满足要求。文中针对强杂波环境下,提出了一种极化域新的自适应滤波算法,该方法基于线性约束最小方差(LCMV)准则,采用变极化接收技术,实现对信号的最佳接收,为实现实时处理和自适应快速变化的干扰,推导了一种递推极化滤波算法,为实现实时跟踪提供了一种可能,仿真结果也证明了该方法的有效性。     

基于振幅调制纯相位滤波器和片状正交非线性广义相关的畸变不变识别

提出一种基于振幅调制纯相位滤波器(AMPOF)和片状正交非线性广义(SONG)相关的畸变不变光学相关目标识别算法.利用振幅调制纯相位滤波器区分能力强的优点,结合综合鉴别函数(SDF)方法.提出基于振幅调制纯相位滤波器的畸变不变识别算法,达到明显优于传统综合鉴别函数方法相关输出效果的目的.在此基础上引入SONG相关技术,利用其突出的区分能力和抗噪性能,结合这两种非线性滤波技术,得到能够很好地兼顾多项性能指标的畸变不变识别算法.仿真实验结果表明,算法既提高了相关峰输出质量和多目标区分能力,又具有很强的抵御噪声能力,在输入图像被噪声严重破坏的情况下,识别度仍然能够达到97%以上.和其他结合SONG相关的畸变不变识别算法相比,该算法目标识别性能更为优良,且更实用、广义.     

一种旋转不变联合变换相关识别的优化方法

采用迭代法优化联合变换相关识别的合成参考图像,并结合相移功率谱相减,获得了联合变换相关输出的起伏小、尖锐的相关峰。     

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。     

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。     

改进的旋转不变区域纹理谱描述符

针对区域纹理谱描述符不具备旋转不变性的问题,引入了旋转不变算符,对局域纹理谱描述符进行了改进.采用区域纹理谱直方图捕述图像统计纹理特征,采用局部旋转不变量描述不同区域变化特征,然后融合两种特征作为索引并进行图像检索.采用3种不同类型的图像库对本文方法的检索效果进行了详细比较.实验结果表明,本文提出的旋转不变纹理谱描述符...     

旋转和尺寸变化的图象的相关识别

利用光栅矢量法设计旋转和尺寸不变图象识别所需的位相片，进一步阐述了这种方法的一些特点，并用基尔霍夫衍射积分验证了位相片的变换效果的确是理想的。     

一种新的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法

提出一种基于局部Walsh谱(LWS)的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法。首先通过比较每个像素点与邻近点的灰度值生成局部二值序列,然后计算局部二值序列的离散Walsh-Hadamard变换(DWT)的功率谱,最后采用功率谱的各谱点值构成特征直方图描述纹理特征。通过选择不同半径和采样点的局部二值序列可以得到不同尺度下的纹理特征,利用DWT功率谱的循环移位不变性可实现纹理特征的旋转不变性。纹理分类实验结果表明:与灰度共生矩阵(GLCM)、Gabor滤波器组等纹理特征相比,LWS在纹理鉴别能力和计算时间上具有较明显优势;与局部二值模式(LBP)相比,LWS在纹理分类准确率和旋转不变性方面均优于LBD。     

融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。     

具有目标增强功能的模式识别相关滤波器

提出一种改进模式识别相关滤波器的设计方法。它有两个特点：（１） 采用拉普拉斯算子增强输入图像边缘;（２） 滤波器的设计是基于增强后的目标而不是原始目标。计算机模拟结果表明,采用新的方法可以锐化相关峰并得到更好的识别效果。     

用计算全息制作自聚焦尺度不变子波变换匹配滤波器

提出了一种基于光学子波变换自聚焦综合判别函数(WFSDF)匹配滤波器。这种匹配滤波器,将光学子波变换和综合判别函数(SDF)相结合,只用一个傅里叶变换透镜就能实现输入图像和SDF的子波变换的相关运算。采用计算全息的方法制作复数匹配滤波器。计算机模拟仿真结果表明,和传统的SDF匹配滤波相关器相比,WFSDF匹配滤波器锐化了相关峰,提高了识别率,同时简化了光路。     

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.     

具有转动不变性模式识别能力的三层光学神经网络模型

本文提出一种适于光学实现的三层神经网络模型,该模型具有对多目标转动不变的模式识别能力.该模型被用于对四种飞行器的平面内旋转识别.计算机仿真表明,该模型对样本模式、非样本模式以及有局部遮挡时,皆有良好的联想识别能力.