面向对象形态学算法模拟识别非对称灰度数字图像研究

用数字图像处理纯软件位图的方法实现形态学算法,借助联合变换相关器理论,提出面向对象计算机模拟形态学理论识别非对称灰度图像,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,给出了改进的识别非对称灰度图像的二维相关峰和谱图,鉴别率明显提高,提高了MMC的识别能力.该模拟可以用数字图象处理纯软件的方法实现具有实用性.     

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。     

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。     

基于取阈分解的形态学相关灰度图像识别算法改进研究

为改善取阈分解形态学相关 (CMC)的识别效果 ,本文从形态学角度定义了灰度联合图像相似度 ,调整了基于图像片边缘特征提取的取阈分解形态学相关算法 (RCMC) ,并提出基于二元化图像片功率谱的取阈分解形态学相关算法 (BCMC)。计算机模拟表明 ,上述算法对改善高相似度灰度图像的识别产生了明显效果     

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。     

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.     

基于计算机处理的光电混合联合变换相关

对CCD记录的联合变换功率谱进行拉普拉斯算符运算和卷积运算的处理 ,并通过处理后的功率谱直接在计算机中进行傅里叶逆变换获得相关输出。计算机模拟和实验的识别结果均显示这种基于计算机处理的光电混合联合变换相关方法可以有效地抑制相关输出的自相关零级衍射斑 ,增强互相关峰值     

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.     

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。     

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.     

改进的基于结构光投影的三维物体识别

提出一种在识别后期采用修正的无零级条纹调节联合变换相关代替传统联合变换相关(CJTC)的新的识别方法.此方法在原基础上对功率谱作了一系列修正.理论分析、计算机模拟实验和对实物模型的识别实验结果都表明该方法不仅具有本征三维识别的特点,而且相对于CJTC而言其能够抑制相关面上的中央零级项,很大程度上锐化了一级相关峰,明显地提高了信噪比和识别力.该方法进一步拓宽了三维物体识别的应用前景.     

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。     

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。     

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。     

联合菲涅耳变换相关器相关性能研究

使用纯相位空间光调制器编码线性相位掩模,实现了联合菲涅耳变换相关器.为分析空间光调制器相位调制误差对相关器相关性能的影响,数值模拟了不同相位调制误差下的相关输出,结果表明相位调制误差越大,相关器相关峰值越低,且相关峰半高宽越大.与双光楔联合菲涅耳变换相关器进行了实验对比,由于空间光调制器的相位调制精度低于光楔器件,实验结果表明双光楔联合菲涅耳变换相关器具有更高的相关峰值和更小的半高宽,与数值模拟结果相符.