高速高精度体全息光学相关器

体全息光学相关器基于体光栅的布拉格选择性,在记录介质的共同体积中利用角度复用存储多幅图像。相关计算时,输入一幅图像可以并行输出所有的相关点,每个相关点的强度代表输入图像与对应库图像之间的内积值。分析了提高体全息光学相关器运算精度和速度的关键技术。总结了近年来采用散斑调制技术降低相关通道串扰,采用二维随机交错方法消除图案依赖行为,采用多样本并行估计方法提高并行运算精度,采用读写分离结构实观系统小型化集成等体全息光学相关器技术方面的研究进展。目前体全息光学相关器已经实现超过7500通道的并行运算能力,运算速度达到138GHz。系统在遥感图像匹配、指纹识别等领域的成功应用证明了其高速高精度运算能力。     

基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化

针对眼底图像的归一化问题,提出一种基于背景估计和同态滤波的眼底图像归一化方法。从图像观测模型的角度出发,利用背景取样估计和插值技术实现图像背景的估计,通过边界奇异值处理和同态滤波增强图像细节,使图像的非均匀照度和对比度得到归一化增强。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的归一化性能较好。     

奇异值分解低通滤波眼底图像归一化

针对视网膜眼底图像归一化中的背景估计问题,提出了基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）背景估计新方法。从原理上阐述了SVD估计背景的可行性,并在此基础上设计SVD低通滤波器实现了眼底图像的背景估计,最终实现图像的归一化。新方法在完成图像归一化的基础上,克服了传统眼底图像归一化中背景估计环节计算速度慢的特点,这对视网膜眼底图像后续处理具有重要意义。