用联合变换相关器实现灰阶图像绝对差度量光学匹配

将绝对差度量（ＡＤＭ）引入联合变换相关器（ＪＴＣ）,实现了灰阶图像光学匹配的计算机模拟实验,利用循环编码方法,通过联合变换相关器一步绝对差度量,相关后的图像通过取高阈值的分割方法来实现对目标的准确判断,针对高斯噪声干扰情况,分析了阈值选择问题,提高了灰阶目标识别抵抗器材怕畸变干扰的能力。     

一种提高光学相关模式识别准确性的后处理方法

将基于绝对差算法的最小距离离度量方法用于光学相关器产生的相关结果灰度图像的相假性度量,并以此为依据给出待识别图像与参考图像之间的相似性结论,避免了传统的以相关联峰取阈为判决依据引起误判现象,提高了判决准确率,甚至可以对由灰度图像直接做光学相关得到的低质量相关结果给出准确判断,从而避免了对灰度图像做二值化及编码处理等烦琐的预处理工作,采用非相干相关器为光学实现硬件并给出了实验结果。     

PPLN晶体差频中红外激光系统调谐特性研究

室温工作的连续可调谐相干光源在痕量气体检测技术中有着重要应用价值,光学非线性变换是获得室温运转中红外相干光源的有效途径,是对传统激光技术的有效补充.研究了基于准相位匹配原理的差频激光系统的温度和信号光波长调谐特性,从准相位匹配技术的一般位相匹配关系出发,推导了PPLN晶体差频准相位匹配的温度和信号光波长匹配带宽解析表达式;建立了基于PPLN晶体准相位匹配原理的宽调谐差频中红外激光系统,实现了3.2～3.7üm中红外相干光输出,最大输出功率约为1üW;对系统温度和信号光波长调谐特性进行实验研究,并与理论结果进行了比较和分析.     

近红外波段宽带时间低相干光参量放大技术

在激光驱动惯性约束核聚变研究中,具有宽带、低相干特性的时间低相干光源将有望降低激光与等离子体相互作用的不稳定性,成为新一代激光驱动装置的有力竞争者。实现高功率低相干光放大输出是低相干光驱动器能否应用于惯性约束聚变领域的核心。光参量放大具有大带宽、高增益、无热效应等优势,可避免能级型放大介质的光谱窄化问题,是实现宽带低相干光放大的有效方案。系统阐述了宽带时间低相干光参量放大技术的原理和技术特性,并基于实验验证了采用非共线相位匹配的近红外波段宽带时间低相干光级联参量放大过程,最终实现7×10⁷的放大增益和13.19%的转换效率。     

基于光学沃尔什变换特征提取的图像匹配

采用光电结合的方法实现了沃尔什 （Walsh）分量变换,提出出反映图像主要特征的分量,用于大容量图像库的内容匹配查找,基于以非相干光相关器为核心的光电混合图像处理系统,实现了基于光学沃尔什变换特征提取的图像匹配算法。     

光学频率梳基于光谱干涉实现绝对距离测量

详细分析了光学频率梳光谱干涉的原理, 建立了较全面的光谱干涉的数学模型, 为实现绝对距离测量提供理论分析基础. 基于光谱干涉, 指出通过光谱干涉条纹的振荡频率, 即一次傅里叶变换, 可以实现绝对距离测量, 数值模拟结果表明, 最大测量误差为1.5 nm; 提出了一种等效的多波长并行零差干涉的方法, 分析了多波长并行零差干涉法的测距原理. 数值模拟结果表明, 多波长并行零差干涉法的最大误差为8.7 nm; 通过脉冲啁啾实现绝对测距, 分析了基于脉冲啁啾实现绝对测距的原理, 数值模拟结果表明, 最大测距误差为5.3 nm.     

倍频及参量过程中的相位匹配角折返现象

许多非线性光学晶体在倍频及参量过程中的相位匹配角折返现象目前已由中国科学院物理研究所通过计算得到证实,并由基于经典光学的理论成功地解释了该现象的普遍性,得出倍频及参量过程中的相位匹配角折返现象广泛存在于一类和二类匹配的单轴及双轴晶体中的重要结论. 非线性光学晶体的相位匹配角折返现象是一种十分有趣且具有应用前景的新现象.倍频过程中的相位匹配角折返现象是指当晶体处于某一角度时,存在两个(或两个以上)不同频率的相干光同时倍频相位匹配.参量过程中的相位匹配角折返现象是指当泵浦光频率及晶体角度处在某一范围时,存在两…     

灰阶编码掩模制作微光学元件

提出一种基于改变灰阶编码掩模的单元形状和位置的掩模设计新方法,并根据成像过程中的非线性因素,用这种方法对掩模图形进行了预畸变校正,根据部分相干光成像理论和抗蚀剂曝光显影模型,模拟计算了这种灰阶编码掩模产生的空间光强分布和光刻胶上的浮雕结构,采用电子束曝光系统制作了这种掩模,并在光刻胶上获得具有连续面形的微透镜的阵列。     

用短相干光源测量平行平板玻璃的光学均匀性

为了解决传统干涉绝对测量法不能测量前后表面平行度很好的光学玻璃和晶体均匀性问题,提出了在以短相干光为光源的泰曼-格林干涉仪上,通过调整参考光路的光程,使被测样品的前后表面分别处在零光程差位置,这样从样品两面反射回来的光就不会同时满足和参考光相干涉的条件,从而解决了前后面的反射光干涉混叠问题.用虚光栅移相莫尔条纹法处理采集到的干涉图,得到位相数据,代入绝对测量法的计算公式,得出待测样品的折射率分布.对厚度为13 mm、口径为75 mm的光学平板玻璃进行测量.结果表明,光学均匀性检测准确度可达到2.6×10－6,被测样品折射率偏差的峰谷值为Δnpv=6.06×10－6,均方根值为Δnrms=8.96×10－7.     

抛物面镜系统的光学图像处理

讨论了抛物面镜的变换特性;提出用一个凹抛物面反射镜组成光学图像处理系统,进行了相干光,部分相干光和白光的若干光学图像处理实验,证明了系统的可行性,并对系统的实用意义作了若干讨论.     

基于Markov随机场的新型景像匹配算法

为了提高景像匹配导航系统的定位精度,给出了一种基于Markov随机场理论和极大后验概率估计的新型景像匹配算法。考虑到在x方向和y方向位置偏差的实时图与基准图之间的灰度分布关系,利用图像上的灰度分布服从Markvov随机场分布这一特性,建立了景像匹配问题的条件概率分布模型。应用最小二乘法和噪声的先验统计信息估计位置偏差的方差,给出了描述基准图与实时图之间灰度偏差的测量模型,确定了测量的统计特性。基于极大后验概率估计准则计算了位置偏差的估值。由于新算法在计算位置偏差估值时用到了被估量和噪声的统计信息,因此具有很高的精度。将该算法与最小二乘景像匹配算法进行了仿真比较。仿真结果表明,新算法的匹配精度达到了0.1~0.2像素,高于最小二乘匹配算法的匹配精度。     

基于灰度曲面匹配的虹膜识别方法

目前的虹膜识别都是采用在图像上提取特征点,并将特征点编码为固定长度的特征数据用于匹配的方式。这种方式使虹膜识别系统易受攻击。为了进一步提高虹膜识别系统的安全性和识别速度,提出了一种基于灰度曲面匹配的虹膜识别方法。该方法抛弃了特征提取和编码等传统操作,在特征分析的基础上直接利用了灰度曲面匹配的思想,首先对两幅图像中的像素灰度做差,得到灰度差曲面,然后求出该灰度差曲面的方差。将此方差作为衡量两个虹膜特征曲面之间距离的依据,并据此判定两个虹膜是否来自同一只眼睛。在给定阈值为40的前提下,正确识别率为96.89%,识别时间为53.2 ms。实验结果证明,该方法识别准确率高,识别速度快。     

Vehicle speed measurement based on gray constraint optical flow algorithm

Vehicle speed measurement (VSM) based on video images represents the development direction of speed measurement in the intelligent transportation systems (ITS). This paper presents a novel vehicle speed measurement method, which contains the improved three-frame difference algorithm and the proposed gray constraint optical flow algorithm. By the improved three-frame difference algorithm, the contour of moving vehicles can be detected exactly. Through the proposed gray constraint optical flow algorithm, the vehicle contour's optical flow value, which is the speed (pixels/s) of the vehicle in the image, can be computed accurately. Then, the velocity (km/h) of the vehicles is calculated by the optical flow value of the vehicle's contour and the corresponding ratio of the image pixels to the width of the road. The method can yield a better optical flow field by reducing the influence of changing lighting and shadow. Besides, it can reduce computation obviously, since it only calculates the moving target contour's optical flow value. Experimental comparisons between the method and other VSM methods show that the proposed approach has a satisfactory estimate of vehicle speed.     

Corner detection and matching for infrared image based on double ring mask and adaptive SUSAN algorithm

Infrared (IR) image fusion is designed to fuse several IR images into a comprehensive image to boost imaging quality and reduce redundancy information, and image matching is an indispensable step. However, Conventional matching techniques are susceptible to the noise and fuzzy edges in IR images and it is therefore very desirable to have a matching algorithm that is tolerant to them. This paper presents a method for infrared image matching based on the SUSAN corner detection. To solve the problems of the traditional SUSAN algorithm including the fixed threshold of gray value difference and the failed detection of symmetry corners, an adaptive threshold extraction method is raised in this study. Furthermore, an attached double ring mask is used to improve the complex corner detection capability. A constraint condition and a principle of gravity are adopted to filtrate the candidate corners. The proposed method is qualitatively and quantitatively evaluated on IR images in the experiments. In comparison with other methods, better performance has been achieved.     

一种基于仿射不变区域约束的立体匹配算法

针对现有立体匹配算法匹配速度的不足,提出一种基于区域约束的快速立体匹配算法。选取4对稳定的特征点作为初始匹配点对,在左右图像中分别构建四边形,然后将四边形划分成4个三角形,以每个三角形对为待匹配区域,利用仿射不变性进行区域内特征点匹配。获得特征点匹配对后,再以每个特征点为中心进行开窗,利用传统的基于灰度信息的方法进行精度验证。实验表明,该算法在保证一定精度的情况下能获得较高的匹配速度,可满足实时性要求。     

Contrast enhancement of optical coherence tomography images using least squares fitting and histogram matching

A method of contrast enhancement of optical coherence tomography (OCT) images based on least squares fitting and histogram matching is presented. Several different functions are adopted as the probability density functions of the gray levels to fit the normalized histogram of an OCT image and histogram matching is used to enhance the OCT image automatically. The effectiveness of the method is proved by the experimental results.     

Registration and integration algorithm in structured light three-dimensional scanning based on scale-invariant feature matching of multi-source images

Based on the homography between a multi-source image and three-dimensional (3D) measurement points, this letter proposes a novel 3D registration and integration method based on scale-invariant feature matching. The matching relationships of two-dimensional (2D) texture gray images and two-and-a-half- dimensional (2.5D) range images are constructed using the scale-invariant feature transform algorithms. Then, at least three non-collinear 3D measurement points corresponding to image feature points are used to achieve a registration relationship accurately. According to the index of overlapping images and the local 3D border search method, multi-view registration data are rapidly and accurately integrated. Experimental results on real models demonstrate that the algorithm is robust and effective.