具有任意方向的扇形滤波器及其在图像方向检测中的应用

扇形滤波器在图像的方向检测中是非常重要的.本文基于极傅里叶变换和一个楔形滤波器,设计出具有任意方向的二维扇形滤波器.首先,楔形滤波器被变换到极傅里叶域,再利用极傅里叶变换的旋转特性,楔形滤波器可以通过将其极傅里叶变换沿着水平方向进行移动来实现旋转,得到一系列具有任意方向导向的扇形滤波器,它们能够检测图像中所包含的任意方向信息.由于整个设计过程不涉及二维优化,因此所提出的设计方法具有设计简单的优点.为了验证扇形滤波器的方向敏感性,将所设计的扇形滤波器应用于图像的纹理方向检测,结果表明,具有任意方向的扇形滤波器在图像纹理方向检测中具有很大的潜能.     

基于方向-频率分解的旋转不变性纹理分类

提出了一种用于纹理分类的旋转不变性特征提取的新算法.该算法是将一定大小的图像进行二维傅里叶变换;其次在变换后的图像中央选择一个圆盘区域,并在方向[0°,180°]内进行等间隔角度频率抽样,实现方向分解,使用一组复Morlet小波对每个方向上的映射切片进行小波变换,从而实现多通道频率分解;在各个频率通道中计算均值和方差作为特征,并利用线性回归模型计算频率通道之间的关系特征;将特征沿方向进行一维傅里叶变换并取其幅值,从而得到旋转不变性特征.实验结果表明所提取的特征具有较好的旋转不变性,与其它算法相比具有更好的分类性能,并且对无旋转纹理分类也能产生较好的分类结果.     

傅里叶-梅林变换(FMT)在畸变-不变图像识别中的应用

针对尺度缩放和角度旋转变化目标相关识别率低的问题,在联合相关识别中加入傅里叶-梅林变换方法.采用傅里叶-梅林变换(FMT)中的对数极坐标变换、梅林变换、傅里叶变换具有的旋转、尺度、平移(RST)不变性,可以提高JTC图像识别的性能,实现畸变-不变图像的识别.利用联合变换相关器对角度旋转0°～40°、尺度变化0～20%的目标进行计算机仿真实验.实验结果表明:在JTC中采用FMT可以实现畸变-不变图像的识别.     

基于光学相关的多目标检测

运用傅里叶变换相关识别技术实现了无畸变、有平移多目标的检测。在此基础上讨论了图像边缘信息和非边缘信息对相关性能的影响。运用分数傅里叶变换相关识别技术实现了目标图像存在尺度、旋转畸变而无平移变化时的目标检测。结果表明,分数傅里叶变换的级次选择对目标图像的旋转和尺度畸变有一定的补偿作用。在分数傅里叶变换相关中,通过简单的级次调节可实现一定范围内的旋转、尺度畸变不变识别。     

基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

点扩展函数的设置是图像复原中的关键问题，对于匀速直线运动模糊图像，运动方向和模糊长度决定了点扩展函数。根据运动模糊图像和原始图像在频谱上存在的对应关系，即运动模糊图像频谱存在着对应于传递函数零点的暗条纹，提出对运动模糊图像，通过二维傅里叶变换、二值化以及Radon变换检测运动模糊图像频谱图上暗条纹的方向和位置，来实现运动方向测量的方法。用该方法对模糊图像进行检测，模糊方向的识别精度小于1°。实验证明该方法可以实现平面内任意方向运动的测量。     

分数傅里叶域数字水印算法

基于离散分数傅里叶变换(DFRFT)快速算法发展了一种分数傅里叶谱域图像水印算法.该算法根据分数傅里叶变换谱具有空域和频域双域信息表达能力,分别对原始图像和所加水印信息进行不同级次的分数傅里叶变换,提取水印分数傅里叶谱的低频成分并直接将其叠加到原始图像的分数傅里叶谱中的对角像元上,然后再进行逆变换得到水印图像.在JPEG压缩、图像旋转及剪切等攻击方式下,对该水印算法进行了鲁棒性分析,数值实验表明该水印算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

分数傅里叶变换滤波优化算法及滤波器设计

分数傅里叶变换（FrFT, fractional Fourier transform）是经典傅里叶变换的一种表现形式，可理解为在时 频平面中坐标轴系以原点为轴逆时针旋转一定的角度。通过数学推导，对能否利用分数傅里叶变换进行信号滤波，滤波的优化算法如何，以及滤波器有哪些设计结构等问题进行深入的研究，指出分数傅里叶变换适用于非平稳信号滤波。采用Matlab进行了数值仿真实验。实验结果表明：在信号滤波方面，由于傅里叶变换在处理某些数据时有局限性，因此分数傅里叶变换与傅里叶变换相比具有显著的优势。最后给出FrFT滤波器的设计思想。     

基于矩孔光学傅里叶变换的匹配滤波器缩放比例标定方法研究

为了使待识别目标的傅里叶变换频谱与匹配滤波器频谱分布严格重合,提出了一种基于矩孔图像光学傅里叶变换的匹配滤波器缩放比例标定方法。针对范德卢格特型光学相关器,在分析场景空间光调制器傅里叶变换频谱分布的基础上,以矩孔图像的频谱间距作为基准标定匹配滤波器的缩放比例;并利用焦距为400mm的傅里叶透镜作为一个实例,计算出其匹配滤波器缩放比例为1.068,对标定结果进行了实验验证。结果表明,此方法适用于范德卢格特型光学相关器中匹配滤波器的缩放比例标定,能够有效提高相关峰的能量和信噪比。     

基于位相相关检测的图像配准算法

分析了传统的傅里叶-梅林变换和最近提出的虚拟极坐标傅里叶变换算法在户外图像注册中的局限性,提出了一种更加适合户外摄像机姿态注册的基于对数傅里叶变换的图像配准算法。该算法能够独立地计算沿两坐标轴方向的不同缩放因子和计算两图像间较大的旋转角度,扩展了基于傅里叶变换的图片配准算法的实际应用范围。在关键技术研究方面,提出了由升余弦函数构成的低通滤波器和一种快速收敛的角度搜索技术,使该算法达到了很高的效率和鲁棒性。     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

一阶光学系统分数傅里叶变换的相空间分析

在维格纳相空间中,通过将一阶光学系统的传输矩阵分解为坐标旋转、比例缩放和啁啾矩阵的组合,得到了一阶光学系统在空域的分数傅里叶表示.结果表明:任意一阶光学系统均可表示为经过比例缩放和二次相位调制的分数傅里叶变换.通过将输入输出光场在相空间中作π/2角旋转,得到了一阶光学系统在频域的传输矩阵和衍射积分公式,进而得到了一阶光学系统在频域的分数傅里叶表示.比较空域和频域一阶光学系统的相空间变换矩阵,说明2个系统本质上属同一变换在不同基坐标下的表示,并推导出了光学系统在空域和频域具有相同分数傅里叶变换的条件.     

小模糊尺度下运动模糊方向鉴别算法研究

针对现有模糊方向鉴别算法检测小尺度运动模糊图像存在误差的问题,基于运动模糊图像二次傅里叶变换后的频谱特性,分析了其误差成因,并提出了一种适用于小尺度运动模糊图像模糊方向鉴别的新算法。首先对小尺度运动模糊图像的频谱进行细化,通过中值滤波对细化图像去噪,避开了频谱噪声带来的估计误差问题;其次,选取灰度中值作为阈值进行二值化,同时去除二值图像的中心十字亮线和中心亮斑,使模糊方向特征更加明显;然后用投影变换计算出亮条纹方向得到小尺度模糊图像的方向估计。最后通过仿真验证了算法在运动模糊尺度为3～10像素的小尺度情况下的实效性。实验结果表明,该算法相比其他同类算法对于小尺度运动模糊图像的模糊方向估计精度更高。     

不对称离散分数傅里叶变换实现数字图像的加密变换

利用不对称分数傅里叶变换的特性,提出了一种图像加密变换的新方法。对图像的x,y方向分别实施不同级次的一维分数傅里叶变换,得到加密图像。解密方法就是对变换后的图像实施对应级次的分数傅里叶逆变换,只有当x,y方向的逆变换级次分别与原变换级次都相同或者满足周期条件时,才能恢复原图像。加密变换有效地提高了图像加密和防伪力度。数值计算验证了方法的正确性和可行性。     

基于傅里叶-极坐标变换的相关结果后处理技术

在光学相关识别中,对相关输出结果进行后处理是保证图像识别准确性的关键之一。研究者通常采用神经网络技术对相关输出结果进行处理,并取得了较好的效果,但它需要预先准备大量的相关峰和噪声峰训练样本。根据极坐标变换能将笛卡尔坐标系下的旋转转变成平移的性质以及傅里叶变换的平移不变性,提出一种基于傅里叶-极坐标变换的相关结果后处理方法。验证结果表明:目标的旋转图像与目标自身的傅里叶-极坐标变换的相似度较大,而干扰图像与目标的傅里叶-极坐标变换的相似度较小。本文的方法在后处理阶段可对目标和干扰进行有效的分类识别,而且还能避免对相关峰和噪声峰训练样本的收集,从而使得光学相关识别系统的应用更加便利。     

分数傅里叶变换计算全息

在计算全息和分数傅里叶变换的基础上提出了不对称分数傅里叶变换计算全息和双随机相位不对称分数傅里叶变换计算全息。在这种方法中,首先用一随机相位函数乘以输入图像信息,然后沿x方向实施α级次的一维分数傅里叶变换,再乘以第二个随机相位函数,最后,沿y方向实施β级次的一维分数傅里叶变换。采用迂回位相编码法对变换后的结果编码,绘出计算全息图。为了恢复原始图像,需要知道变换级次和随机相位函数。利用这种方法进行图像加密,使加密图像的密钥由原来两重增加到四重,从而提高了系统的保密性能。     

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

基于LabVIEW的阿贝4F系统成像实验的仿真设计

利用LabVIEW软件设计了在阿贝4F系统成像过程中的各个环节,利用生成的二维光栅作为物面图像,之后利用傅里叶变换得到频谱,再通过滤波器对频谱信息进行处理,最后通过傅里叶逆变换得到像面图像。在生成的二维光栅与二维滤波器的设计与仿真中,可方便操作和控制光栅与滤波器的类型和大小,对理解频域与空域图像的对应关系起到了积极作用。     

一种新的方向滤波器组及其在图像去噪中的应用

通过将二维棋盘形滤波器对和二维余弦调制滤波器组相结合,构造了具有方向和频率选择性的新的方向滤波器组。本文中,我们首先设计了具有45度和135度方向的二维棋盘形滤波器对。通过棋盘形滤波器对,输入图像首先被分解为两幅图像。然后,二维余弦调制滤波器组被分别应用到每幅图像。这种结构等效于一个冗余比为2的方向滤波器组。新的滤波器组具有良好的方向和频率选择性。作为新滤波器组的一个应用,我们把双重局部维纳滤波算法和新的方向滤波器组相结合,提出了一种新的图像去噪算法。实验结果表明：对于具有丰富纹理的图像,提出的算法获得了明显的去噪性能改善。     

光学小波匹配滤波器与图形识别

小波变换弥补了傅里叶变换的不足，在信号及图像处理方面具有广阔的应用前景。文章深入讨论了小波变换匹配滤波器的理论基础及光学实现方法，并将其用于图形识别，给出了计算机模拟结果，与传统的匹配滤波器进行了比较，证实了小波变换在光学信息处理中的优越性。     

用变形全息透镜实现变形分数傅里叶变换

利用一发散点光源和一束倾斜平行光制作出在两个垂直方向上具有不同焦距的变形全息透镜,且用此全息元件实现了变形分数傅里叶变换。变形全息透镜两个方向上的焦距随全息记录条件和再现条件而变化,分析了用这种全息透镜实现变形分数傅里叶变换的条件。实验表明,用该元件能够方便地实现任意级次的变形分数傅里叶变换。