多目标识别的联合变换相关器的研究

提出了一种可用于多目标识别的联合变换相关器。为改善相关信号的性能,对功率谱作了优化处理。为消除相关面上的零级项和目标间的相关项,可用联合功率谱减去纯目标输入的功率谱和参考图像的功率谱;为增强和锐化相关峰,将相减的功率谱作指数函数滤波处理。分析了指数滤波参数对相关结果的影响。计算机模拟结果表明,这种相关器所输出的相关信号比经典联合变换相关器和二元联合变换相关器输出的相关信号更好,互相关得到了抑制,自相关得到了增强,具有很好的抗噪能力。     

面积-极坐标变换在光学相关目标识别中的应用

应用联合变换相关器对目标进行探测和识别时,由于实际探测到的目标相对于参考图像存在比例、旋转、平移畸变,因此在传统的光学相关器中很难实现目标的探测和识别。为了更好地探测到目标,提出了面积-极坐标的算法,该算法利用相似图形之间的尺寸与面积存在满映射函数关系,实现了比例不变光学探测,并结合极坐标变换实现旋转不变光学探测,最后,对变换后的联合图像进行小波边缘提取,既能提取到清晰的图像边缘,又能有效地抑制噪声,不但提高了相关峰,并使得相关峰更为尖锐,成功实现了大尺度混和畸变目标的探测和识别。作为实例,对混合畸变目标进行了计算机模拟和光学实验,验证了该算法在大尺度混合畸变光学相关探测中的可行性。     

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.     

1∶N识别光电混合匹配滤波相关器研究

利用空间匹配滤波的原理,提出了一种用于1∶N识别的光电混合匹配滤波相关器。利用计算机提前制作二值匹配滤波器,用计算机和FPGA直接计算识别所需要的功率谱,然后利用2f系统完成傅里叶变换,从而完成1∶N识别。从理论上对图像识别原理进行了分析,并用计算机仿真的方法加以验证,仿真结果表明,相关器输出锐的相关峰,具有很好的识别能力。     

分数相关畸变不变模式识别特性研究

本文从理论上分析了分数相关器的分数级次对相关输出面能量分布的影响,利用数值模拟方法,对基于匹配滤波结构的分数相关器畸变不变模式识别特性进行了深入的讨论,并与传统相关器进行了比较.结果表明在畸变不变模式识别中,分数相关器比传统相关器有着更强的畸变不变相关识别能力.     

基于体全息光学相关器的身份认证复合检索方法

体全息相关器具有高速、并行和多通道等特点。基于体全息相关器大幅面、高分辨率、二维数据页结构,将身份认证图文信息进行编码及格式化,组合为适用于光学相关器的图像模板。数据库的图像模板以体全息图的形式存储在铌酸锂晶体中,识别时将待识别的全部或部分身份认证信息输入,光学相关器可快速返回输入图像与所有库图像模板的相关值,从而完成对整个数据库的快速复合检索。介绍了该方法的工作原理、理论模型、编码和组页方法以及复合检索工作流程,给出了演示实验结果。     

基于双二次微分的联合变换相关识别

提出一种提高联合相关识别的有效方法，该方法通过对识别图像和联合变换功率谱分别进行二次微分，抽取识别图像的特征信息，增强联合变换功率谱中调制条纹的对比度和调制条纹的结构，有效地提高了联合变换相关器的相关输出；在此基础上，构造了基于双二次微分的１ｆ实时光电联合相关识别系统，实验结果表明：该方法较二元联合变换相关，提高了图像相关识别能力     

用于指纹识别的基于离散余弦变换的二值化联合变换相关器

提出了一种利用离散斜弦变换对联合功率谱进行处理的二值化联合变换相关算法,利用这种二值联合变换相关器,进行了一个待识别指纹同四个参考指纹的比较,这种相关器同采用局部中值阈值技术的二值化联合变换相关器相比,能提高输出峰边比,提高相关峰的强度。光电混合处理实验的结果表明,这种方法能大大提高多指纹识别系统的识别性能。     

联合击中击不中变换相关器

将联合击中击 中变换相关器用于二值图像的目标识别。与常用的联合变换相关器相比，联合击中击不中变换相关器对联合变换相关器输入图像和参考图像进行互补编码。编码的目的在于通过联合变换相关器来一步实现形态学中的击中击不中变换。     

基于功率谱压缩-平移的多通道联合变换相关识别方法研究

为了充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽,提高光学相关识别技术的并行处理效率和识别准确度,提出了基于功率谱压缩-平移算法的多通道联合变换相关识别方法,该方法将峰值位置变化的标准差作为相关识别的判据.在输入空间光调制器的不同区域加载场景图像和N幅参考图像,然后在图像上分别叠加经迭代算法优化的相位模板,使得场景图像的傅里叶谱和每一幅参考图像的傅里叶谱在频谱面的不同空间区域相干叠加.调节相位优化算法的约束参量,使得每个通道的联合变换功率谱互不干扰,可实现N个通道的并行处理.分析了不同优化相位的傅里叶谱的局域峰值杂波均值和相关输出的峰值位置变化标准差之间的关系,并将其作为相位优选的依据.研究结果表明,在所提实验和数值模拟参数条件下,多通道联合变换相关识别系统可以在不增加经典相关识别系统复杂度的前提下,实现16通道的并行处理,这对光学相关器的实用化具有重要意义.     

BP神经网络在光学相关器相关峰识别中的应用

光学相关识别是图像识别的重要方法，有效识别相关器输出平面的相关峰信号是保证光学相关器图像识别准确性的关键。由于激光器输出功率的波动、光学系统本身的误差以及SLM器件本身带来的噪声，采用一般的阈值方法很难达到理想的效果。该文提出对相关器的输出平面进行预处理，充分考虑相关信号的形状信息，提取感兴趣区域(ROI)，采用BP神经网络对输入矢量进行计算，可达到对相关峰信号和噪声的有效分类识别，从而提高了光学相关器识别的可靠性，降低了误判的概率。     

边缘增强新方法及在联合变换相关器中的应用

基于耦合理论定义并推导出耦合增益系数g,分析耦合增益系数g随TL和r的变化.提出图像边缘增强的新光学系统,该系统利用背景信号增强边缘信号,具有高输出效率和高亮度的优点.设计并构建出该光学系统,并利用CCD获得手骨的边缘增强图像.论证了光相关原理,模拟边缘增强和非边缘增强字母E的三维相关分布,并比较了两种相关器的分辨率Iac和半高宽(FWHM).分析表明：边缘增强预处理能有效提高相关器的性能.     

空变菲涅耳联合变换相关器

提出了菲涅耳联合变换相关器(Fresnel Joint Transform Correlator,FnJTC)结构,给出了数学推导过程,并通过计算机模拟验证了可行性及其与传统相关器所不同的相关特性。在相关过程第一阶段中,菲涅耳联合变换相关器对输入的联合图像作菲涅耳变换,代替了传统联合变换相关器(JTC)的傅里叶变换。与传统相关器相比,菲涅耳联合变换相关器是空变系统,相关峰值依赖于输入参考图像与目标图像的相似性、两图像之间的相对位置及参考图像(或目标图像)的线性相位调制。     

基于多变量鉴别分析的光学畸变不变性图像识别

提出一种基于鉴别分析的光学畸变不变性图像识别方法：对包含各种畸变的训练图像集采用主成分分析得到若干本征图像,作为参考模式与测试图像做光学相关,利用本民输入图像的相关结果作为识别特征,采用最佳鉴别分析做了训练和识别,即可实现对输入图像的畸变为性快速识别。采用非相干光相关器为光学实现硬件,给出了实验结果。     

大尺度混合畸变的目标识别技术

为解决目标识别技术中混合畸变目标的识别难题,提出了一种面积极坐标变换算法.该算法利用相似图形尺寸与面积的满射函数关系和极坐标变换的旋转不变特性,对目标与模板同时进行面积变换和极坐标变换.将面积极坐标变换算法与基于形态学膨胀的边缘加粗处理算法相结合应用于光电混合联合变换相关器,实现了大尺度混合畸变目标的识别.以空中飞机为例,光学相关实验表明,该方法可显著提高混合畸变目标的相关峰强度,旋转畸变容差为0°~100°,比例畸变容差为100%~200%,具有较大尺度的混合畸变容差,扩大了识别范围.其混合畸变识别能力优于极坐标对数变换算法与综合鉴别函数法其衍生方法,其"时间复杂度"远小于综合鉴别函数及其衍生方法.     

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。     

光学相关器在自动目标识别中的应用

为使光学相关器更好地应用于自动目标识别领域,保证在较高识别速度下,具备良好的识别效果,介绍了应用于自动目标识别领域的联合变换相关器和匹配滤波相关器.针对匹配滤波相关器实现过程中的两项关键技术,在滤波器编码技术上提出了构造等相关峰综合鉴别函数以解决畸变不变识别问题.在相关峰识别技术上,针对阈值法存在的不足,提出利用BP神经网络对相关平面相关峰进行识别,采用划分感兴趣区域的方法减少了输入层神经元数目,简化了神经网络结构.借助搭建的光学相关器系统验证了该方法可对相关信号和噪声进行有效分类,提高了光学相关器的识别效果.     

一种新的相位编码幅值调节联合变换相关器

给出了一种对经典联合变换相关器进行相位编码和幅值调节的新方法,使联合变换相关器具有优化的相关输出信号和很强的抗干扰能力.在相位编码幅值调节联合变换相关器中,输入的待识别信号首先通过相位模板进行相位编码,然后对联合功率谱进行幅值调节滤波.在进行幅值调节滤波时采用了增强型幅值调节滤波器,其调节因子可根据输信号的噪音干扰情况进行调节变化.相位编码幅值调节有效地祛除了多目标识别联合变换相关器的冗余信号,可广泛的应用于多目标识别.     

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。     

新型平面集成光学相关器设计与分析

基于微光学与二元光学技术,设计了一种新型的平面折叠式光学相关器,将相关器中组成4f系统的傅里叶变换透镜、全息匹配滤波器、输入面和输出集成到一个平面器件上,与另一平面偏振反射镜构成一个反射型的平面光学系统.讨论了相关器的系统结构设计、系统参数的设计,给出了具体的设计模型,计算出其体积可减小至约12 cm3.利用菲涅耳衍射数值模拟方法对系统的图像识别过程进行了仿真,得到了良好的相关输出结果,证实平面集成光学相关器具有很好的识别性能.