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     

基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强

提出了一种基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强的方法．选用Mexican—hat小波，利用小波函数的多分辨率特性，用联合变换相关的方法实现了缩放后的小波母函数与待识别图像函数的互相关(即边缘增强图像)，得到了较满意的实验结果．     

基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强

提出了一种基于联合变换相关的光学小波实时图像边缘增强的方法.选用Mexican-hat小波,利用小波函数的多分辨率特性,用联合变换相关的方法实现了缩放后的小波母函数与待识别图像函数的互相关(即边缘增强图像),得到了较满意的实验结果.     

小波变换实现的光电编码器精确实时测速

光电编码器作为速度反馈器件,在工业、航空航天、军事等领域应用广泛。其速度检测的准确度和响应时间直接影响了整个控制系统的性能。为此,研究了一种编码器测速信号小波变换算法,该算法能够减弱噪声和干扰的对测速精度影响。将该算法应用于某航天编码器中,改善了其控制系统的动态响应和稳态精度。具有算法简单、占用资源少、耗时短、算法通用等特点,并且可以推广到其他编码器研制中。同时,还设计了一中光电编码器速度检测系统,能够实现对光电编码器测速精度的检测。实验表明:该算法应用到编码器中,将测速误差从6.956（）/ms降低到0.370 7（）/ms。     

小波变换在图像相关识别中的应用

光学图像识别具有广泛的实际应用价值,而联合变换相关器(JTC)是目前采用最多的一种进行图像相关识别的结构方式。将小波变换与联合变换相关技术有效地结合在一起,分析了如何采用小波变换来实现图像相关识别的理论方法,并提供了相应的结构框图,对采用小波变换用于图像目标识别的优点进行了概括及总结,并对该相关识别系统中所应采用的小波类型、滤波方式、滤波器的制作等多方面进行了介绍和分析。     

USB接口小波变换视频采集系统的实现

介绍USB接口小波变换视频采集系统的设计,在设计中采用了SAA7111A实现视频模数转换,TMS320VC5409控制小波压缩芯片ADV611实现视频压缩,并由USB2.0芯片CY7C68013传送到PC或嵌入式系统.     

基于小波变换图像压缩芯片的实现

简述了图像压缩中小波变换的几种方法,介绍了国内外小波芯片现状,提出了在设计小波算法和芯片时需要解决的问题,最后探讨了小波芯片未来的发展机遇。     

二元微分联合变换相关器实现图像识别的研究

为了克服二元联合变换相关器的取阈和实时性问题,采用微分运算与二元联合变换相关器结合的方法.联合功率谱中,由于干扰项随频率的变化率比需要的信息量随频率的变化率慢得多,因此可以采用微分方式削弱干扰项,增强互相关信号,对微分后的功率谱再进行二值化非线性处理得到优化功率谱,然后对优化功率谱进行傅里叶逆变换,得到目标和图像的相关输出.模拟实验结果表明,所提出的相关器能很好地抑制自相关峰,增强互相关峰,具有更强的鲁棒性.而且该方法在处理过程中,不需选择阈值,简单的微分及二值化操作使之具有更强的实时性.     

数模混合电路实现一维模拟小波变换芯片

整个电路采用标准CMOS工艺,采取模块化设计的方法,把数字频率发生器和模拟滤波器部分分开设计。数字频率发生器采用直接数字综合(DDS)的方式,来产生5种不同中心频率(10个通道),简化了传统模拟压控振荡器(VCO)的设计,提高了频率发生器的灵活性;根据精度要求,模拟高斯低通滤波器采用5阶低通滤波器来进行逼近。并论述和讨论了一种用数字和模拟混合集成电路来实现一维模拟输入的连续小波变换(CWT)芯片的方法。     

基于小波变换和自相关函数的基音频率检测算法

根据语音的基音频率较低这一特点,利用小波变换的滤波特性剔除了语音的高频部分,然后再利用计算速度较快的自相关函数法检测语音的基音频率,有效剔除了高频共振峰和噪音的影响,其估计基音频率准确性高,稳定性好,运算速度较快.实验结果表明,此方法是一种有效的基音频率检测算法.     

基于联合子波变换结构的实时目标识别研究

把联合变换相关技术与子波变换结合起来，建立了一套用于目标识别的实验系统．该系统巧妙地集图象预处理与相关过程于一体，同时具有优良的性能，如抗噪声能力强、相关峰尖锐、不存在旁瓣效应等．     

用二元小波滤波器作图像相关识别

本文提出用二元小波滤波器作图像相关识别的技术。利用小波变换对图像处理的优越性,对小波滤波函数进行二元化处理,成为二元带通滤波器,并应用于旋转图像的识别,本文进行了理论阐述和计算机模拟实验,结果证实了设计的可行性,与经典的联合变换相关器相比输出功能大为提高。     

光折变晶体体全息子波相关图象识别系统

基于光折变晶体体全息存储和子波相关理论 ,本文提出并构建了一个新型的多通道体全息子波相关识别系统。文中深入分析了引入子波变换对体全息相关器所产生的作用 ,给出了系统一次并行输出相关通道数目的估算方法及提高系统并行性能的主要途径。在人脸识别中的初步应用研究验证了系统的合理性和有效性。     

基于小波边缘提取的目标光学相关识别

为提高联合变换相关器对复杂背景图像的识别能力,提出了基于小波变换边缘提取的联合变换相关器。利用具有多尺度分析功能的小波变换工具对联合图像进行边缘检测,所提取的边缘图像能保留更多的细节信息,改善复杂背景下的目标识别能力。计算机模拟和光学实验结果均表明,用小波变换边缘提取的联合图像进行相关识别,能明显增强相关峰的强度,提高目标识别能力。     

循环级联式的子波变换相关识别

提出了一种时序循环级联式的子波变换相关识别系统。该系统是基于循环使用一个普通光学相关器，而相关器采用光折变全息图作为空间匹配滤波器，一个受计算机控制的空间光调制器作为输入器件，方位不同的参考光用于编码存储不同的输入信号、不同的子波和子波变换的傅里叶谱的多重信息。通过计算机控制系统互连网络和级联循环次数可完成用于不同目的的相关运算。给出简要的原理分析，并用纯光学方法实验研究了Ｈａａｒ子波变换、Ｈａａｒ子波变换相关识别，并与普通相关识别作了对比。讨论了该系统所具有的诸多方面的特点     

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。     

小波变换在语音基音周期提取中的应用

近年来，小波分析得到了迅速发展，尤其在数字通信、计算机图象处理等领域中得到广泛应用。目前基于数学严密性和完善性的小波分析不仅应用于理论研究方面，还应用于实际问题的解决方面。分析了小波变换在语音信号基音周期提取中的应用及其具体解决方案。     

多通道实时光电混合联合变换相关器

提出一种多通道实时光电混合联合变换相关器,其中用一个液晶光阀(LCLV)作为非相干--相干图象转换元件,用一个多通道全息透镜阵列作为付氏变换元件实现多通道联合变换相关.这种相关器有效地利用了液晶光阀的有效使用面积和读出光能量,提高了相关识别性能.文中给出了实验结果.     

一种适合于光电联合变换相关器的相关算法

光电联合变换相关器具有实时处理光学图像能力,因此可用于景像匹配系统.提出了一种适合于光电联合变换相关器的相关算法,该算法利用实数傅里叶矩阵的对称性,减少了运算中的存储和计算量,通过改进频谱的滤波算法,提高了相关结果的输出信噪比,从而提高了匹配精度.