实时高效联合变换相关器

提出一种利用光学波分复用器实现实时高效联合变换相关的方案。通过计算机控制把输入面分为多个大小相等的窗口，分别写入参考与目标图像，利用光学波分复用器于相关系统中，使对应不同窗口的读出光学信息在第一个焦面上形成联合功率谱阵列，在输出面上可以实时地获得增强了相关信号。     

可编程光学击中击不中变换及其在模式识别中的应用

提出了一种利用击中击不中变换实现具有边缘噪声的模式的形态识别方法并给出计算模拟结果。利用一个非相干光学相关器，构成了一个实时可编程光学击中击不变处理器。演示了字符识别过程并给出了实验结果。     

用Fe:LiNbO_3晶体的四波混频实时获得温度场的干涉分布

本文利用Fe:LiNbO_3晶体的四波混频现象,基于双曝光全息术原理,实时获得相位物体(即温度场)的干涉分布,并给出实验结果。一、前言四波混频(FWM)的相位共轭光学的出现,尤其是光折晶体,为全息术开避了一个新的领域。它不但为光学信息处理,诸如图象相减、边缘增强等,而且为全息干涉计量提供了一个重要的实时途径。我们在以前已报道过利用Fe:LiNbO_3晶体的简并四波混频实时地检测动态位相物体     

利用Fe：LiNbO3晶体的多波混频实时实现并行图象相减运算

我们在研究Ｆｅ：ＬｉＮｂＯ３晶体的多波混频基础上，把ｍａｃｈ－Ｚｅｈｎｄｅｒ光路和相位共轭反射镜结合起来，建立了一个并行实时图象相减和逻辑“异或”操作系统．这种光学运算系统有着不受Ｍａｃｈ－Ｚｅｈｎｄｅｒ光路各臂长差和光路中介质扰动等影响的优点．这为光学信息处理提供了一条重要的实时途径．     

人脸检测中盲解卷积的点传输函数和光学传输函数分析

分析了高速实时人脸检测系统中的光学衍射、离焦和采样效应.通过理论分析,构造了表征光学成像系统空间和频率特性的近似点扩展函数和光学传输函数.在假设这些近似点传输函数已知的基础上,提出了两个盲解卷积滤波器,并且和拉普拉斯算子以及最优聚焦算子的光学传输函数作了对比研究.该系统采用一个马达推动光学镜头来获得高清晰度图像,并在预处理级进行了内插滤波.演示系统在较高的准确率时检测帧率达到15.6 fps,实验结果验证了理论分析.     

人脸检测中盲解卷积的点传输函数和光学传输函数分析

分析了高速实时人脸检测系统中的光学衍射、离焦和采样效应.通过理论分析,构造了表征光学成像系统空间和频率特性的近似点扩展函数和光学传输函数.在假设这些近似点传输函数已知的基础上,提出了两个盲解卷积滤波器,并且和拉普拉斯算子以及最优聚焦算子的光学传输函数作了对比研究.该系统采用一个马达推动光学镜头来获得高清晰度图像,并在预处理级进行了内插滤波.演示系统在较高的准确率时检测帧率达到15.6fps,实验结果验证了理论分析.     

实时激光数字干涉仪

近年来,古老的光学干涉仪检测技术与现代化电子技术和计算机技术相结合,出现了商品化的实时激光数字干涉仪。检测精度达到峰值误差1/100λ,均方根误差1/1000λ(λ=6328Å)。它标志着光学测试技术发展的新水平,代表着光学测试仪器的一个发展方向。本文通过介绍两种代表八十年代水平的典型的商品化激光数字干涉仪,说明这一新技术的原理和概况。     

基于LabVIEW的光学相干层析成像控制系统

 为了实现对光学相干层析成像系统的实时自动监控,在光学相干层析成像技术的基础上以LabVIEW为开发平台,设计调试了一套生物组织光学特性测量的控制系统。该系统主要包括参考臂驱动程序模块和数据采集卡的数据采集程序模块,各模块既相互独立又有机地组成一个整体。使用该系统对不同浓度的Intralipid组织模拟液进行了测量,实验结果表明模拟液的散射系数可靠,而且系统具有开发周期短、成本低、维护简单、可移植性强等特点。     

基于光学相关器的光学稳像器研究

为了突破传统电子稳像和机械稳像技术在处理速度、精度等方面的局限性,提出基于光学相关器的稳像技术,旨在实现对高速视频的实时高精度光学稳像。系统使用光学联合相关变换的方法,提取视频前后两帧变换后的相关峰,给出两帧的位移差值,通过改进后的补偿算法进行实时稳像。基于光学相关器的光学稳像器能够实现平移和旋转稳像,通过仿真和实验分析,平移稳像的精度可以达到0.1个像元（改进补偿算法后可达0.04个像元）,旋转稳像的精度可达0.1。     

光电图像自动识别跟踪技术

概述自动目标识别的军事应用,论述光电混合实时光学相关器算法和实时器件,并介绍光电图像自动跟踪技术的发展情况。     

Photonic time-stretch analog-to-digital converter employing envelope removing technique

The previously proposed differential time-stretch preprocessor can eliminate the distortions induced by the non-uniformity of optical pulse and the pulse-to-pulse variations of the optical source. However, the time-delay element in this method reduces the processing speed of the system. In this paper, we propose an envelope removing technique to mitigate these distortions and improve the time efficiency of time-stretch system simultaneously. To verify the feasibility of this technique, a comprehensive mathematical model for this technique is developed and numerical simulation is also presented. Simulation results show that this method can effectively eliminate non-uniformity and pulse-to-pulse variations in time-stretch system. This method has two times faster processing speed than the differential time-stretch preprocessor.     

有序抖动半调图像的无损压缩算法

在分析不同有序抖动模板对所生成抖动半调图像的影响因素基础上,设计了尺度变化的分块及块间异或预处理策略,大大提高了二值游程长度.进而使用游程和哈夫曼相结合的编码思想提出了一种新的有序抖动半调图像无损压缩算法.仿真实验表明,该算法在编码效率上具有较大优势.     

基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统

为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式印鉴鉴别系统.系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径.采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(MS)之间的偏转角度.把印鉴质量指标作为MS与SS对应边缘Hausdorff距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪.在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP作为检测系统核心.SOPC系统包括控制器、图像预处理器等.DSP作为系统的主处理器,用于进行图像的特征检测与识别.系统具有以太网、RS232、USB等通用接口.实验表明,该系统可以有效识别印鉴,并具有体积小、成本低、系统功能可灵活升级等特点.     

基于无网格点插值法的旋转悬臂梁的动力学分析

将基于多项式点插值的无网格方法用于旋转悬臂梁的动力学分析. 利用无网格点插值方法对柔性梁的变形场进行离散, 考虑梁的纵向拉伸变形和横向弯曲变形, 并计入横向弯曲变形引起的纵向缩短, 即非线性耦合项, 运用第二类Lagrange方程推导得到系统刚柔耦合动力学方程. 与有限元法相比, 该方法只需节点信息, 无需定义单元, 具有前处理简单的优势; 构造的形函数采用更多的节点插值, 具有高阶连续性. 将无网格点插值方法的仿真结果与有限元和假设模态法进行比较分析, 验证了该方法的正确性, 并表明其作为一种柔性体离散方法在刚柔耦合多体系统动力学的研究中具有可推广性.     

影响宽带幅度调制信号检测的因素分析

通过推导宽带解调处理的输出信噪比公式,系统地分析了影响幅度调制的宽带信号检测的各种因素。分析表明,宽带调制信号检测性能取决于以下因素:信号的周期调制的深度、前置处理器带通滤波器的带宽、调制噪声在总的噪声中的比重、采样速率,以及计算解调谱时的傅里叶变换的长度、降样倍数、时间窗、数据块重叠程度以及平均次数。     

Invariant Pattern Recognition Using Neural Networks Combined with Optical Wavelet Preprocessor

A novel pattern-recognition system that is invariant against scale-, position- and rotation-changes is proposed. The system is composed of an array of modular neural networks with local space-invariant interconnections (FELSI) [Appl. Opt. 29 (1990) 4790] and a multiwavelet transform preprocessor. The wavelet decomposition of two-dimensional patterns is optically realized by the VanderLugt correlator. To obtain the multiwavelet transforms simultaneously, we synthesize a correlation filter of multiwavelets using computer-generated holograms. The learning process of the FELSI with the techniques of additional noise and weight decay is shown to contribute to the invariant recognition of the system.     

Optical preprocessing for texture classification using specialized binary black and white pseudocoloring masks

Image texture is a neighborhood information which is time consuming to analyze by computer. Optical processing can be used as a preprocessor to reveal some of the texture information in parallel on the whole image before classification of the preprocessed image by computer. Pseudocoloring allows an easy discrimination of texture information. A specialized binary black and white mask is introduced which selects at one particular wavelength one peak of the diffracted power spectrum of each texture considered. The method is applicable to textures showing some periodicity. The resolution, selectivity and difficulties of the method are described qualitatively and an experimental example including a problem of partial cross talk between different textures is presented.     

Use of eigenfunctions in the optimization of the grid for the boundary element method

A scheme for grid optimization for the boundary element method is developed. The scheme utilizes the functional behavior of unknowns along the boundary. The functional behavior of these unknowns is estimated by a local eigenfunction analysis performed at certain critical points on the boundary. Based on this eigenfunction analysis, the user can construct an optimal grid with certain tolerance, in a preprocessor, before the integral equations are solved. The relationships between this tolerance and two error norms are established through numerical experiments. It is shown that the tolerance provides excellent upper bounds for the error norms. As a result, the user gets an idea about the quality of the solution even before the integral equations are solved.     

Noise reduction using three-step gain factor and iterative-directional-median filter

Musical residual noise is a major problem for a speech enhancement system. This noise is very annoying to the human ear and can significantly deteriorate the perception quality of enhanced speech. In this study, we aim at reducing the quantity of musical residual noise by a two-stage speech enhancement approach. In the first stage a preprocessor enhances noisy speech using an algorithm which combines the two-step-decision-directed and the Virag methods. In the second stage the enhanced speech signal is post-processed by an iterative-directional-median filter to significantly reduce the quantity of residual noise, while maintaining the harmonic spectra. Experimental results show that the proposed approach can significantly improve the performance of a speech enhancement system by reducing the quantity of residual noise.     

基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.