提高目標(biāo)聯(lián)合變換相關(guān)識別性能的研究.pdf

1、目標(biāo)識別在民用、國防領(lǐng)域中處于十分著重要的地位。光學(xué)相關(guān)器的快速驗(yàn)證和數(shù)據(jù)識別，為我們提供了簡便的方法。傳統(tǒng)的光學(xué)識別方法主要有：匹配濾波器、聯(lián)合變換相關(guān)器等。由于傳統(tǒng)的光學(xué)識別系統(tǒng)在使用中受到諸多實(shí)際問題的制約和困擾，如何提高系統(tǒng)的識別性能是一個值得關(guān)注的問題。聯(lián)合變換相關(guān)器易于實(shí)現(xiàn)且適合用于目標(biāo)的實(shí)時探測，但通常相關(guān)峰不高且不尖銳，識別力低。本文將數(shù)學(xué)變換應(yīng)用于光學(xué)系統(tǒng)中，針對提高聯(lián)合變換相關(guān)識別性能問題，將小波變換、對數(shù)極坐標(biāo)-梅

2、林變換和光學(xué)聯(lián)合變換相關(guān)器相結(jié)合，利用計算機(jī)快速變換功能，開展了目標(biāo)實(shí)時探測和畸變不變識別性的研究。主要工作如下：
　　1、將光學(xué)圖像識別技術(shù)應(yīng)用于生物目標(biāo)的探測，用光學(xué)小波變換識別多個血紅細(xì)胞，以提高系統(tǒng)的識別力。在光學(xué)聯(lián)合變換相關(guān)器中，通過空間頻譜面上的小波濾波可以實(shí)現(xiàn)光學(xué)小波變換，構(gòu)建光學(xué)小波聯(lián)合變換相關(guān)器。Matlab仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的聯(lián)合變換相關(guān)器相比，由于小波變換的引入，相關(guān)峰尖銳，峰噪比明顯增強(qiáng)，峰的半寬度顯著減

3、小，在多目標(biāo)識別中不同位移目標(biāo)不易受干擾，提高了目標(biāo)探測能力。
　　2、將光學(xué)圖像識別技術(shù)應(yīng)用于尺度和角度同時變化的畸變目標(biāo)的探測。利用梅林變換，識別不同尺度的目標(biāo)；利用極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，解決旋轉(zhuǎn)圖像識別問題。先利用計算機(jī)對畸變目標(biāo)進(jìn)行對數(shù)極坐標(biāo)-梅林變換預(yù)處理，結(jié)合聯(lián)合變換相關(guān)器構(gòu)建尺度、旋轉(zhuǎn)圖像的識別系統(tǒng)。Matlab仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)相關(guān)器對畸變圖像的不可識別性相比較，對數(shù)極坐標(biāo)-梅林變換的引入，可以同時排除因位移、尺度、旋轉(zhuǎn)變

4、化造成的干擾，實(shí)現(xiàn)畸變目標(biāo)的相關(guān)識別探測。
　　3、將光學(xué)小波聯(lián)合變換相關(guān)器和對數(shù)極坐標(biāo)-梅林變換相結(jié)合，提出基于光學(xué)小波聯(lián)合變換相關(guān)器的畸變圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)對光學(xué)圖像具有較高的識別力，并可實(shí)現(xiàn)圖像的尺度和旋轉(zhuǎn)不變識別。將參考圖像和待測圖像進(jìn)行對數(shù)極坐標(biāo)-梅林變換預(yù)處理后作為光學(xué)小波聯(lián)合變換相關(guān)器的輸入圖像，空間頻譜面上的小波濾波函數(shù)經(jīng)計算機(jī)選擇合適的參量，在輸出面上得到二者的很好的互相關(guān)峰。Matlab仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)同