光学匹配滤波器在图像识别上的研究

摘要

论文根据光学匹配相关器实现图象识别的基本原理，提出了级联变型滤波器的旋转不变多重匹配滤波相关识别方法，给出了理论论证，相应的计算机模拟实验得到了满意的效果.论文首先对级联变型滤波器的旋转不变多重匹配滤波相关识别进行了理论研究;其次计算了最优滤波器变为逆滤波器情况下，即使只输入目标灰度图像30﹪的内容也能得到待识别目标的相关峰，并且实现了0°～32°下旋转不变的相关识别;对在计算中目标灰度图像旋转0°和旋转4°对应的相关峰值有一大的跃变值进行了分析;再次，论文计算了把高斯噪声加到整个背景环境下和加到目标灰度图像本身上两种情况下相关峰值和噪声大小;最后，论文讨论了当目标、非目标相关峰大小接近时难以分辨的情况，并采用神经网络方法对相关峰进行后处理.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

第二章光学匹配滤波相关器原理

2.1光学相关器理论基础

2.2光学匹配滤波相关器

2.2.1理论基础

2.2.2一种实时匹配滤相关器的光学实现

2.3旋转不变的匹配滤波相关器

2.4空间光调制器

第三章级联变型滤波器的旋转不变光学匹配滤波器

3.1问题的提出

3.2系统原理

3.2.1级联变型滤波器

3.2.2旋转不变的实现

3.3级联变型滤波器的旋转不变光学匹配滤波器的计算机模拟结果和分析

3.3.1无背景噪声的情况

3.3.2有背景噪声的情况

第四章光学神经网络用于相关峰后处理

4.1引言

4.2数学模型

4.3神经网络

4.4三种光学神经网络的比较

4.4.1感知器学习算法

4.4.2反向传播学习算法

4.4.3改进反向传播学习算法

4.5相关峰的处理

第五章总结

攻读硕士学位期间撰写的论文

致谢

参考资料