基于相位编码的畸变不变联合变换相关器的设计

采用综合鉴别函数 (SDF)的方法合成几个子参考图象 ,用于解决畸变不变识别问题 通过相位编码技术和对联合功率谱的振幅调制 ,缩小了零级相关峰的宽度 ,锐化了相关峰 ,消除了多目标输入时各目标图象之间的互相关项和参考图象及各目标图象之间的共轭相关项 ,增强了对目标定位和识别的能力 。

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 。

畸变不变联合变换相关器目标识别技术研究

针对传统目标识别方法对目标图像的尺寸、方位敏感问题,采取最大平均相关高度功率谱滤波的方法,对联合变换功率谱面进行滤波,成功地实现并改进了原算法。通过大量计算机模拟和光学实验,证实了在光电混合实时联合变换相关器中应用改进的最大平均相关高度法可以解决存在旋转和大小变化的目标识别问题,使得相关峰的对比度明显增强,从而也提高了目标识别率。作为实例,给出复杂背景下地面目标汽车大小变化的实验结果,验证了该算法的可行性。

一种分数相关尺度畸变不变识别新方法

推导了“菲涅耳衍射透镜相位变换”及“透镜相位变换菲涅耳衍射”两种光学单元所遵从的约束关系,并基于此提出了一种分数相关尺度畸变不变识别方法。数值模拟试验结果表明,对于一个尺度畸变的待识别输入,当传统相关已无法正确识别时,该方法仍能够较好地识别畸变目标。

畸变不变光电混合图像识别技术研究

介绍了用于自动目标识别的一种新型光电混合系统 ,并在传统的二值纯位相匹配滤波器的基础上提出了一种优化的匹配滤波器算法 .用光学 数字混合系统对该算法进行了畸变不变目标识别实验 ,计算机仿真及半实物实验证明该系统对一定的畸变范围具有检测识别目标的能力 .

一种新的神经网络畸变不变模式识别方法

本文以Ｗｉｄｒｏｗ等人的方法为基础，提出一种新的神经网络畸变不变模式识别方法──最小距离畸变不变模式识别网络。数值模拟显示，新方法具有完全的畸变不变性、相当高的识别精度、实时的识别速度、强大的抗噪能力、极短的自适应时间以及显著降低的运算量。

畸变不变图像识别算法研究

针对畸变图像难识别的问题,提出了新的基于图像质心和最长边的归一化图像处理算法,并分析比较了极梅林变换、综合识别函数和归一化方法这三种识别算法,并给出了模拟相关结果.分析说明归一化方法能同时实现旋转和比例畸变图像识别.

大范围畸变不变光电混合图像识别研究

介绍一种用动态滤波及统计相关数据处理的滤波器设计方法。光学一数字混合系统使用该滤波器用于畸变（平移、比例、旋转、强度）不变目标识。计算机仿真和实验证明该系统对大的畸变范围具有检测识别目标的能力。还给出多目标识别的数值模拟。

两种解决光学相关识别中畸变不变问题的综合鉴别函数性能比较分析

对于光学相关识别畸变问题常用到的两种综合鉴别函数,即等相关峰综合鉴别函数(ECPSDF)和最小平均相关能量综合鉴别函数(MACESDF)进行了原理论述,并利用振幅补偿编码方法制作匹配滤波器。为了比较两种综合鉴别函数的识别效果,在光学匹配滤波相关器上进行了实验。实验结果表明,ECPSDF的平均峰值以及平均峰值尖锐度要优于MACESDP,但其波动性较差。

分数相关尺度畸变不变模式识别特性研究

从理论上分析了分数相关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 ,对分数相关尺度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。结果表明在尺度畸变不变模式识别中 。

基于振幅调制纯相位滤波器和片状正交非线性广义相关的畸变不变识别

提出一种基于振幅调制纯相位滤波器(AMPOF)和片状正交非线性广义(SONG)相关的畸变不变光学相关目标识别算法。利用振幅调制纯相位滤波器区分能力强的优点,结合综合鉴别函数(SDF)方法,提出基于振幅调制纯相位滤波器的畸变不变识别算法,达到明显优于传统综合鉴别函数方法相关输出效果的目的。在此基础上引入SONG相关技术,利用其突出的区分能力和抗噪性能,结合这两种非线性滤波技术,得到能够很好地兼顾多项性能指标的畸变不变识别算法。仿真实验结果表明,算法既提高了相关峰输出质量和多目标区分能力,又具有很强的抵御噪声能力,在输入图像被噪声严重破坏的情况下,识别度仍然能够达到97%以上。和其他结合SONG相关的畸变不变识别算法相比,该算法目标识别性能更为优良,且更实用、广义。

最大平均相关高度法实现复杂背景畸变目标识别

相关模式识别的瓶颈技术是对复杂背景下畸变(比例缩放、旋转等)目标的准确识别。通过对多种畸变目标识别算法的研究比较,对已有的最大平均相关高度(MACH)滤波器进行了改进。在合成滤波器时把白噪声和模拟背景噪声结合在一起,并对滤波器的控制参数进行优化,使滤波器具有较高的畸变容差并能有效抑制复杂的背景噪声。在畸变公差范围内,用改进后的最大平均相关高度滤波器对畸变目标(可见光目标和红外目标)进行频域滤波,能够得到尖锐的相关峰,准确的识别目标。作为实例,对复杂背景下的战机和红外目标吉普车进行了计算机模拟实验,验证了该算法的可行性。

切比雪夫-傅立叶矩用于多畸变不变模式识别(英文)

给出了切比雪夫 傅立叶的定义。在单位圆中,对26个大写英文字母进行规范化处理,并计算切比雪夫 傅立叶矩,经过畸变不变的规范处理,将切比雪夫 傅里叶矩用作多畸变不变的模式识别的图像特征。进行了位移、比例、旋转、密度多畸变不变模式识别,给出了26个大写字母识别的实验结果。

基于最小平均相关能量滤波器的畸变目标识别

通过对多种畸变目标识别算法的研究,对用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)滤波器进行了改进。利用MACE滤波器算法的基本思想构造滤波器函数,在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对联合图像的功率谱进行了拉普拉斯锐化,成功实现了在联合变换相关器中对旋转目标图像的探测和识别,提高了畸变图像相关峰的亮度,拓展了联合变换相关器的探测和识别的范围。作为实例,对旋转战机目标图像进行了计算机模拟实验和光学实验,验证了该算法的可行性。

联合分数变换相关器的分数相关特性分析

从分数傅里叶变换(FRFT)的定义出发,理论分析了联合分数变换相关器(JFRTC)的分数相关特性.从所得JFRTC的数学表达式中可以看出,将FRFT应用到联合变换相关器(JTC)中得到的JFRTC具有与传统JTC不同的性质.对于传统JTC,一旦输入平面上参考图像与目标图像之间的距离给定,相关输出峰的位置即确定,而JFRTC的相关输出峰的位置则可以由分数级次p1和p2来自由调节,这个特性在实际模式识别中非常有用.另一方面,JFRTC的相关输出峰值在大多数情况下低于传统JTC的相关峰值,却是JFRTC的一大缺点.最后,从FRFT的比例性质出发,给出了FRFT谱畸变不变的实现条件,并由此预言了JFRTC畸变不变模式识别的功能.

图像识别的RSTC不变矩

分析了对比度变化对Hu矩的影响,构造了一种新的不变矩形式,该矩不但具有通常的旋转、尺度缩放以及平移不变性,同时还具有对比度变化不变性。以三类具有旋转、尺度缩放、平移以及对比度变化(RSTC)的目标图像为例进行了识别仿真实验,结果表明新的不变矩形式消除了对比度变化带来的影响,增强了三类图像的类内内聚性和类间可分性,实验结果证明能够对具有RSTC变化的目标图像进行有效识别。

基于联合变换相关结构的目标旋转不变识别

基于联合变换相关结构的目标旋转不变识别金颖李骏（大连理工大学物理系１１６０２４）目标识别在跟踪、制导和机器人视觉等领域中具有非常重要的意义，目标的畸变（目标平移、转动或比例变化）不变识别是图像识别中的关键技术。相关处理是目标识别中的有效方法，特别是联...

非约束维纳滤波综合鉴别函数算法研究

通过去掉最小平均相关能量匹配滤波器推导过程中对输出相关峰值的约束条件,定义相关判据,得出畸变不变相关识别综合鉴别函数形式为维纳滤波函数,不仅抗噪能力强,且把非约束匹配滤波器畸变容限大的优点引入其中.模拟结果表明,所设计匹配滤波器畸变容限大、抗噪能力强.

一种新的综合鉴别滤波光学模式识别技术

设计了一种可在空域执行的综合鉴别滤波器 (SDF) ,并将其应用于光电混合处理、光学模式识别系统中 ,采用频域执行的SDF光学滤波和空域执行的SDF数字滤波相结合的方法 ,对输入场景中的三维目标进行实时、畸变不变识别 .通过综合鉴别滤波的数值模拟和实时、畸变不变相关识别的硬件光学执行实验显示 :该滤波技术可显著提高光学模式识别系统的识别效率 ,增强系统抗强背景噪声干扰的能力 。