全景环形成像的转像系统设计

在全景环形透镜成像系统的设计中,为保证增大角视场情形下的成像性能,通过对全景环形透镜的第二反射面与第二折射面的几何参数间的有效平衡,以及对转像系统的优化设计,增大了成像视场,实现了全景环形透镜成像系统前后组之间的像差补偿;设计了一套具有良好成像性能的全景环形成像的光学系统。

基于二元光学色差校正的全景环形成象系统设计

本文分析了全景环形透镜的成象特性及其设计方法，并在此基础上设计了一例全景环形成象的光学系统。二元光学面的引进，对系统的色差校正起了很大的作用，从而得到了良好的成象效果.

正交傅里叶－梅林矩变换在光学模式识别中的应用

本文中研究了正交傅里叶－梅林矩变换在光学模式识别中的应用，并用正交傅里叶－梅林矩变换表示了平移、比例、旋转、强度这四种畸变。通过适当的归化处理，正交傅里叶－梅林矩变换能解决所有这四种畸变不变识别。此外。

全景环形透镜环形象的线性化研究

全景环形透镜 (PAL)独特的成象性能 ,即环绕光轴 3 60°产生一个环形象且景深为无穷远 ,使得由 PAL组成的观测系统没有活动部件能同时观察透镜周围的景物 .但 PAL所成的环形象不便于人眼观察和测量 ,有畸变、失真 ,为此 ,本文根据图象坐标变换 ,实现了一种环形象的线性恢复 ,即首先将环形象线性化处理 ,再对其进行插值 ,实验结果表明线性化效果较好 .该图象处理技术可以为发挥

半球全景成象系统中的非线性映射研究

针对全景环形成象的特点 ,分别采用不同的处理算法 ,对环形象的径向和周向进行拉伸和延展 ,将环形象恢复为常规视场平面象 。

基于混合类间联想神经网络的光学模式识别

通过结合自联想模型与异联想模型，提出了一种混合类间联想神经网络的光学模式识别系统。在该神经网络中，输入模式矢量不仅通过自联想识别自身，还通过异联想识别配对矢量，因而提高了识别概率。与匹配滤波器光学模式识别系统相比，识别结果直接。

排序击中击不中变换及其光学实现

基于对形态学灰度排序击中击不中变换的取阈方法的研究， 提出了单通道排序击中击不中变换， 探讨了相应的光学实现。与补码编码击中击不中变换相比， 由于仅仅使用了原始图像因而更易于光学实现， 扩大了以击中击不中变换为基础的光学数学形态学处理系统的容噪性和处理能力。

单通道光学相关实现击中与否运算

给出一种单通道光学相关实现击中与否运算的算法和光学装置。此法基于形态学中腐蚀运算和光学相关的关系及阈值操作，在非相干光学相关器中，将前景结构核元素编码为１，背景结构核元素编码为α（α满足一定条件），只需用原图像与前景和背景结构核进行相关，然后对相关结果取阈值为Ｋ（前景结构核元素的像素数），即可得到击中与否运算。

击中与否单通道光学处理器用于人脸识别

根据击中击不中运算的定义提出基于光学单通道相关器的灰度腐蚀的概念，证明了图像对具有三个灰度级的结构核的腐蚀操作等价于击中击不中形态学操作；给出选择正确的结构核灰度级的条件；设计了只有一个图像和一个灰度结构核的单通道非相干光学相关器来并行一步取阈完成击中与否运算。最后给出该处理器用于人脸识别的实验结果。