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目标图像的光学相关识别与运动模糊图像恢复

作　者: 陈前荣
导　师: 陆启生
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 光学工程
关键词: 光学相关模式识别匹配滤波旋转不变性综合鉴别函数运动模糊恢复运动模糊方向鉴别模糊点扩散函数图像去噪小波变换复数小波变换
分类号: TP391.44
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

以机载激光武器的目标识别、跟踪、瞄准为应用背景,对光学相关目标识别、运动模糊图像恢复、小波去噪的相关技术进行了基础研究。光学相关目标识别部分,独立设计并完成了用倾斜会聚光作为参考光的匹配滤波实验,提出了新的用迭代法合成旋转不变综合鉴别函数方法。分析了薄膜晶体管液晶显示器TFT-LCD的像素结构衍射和调制模式,进行了光电混合联合变换实验,并给出了实验结果。主要工作有: ①通过较多的文献资料,了解光学相关识别的发展过程、成就及其在实际应用中存在的困难。并通过公开或非公开的渠道,尽可能多地收集美军关于光学相关器的发展、应用情报,加以分析整理。文献资料研究表明,光学相关识别系统集成化、小型化,可以降低系统功耗,减小体积,具有抗震、防尘、遮光的优点,集成化、小型化是光学相关器走向军事应用的必然要求。VLC和JTC等光学相关器不具有旋转不变性和比例不变性。为了使光学相关识别系统具有鲁棒性,常用的解决方法有梅林变换、圆谐展开、综合鉴别函数、MACH算法、神经网络方法等。 ②独立设计并完成了用倾斜会聚光作为参考光的匹配滤波实验,这一新的光学相关识别系统与VLC等4f系统相比,减少了一个Fourier透镜,输入输出平面间光路长度只有2f+p,比VLC等4f系统要短许多,结构更为紧凑简洁,有利于系统集成和小型化。对坦克模型、星形合作目标等目标进行识别实验,输出的相关峰强而尖锐,相关峰与零频项及卷积项完全分离,具有很高的信噪比。这一新的光学相关识别系统鉴别能力强,并同VLC系统一样具有平移不变性。文中给出了详细的理论解释。实验中所用的星形合作目标作为光学相关识别系统的识别对象,兼具平移、旋转、比例不变性,在导航、盲降等特殊场合具有很好的应用前景。 ③提出了新的用迭代法合成旋转不变综合鉴别函数SDF方法,该新方法合成的SDF,在二值化修正功率谱联合变换识别系统的应用中,具有较高的鉴别率和良好的旋转不变性。 ④分析了TFT-LCD的像素结构衍射和调制模式,并给出了实验结果,同时进行光电混合联合变换实验。 TFT-LCD像素之间导电沟道上不透明的金属掩膜的周期性分布形成矩形光栅,引起衍射。在谱平面,各衍射级的谱的相对分布是相同的;相邻衍射级间傅里叶谱的部分重

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摘要  7-10
ABSTRACT  10-14
第一章绪论  14-26
  §1.1 课题背景  14-16
  §1.2 目标图像的光学相关识别与运动模糊图像恢复发展概况  16-20
    §1.2.1 目标图像的光学相关识别的发展概况  16-17
    §1.2.2 运动模糊图像恢复的发展概况  17-18
    §1.2.3 小波去噪的发展概况  18-20
  §1.3 本文主要工作  20-23
  第一章参考文献表  23-26
第二章目标图像的光学相关识别  26-67
  §2.1 引言  26-31
    §2.1.1 相干光学的发展与应用  26-27
    §2.1.2 关于VLC和JTC的理论、实验研究与发展  27-28
    §2.1.3 美国相干光学军事应用研究成果  28-29
    §2.1.4 光学相关识别系统在实际应用中需要克服的困难  29-31
  §2.2 采用会聚倾斜参考光作匹配滤波实验  31-40
    §2.2.1 引言  31-32
    §2.2.2 光学相关识别2f+p系统装置  32-33
    §2.2.3 坦克模型识别  33-34
    §2.2.4 星形合作目标识别  34-35
    §2.2.5 光学相关识别2f+p系统理论分析  35-39
    §2.2.6 本节小结  39-40
  §2.3 旋转不变性综合鉴别函数  40-47
    §2.3.1 等相关峰法  41-42
    §2.3.2 迭代法  42-45
    §2.3.3 本节小结  45-47
  §2.4 空间光调制器  47-59
    §2.4.1 空间光调制器概述  47-48
    §2.4.2 TFT-LCD像素结构衍射  48-54
    §2.4.3 TFT-LCD对空间光的调制模式与偏振器方向间的关系  54-59
  §2.5 本章总结  59-61
  第二章参考文献表  61-67
第三章运动模糊方向和模糊点扩散函数尺度鉴别  67-119
  §3.1 引言  67-71
    §3.1.1 图像恢复  67-68
    §3.1.2 运动模糊点扩散函数参数鉴别  68-70
    §3.1.3 定义或约定  70-71
  §3.2 运动模糊点扩散函数  71-77
    §3.2.1 一维运动模糊点扩散函数  71-75
    §3.2.2 二维运动模糊点扩散函数  75-77
  §3.3 用于运动模糊方向鉴别的3×3微分乘子  77-83
    §3.3.1 运动模糊方向鉴别思想  77-78
    §3.3.2 3×3方向微分乘子D_α的取值  78-80
    §3.3.3 运动模糊方向的鉴别结果  80-83
  §3.4 基于方向微分和加权平均的运动模糊方向鉴别  83-97
    §3.4.1 基于方向微分的运动模糊方向鉴别  83-84
    §3.4.2 加权平均法  84-86
    §3.4.3 加权平均法中微元与权值的选取  86-87
    §3.4.4 插值方法：双线性插值与C样条插值  87-89
    §3.4.5 运动模糊方向鉴别实验结果比较  89-94
    §3.4.6 关于先加权平均后鉴别还是先鉴别后平均的讨论  94-95
    §3.4.7 本节小结  95-97
  §3.5 LAPLACIAN算子在运动模糊方向鉴别中的应用  97-105
    §3.5.1 鉴别方法及鉴别实例  97-100
    §3.5.2 理论解释  100-102
    §3.5.3 讨论  102-105
  §3.6 运动模糊点扩散函数尺度鉴别  105-115
    §3.6.1 引言  105
    §3.6.2 运动模糊点扩散函数尺度鉴别计算流程  105-107
    §3.6.3 模糊尺度鉴别计算实例  107-108
    §3.6.4 模糊尺度鉴别理论分析  108-110
    §3.6.5 讨论  110-115
  §3.7 本章总结  115-117
  第三章参考文献表  117-119
第四章小波去噪和运动模糊图像恢复  119-158
  §4.1 噪声描述  120-124
    §4.1.1 从成像器件角度分析噪声来源  120-121
    §4.1.2 噪声描述参数  121-122
    §4.1.3 图像去噪效果描述参数  122-124
  §4.2 小波去噪引言  124-129
    §4.2.1 Fourier变换与小波变换  124-125
    §4.2.2 小波变换用于图像去噪的优势  125-126
    §4.2.3 Lipschitz指数与小波系数模局部极大值  126-127
    §4.2.4 小波变换的线性性质  127-128
    §4.2.5 小波去噪中的方差估计  128-129
  §4.3 小波去噪算法  129-135
    §4.3.1 已有算法简单回顾  129-131
    §4.3.2 基于小波系数模相关理论的三元萎缩函数(Y1、Y2、Y3)  131-135
  §4.4 小波变换的改进  135-141
    §4.4.1 常规小波变换的局限性  135-137
    §4.4.2 复数小波变换  137-141
  §4.5 图像去噪实验结果  141-151
    §4.5.1 标准图片  141-142
    §4.5.2 小波去噪实验结果  142-147
    §4.5.3 复数小波去噪实验结果  147-150
    §4.5.4 去噪实验结论  150-151
  §4.6 图像去噪与运动模糊图像恢复  151-154
    §4.6.1 运动模糊图像去噪  151-152
    §4.6.2 图像去噪与图像恢复  152-154
  §4.7 本章总结  154-156
  第四章参考文献表  156-158
全文总结  158-162
本文符号说明  162-163
致谢  163-164
攻读博士学位期间发表的论文  164

目标图像的光学相关识别与运动模糊图像恢复

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