摘要 光學(xué)模式識(shí)別，以其實(shí)時(shí)、可并行處理等特點(diǎn)，只益在國(guó)防科技、自動(dòng)控制以 及字符識(shí)別等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。隨著模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，其研究對(duì)象也從簡(jiǎn)單 的目標(biāo)逐步過渡到復(fù)雜的目標(biāo)。自然背景下的目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，在軍事科學(xué)領(lǐng)域和民 用自動(dòng)控制領(lǐng)域具有非常重要的意義。由于光學(xué)模式識(shí)別的固有特性，實(shí)現(xiàn)自然背 景下的目標(biāo)識(shí)別存在很大的困難。而電子科學(xué)技術(shù)在模式識(shí)別方面發(fā)揮出越來越積 極的作用。因此光電混合的模式識(shí)別技術(shù)就成為模式識(shí)別領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。本 文首先論述了聯(lián)合變換相關(guān)器的相關(guān)識(shí)別原理和技術(shù)。其次詳細(xì)討論了圖像處理技 術(shù)。接著介紹了基于d s p 圖像處理系統(tǒng)的軟件開發(fā)。最后給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 關(guān)鍵字：模式識(shí)別磁臺(tái)變換相關(guān)器圖像預(yù)處理圖像分割數(shù)字信號(hào)處理 a b s t r a c t o p t i c a lp a t t e r nr e c o g n i t i o n ，b e c a u s eo fi t sr e a l - t i m e ，p a r a l l e l - p r o c e s s i n gf e a t u r e ，h a s b e e nw i d e l ya p p l i e di nn a t i o n a ld e f e n s i v et e c h n o l o g y ，a u t o - c o n t r o l a n dc h a r a c t e r r e c o g n i t i o ni n c r e a s i n g l y w i t ht h ed e v e l o p m e n to fp a t t e r nr e c o g n i t i o n ，i t sr e s e a r c ho b j e c t c h a n g e df r o ms i m p l et a r g e tt oc o m p l e xt a r g e t t a r g e tr e c o g n i t i o ni nn a t u r a lb a c k g r o u n d i si m p o r t a n tt om i l i t a r ys c i e n c et e c h n o l o g ya n da u t o - c o n t r 0 1 b e c a u s eo ft h ei n h e r e n t f e a t u r eo fo p t i c a lp a t t e r nr e c o g n i t i o n ，i ti sq u i t ed i f f i c u l tt or e a l i z et a r g e tr e c o g n i t i o ni n n a t u r a lb a c k g r o u n d a tt h es a m et i m e ，t h ee l e c t r o n i ct e c h n o l o g yh a sp l a y e da ni m p o r t a n t r o l ei nt h ea s p e c to fp a t t e r nr e c o g n i t i o n t h e r e f o r e ，t h em e t h o dw h i c hc o m b i n e st h e o p t i c sa n de l e c t r o n i c st e c h n o l o g yh a sc o m ei n t ot h el e a d i n gr o l li nt h ep a t t e r nr e c o g n i t i o n i nt h i sp a p e r , t h ep r i n c i p l ea n dt h et e c h n o l o g yo fj o i n tt r a n s f o r mc o r r e l a t i o n ( j t c ) a r e f i r s t l ya d d r e s s e d t h e nd i s c u s st h ei m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g yi nd e t a i l ，f o l l o w i n g i n t r o d u c eh o wt od e v e l o pt h es o f t w a r eo ft h ei m a g ep r o c e s s i n gs y s t e mb a s e do nd s e f i n a l l y , t h er e s u l to f t h ee x p e r i m e n tw a sp r e s e n t e d k e yw o r d s ：p a t t e r nr e c o g n i t i o n j o i n tt r a n s f o r mc o r r e l a t o r i m a g ep r e p r o c e s s i n g i m a g es e g m e n t a t i o n d s p 顧1 。論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 1 緒論 1 1 課題研究背景 模式識(shí)別是一門研究對(duì)象描述和分類方法的學(xué)科。從計(jì)算的早期，人們就發(fā) 現(xiàn)設(shè)計(jì)和執(zhí)行算法來模仿人類對(duì)物體的描繪和分類能力是一項(xiàng)有趣而富有挑戰(zhàn) 性的任務(wù)。因此，和多種學(xué)科有著緊密聯(lián)系的模式識(shí)別系統(tǒng)和技術(shù)是科學(xué)研究的 熱門領(lǐng)域。 現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺不斷提出更高的要求。模式 識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺的研究對(duì)象，也從簡(jiǎn)單目標(biāo)逐步發(fā)展到復(fù)雜的目標(biāo)模型。自然 背景下的目標(biāo)，由于其固有的復(fù)雜性和不確定性，一直是困擾模式識(shí)別技術(shù)向前 發(fā)展的難題之一。實(shí)現(xiàn)自然背景下的目標(biāo)分割和識(shí)別，無論是對(duì)于軍事科學(xué)領(lǐng)域 還是民用自動(dòng)控制領(lǐng)域，都具有非常重要的意義。 1 9 6 2 年m c l a c h l a n 提出利用光學(xué)相關(guān)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別，和兩年后v a n d e rl u g t 提出光學(xué)復(fù)空間濾波器1 2 1 之后，基于相關(guān)器的光學(xué)模式識(shí)別技術(shù)就己引起人們的 特別關(guān)注。因?yàn)?，?duì)于單靜止的目標(biāo)圖像來醴，這種方法不僅具有高鑒別率和 平移不變性，而且由于光的高速并行性可以在一瞬間完成，其處理速度與圖像信 息量的大小無關(guān)。直到今f ，這些還都足無可比擬的誘人特點(diǎn)。 另一方面，對(duì)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)另l l ( a u t o m a t i ct a r g e tr e c o g n i t i o n a t r ) 技術(shù)的社會(huì) 需求，也f 1 益迫切起來。囡為它是目標(biāo)跟蹤和制導(dǎo)、自主機(jī)器人和機(jī)器視覺等廣 闊應(yīng)用領(lǐng)域的核心技術(shù)。這些應(yīng)用對(duì)a t r 所提出的要求主要是：高鑒別率、識(shí) 別畸變不變性和實(shí)時(shí)性。二者是互相矛盾的，但又缺一不可。雖然生物視覺系統(tǒng) 通?？梢院苋菀椎刈龅竭@些要求，但是用人二f 一系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)這些要求，卻是一個(gè)科 學(xué)技術(shù)難題。一般認(rèn)為，光學(xué)相關(guān)模式諺 別( o p t i c a lc o r r e l a t i o np a t t e r n r e c o g n i t i o n o c p r ) 在高鑒別率和實(shí)時(shí)性方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，而在識(shí)別畸變刁i 變 性方面則有待側(cè)重地研究和解決。因此，對(duì)o c p r 的研究一直是光學(xué)技術(shù)科學(xué)中 的一個(gè)活躍的前沿領(lǐng)域【 j 。4 0 多年來，除了對(duì)用于o c p r 的實(shí)時(shí)器件和體系結(jié)構(gòu) 不斷改進(jìn)的大量工作外，人們對(duì)將o c p r 方法推廣為畸變不變性識(shí)別的研究i l 以 概括為3 個(gè)t 要方面： ( 1 ) 用j io c p r 的各種新型濾波器的綜合算法與制備方法【4 1 ； ( 2 ) o c p r 濾波前的各種不變性特征提取與卒刪變換方法與系統(tǒng)1 7 , 8 1 ； ( 3 ) o c p r 的多通道運(yùn)行方法與系統(tǒng)以及濾波后的判別算法 91 0 l 。 碩l 論文光電實(shí)時(shí)模，識(shí)別技術(shù)的1 i 究 以上研究的目的，主要是解決運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像在輸入平面內(nèi)或目標(biāo)在空間上 發(fā)生旋轉(zhuǎn)和尺度變化，以及待識(shí)別的目標(biāo)不止一個(gè)時(shí)，如何保持o c p r 的高鑒別 率、識(shí)別不變性和高速度等優(yōu)點(diǎn)。這里問題的提法已經(jīng)不是“單一靜止目標(biāo)”的識(shí) 別，而是“多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)”的識(shí)別，即：多目標(biāo)的光學(xué)相關(guān)模式識(shí)別和具有畸變不 變性的光學(xué)相關(guān)模式識(shí)別。4 0 多年來，盡管已發(fā)表了大量有創(chuàng)新性的方法與技 術(shù)，也不乏o c p r 成功應(yīng)用的例子和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的報(bào)道，但是o c p r 至今仍未成為 a t r 實(shí)際應(yīng)用的主流技術(shù)。究其根源，除了價(jià)格高、靈活性差和體積笨重等原 因外，對(duì)于基于光學(xué)相關(guān)器的純光學(xué)模式識(shí)別的存在性問題一直是理論研究的難 點(diǎn)。 在純光學(xué)模式識(shí)別研究受阻的情況下，電子科學(xué)技術(shù)卻在飛速發(fā)展。特別是 計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使數(shù)字模式識(shí)別得到廣泛的研究和應(yīng)用。現(xiàn)在的數(shù)字處理系 統(tǒng)具有高性能的處理器，大容量的存儲(chǔ)介質(zhì)，可編程，在處理過程中，控制、分 析、判斷和存儲(chǔ)靈活，運(yùn)算精度高。所以結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)的光學(xué)模式識(shí)別就給停 滯不前的傳統(tǒng)光學(xué)模式識(shí)別帶來新的發(fā)展空間。其中光電混合處理系統(tǒng)既具有數(shù) 字處理器的靈活性和準(zhǔn)確性。又具有光學(xué)處理器的并行性、直接性、速度快、容 量大等特點(diǎn)，隨著光電器件價(jià)格不斷下降，理論上可以滿足模式識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格低 廉和高計(jì)算速度的要求，在民用和軍事方面具有重要應(yīng)用價(jià)值。其可行性在國(guó)外 已有將小型化光電混合處理系統(tǒng)安裝于導(dǎo)彈頭部的報(bào)道。然而，這種軍事應(yīng)用技 術(shù)存在的難度顯然超過”般模式識(shí)別技術(shù)的難度，而且缺乏深入的系統(tǒng)的研究。 光電混合模式識(shí)別系統(tǒng)目前國(guó)內(nèi)仍以實(shí)驗(yàn)室研究為主，成熟的實(shí)用系統(tǒng)還有許多 有關(guān)光電計(jì)算的理論和實(shí)踐問題需要解決。 1 2 光電混合模式識(shí)別的發(fā)展概況 傳統(tǒng)的光學(xué)模式識(shí)別，是建立牲光學(xué)匹配濾波的理論基礎(chǔ)之上的。光學(xué)結(jié)構(gòu) 如圖1 1 所示。先用全息法制作待識(shí)別目標(biāo)g ( x ，p ) 的匹配濾波器g + ( “，、，) ，然后 將其放入鈔系統(tǒng)的頻譜面上。被相干光均勻照明的輸入目標(biāo)f ( x ，經(jīng)過第一個(gè) 傅立葉變換透鏡之后，其頻譜與匹配濾波器相乘，根據(jù)相關(guān)原理，經(jīng)過第二個(gè)傅 立葉變換透鏡之后，在后焦平面l ：得到輸入圖像f ( x ，y ) 與圖像g ( x ，y ) 的相關(guān)結(jié) 果。通過檢測(cè)相關(guān)特征判斷輸入日標(biāo)的類另0 。 碩二i ：論文光i u 實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 i t ” 廠、 弋 功 ， r 、， h 7 、 。 i f t lf t 2 o 卜l 斟i1 匹配濾波器結(jié)構(gòu)圖 匹配濾波器的相關(guān)輸出包含三部分：一是沿光軸方向生成的物體廠( t y ) 的 幾何像。二是圖像f ( x ，y ) 和g ( x ，y ) 卷積像，中心位于( 一b ，d ) ，這兩部分對(duì)相關(guān) 識(shí)別不起作用。三是圖像f ( x ，y ) 和g ( x ，y ) 的相關(guān)像，與卷積像對(duì)稱分布，巾心 位于( b , o ) 。二者相同則產(chǎn)生明顯的相關(guān)亮斑。 為了改善經(jīng)典匹配濾波器的相關(guān)性能，減弱中心直流分量，增強(qiáng)互相關(guān)項(xiàng)， 陸續(xù)出現(xiàn)了許多改進(jìn)濾波器，如純位相濾波器p o f “。13 1 ，通過將傳統(tǒng)匹配濾波器 的模置l ，解決了頻譜面飽和的問題，增大了衍射效率，其性能類似高通濾波器， 故可產(chǎn)生較傳統(tǒng)匹配濾波器更高的相關(guān)峰。二值化純位相濾波器b p o f 1 4 - 1 7 1 ， b p o f 可以用空間光調(diào)制器s l m 實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，相關(guān)輸出近似為6 函數(shù)，故光學(xué)效 率最高。而且這些濾波器在有一些類型的噪聲出現(xiàn)的情況下也可達(dá)到比較好的u 別性能。 j 匹配濾波相關(guān)器相比，聯(lián)合變換相關(guān)以別不需要提- f i f s n 作濾波器，且調(diào)試 中不存在中心嚴(yán)格對(duì)準(zhǔn)的要求，i n , t ：發(fā)展為光學(xué)模式識(shí)別中的研究熱點(diǎn)。聯(lián)合變 換相火器( j t c ) 的原理結(jié)構(gòu)如圖1 2 所示。將目標(biāo)圖像和參考圖像同時(shí)置f 輸入面 上，在頻譜面上用平方律探測(cè)器什接收聯(lián)合功率譜j p s ，再將聯(lián)合功率譜輸入到 第個(gè)傅立葉變換透鏡上，在后焦、t i 衙l 得到目標(biāo)圖像和參考圖像的相關(guān)輸：n 。 碩l 論文 光電實(shí)時(shí)模武識(shí)別技術(shù)的研究 幽i 2 聯(lián)合變換相關(guān)器結(jié)構(gòu)框圖 經(jīng)典聯(lián)合變換相關(guān)器存在兩個(gè)方面的弱點(diǎn)：一方面，由于聯(lián)合變換相關(guān)存在 較強(qiáng)的零衍射級(jí)，從而使輸出面中相關(guān)輸出的衍射效率較低，影響相關(guān)峰的探測(cè)； 另一方面，聯(lián)合變換相關(guān)輸出面中零級(jí)衍射峰的寬度很大，限制了其輸入面的目 標(biāo)圖像和參考圖像的大小和相對(duì)位置，降低了對(duì)輸入面空間帶寬積的使用。因此， 削弱或去除零衍射級(jí)，抑制旁瓣，增強(qiáng)互相關(guān)峰的強(qiáng)度，提高相關(guān)性能，就成為 設(shè)計(jì)各種新型的聯(lián)合變換相關(guān)器的依據(jù)。由此人們提出了很多有效的改進(jìn)方法。 如非線性聯(lián)合變換相關(guān)器、條紋調(diào)制聯(lián)合變換相關(guān)器、振幅調(diào)制聯(lián)合變換相關(guān)器、 聯(lián)合小波變換相關(guān)器以及功率譜相移等方法，極大地提高了聯(lián)合相關(guān)的性能。 根摒相關(guān)的原理，只有相同性質(zhì)的兩個(gè)點(diǎn)才會(huì)相干。聯(lián)合變換相關(guān)器輸入而 卜的目標(biāo)圖像和相關(guān)圖像只有由相同性質(zhì)的點(diǎn)組成才會(huì)被識(shí)別為真目標(biāo)。也就是 說聯(lián)合變換相關(guān)器只能識(shí)別相同的目標(biāo)。隨著光學(xué)模式識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，研 究的對(duì)象已經(jīng)不局限于簡(jiǎn)單的相| 司的目標(biāo)。當(dāng)目標(biāo)發(fā)生諸如旋轉(zhuǎn)、己度、傾角等 類型的畸變超過一定的范圍時(shí)，聯(lián)合變換相關(guān)器的識(shí)別性能急劇卜降。所以實(shí)現(xiàn) 畸變不變模式識(shí)別就成為聯(lián)合變換相關(guān)器能否實(shí)用的關(guān)鍵。到目前為l j j ，人們提 出了多種畸變不變的方法，主要有坐標(biāo)變換法【i r - 2 1 1 ，綜合識(shí)別函數(shù)法s d f 2 2 - 2 6 1 ， 圓請(qǐng)函數(shù)展丌法【2 7 - 3 0 1 ，本缸圖像法 3 1 - 3 3 】，濾波器庫(kù)的設(shè)計(jì)【3 4 , 35 ，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波法 ”1 等等。在實(shí)際應(yīng)用中，同標(biāo)不會(huì)單獨(dú)存在，而是融于各種各樣的復(fù)雜背景中。 所以在做畸變不變之前必需先要從背景中得到目標(biāo)。迄今為止，對(duì)于自然背景的 抑制和消除，還處在一個(gè)比較低級(jí)的研究階段。山于自然背景f 著力別，準(zhǔn)確的 捕述自然背景的特征是相當(dāng)困難的，岡此對(duì)其進(jìn)行抑制和消除的難度相當(dāng)大。日 前，對(duì)自然背景的紋理分析技術(shù)，還僅僅停留f 在對(duì)其扶度分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的階 段，通過計(jì)算出一定面積圖像的均值、方差、相關(guān)性以及熵等特鉦，進(jìn)行背景和 1 標(biāo)的判別和分割。其計(jì)算基礎(chǔ)是定面積的圖像，對(duì)于f 1 標(biāo)和背景邊界處的特 順l 論殳光電實(shí)時(shí)模，c 識(shí)別技術(shù)的研究 征計(jì)算缺乏準(zhǔn)確性，利用其進(jìn)行目標(biāo)分割顯然會(huì)產(chǎn)生邊緣定位誤差，給后期的識(shí) 別增加難度。所以目標(biāo)提取是光學(xué)模式i j , gj j 技術(shù)中的一個(gè)難點(diǎn)，也是必需要解決 的問題。 1 3 課題的研究?jī)?nèi)容、目的和意義 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)有三大問題需要解決。核心問題是實(shí)現(xiàn)對(duì)采集圖像的 同標(biāo)提取，這是所有后續(xù)工作的前提，h 標(biāo)提取問題解決不好，就無法丌展下面 的工作。其次是畸變目標(biāo)的畸變不變識(shí)別，根據(jù)本課題研究目標(biāo)圖像的特點(diǎn)j 1 ：發(fā) 出一種合適的畸變不變識(shí)別算法。這是光電實(shí)時(shí)模式識(shí)另0 技術(shù)研究重要的步， 算法的實(shí)用性直接影響開發(fā)系統(tǒng)的應(yīng)用。最后要做到模式識(shí)別的實(shí)時(shí)性，這是識(shí) 別軍事目標(biāo)的關(guān)鍵問題，戰(zhàn)場(chǎng)是瞬息萬變的，識(shí)別過程不能做到實(shí)時(shí)，就算識(shí)別 出目標(biāo)也沒有意義。因此我們考慮采用最新的d s p 實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)，這將大 大提高處理速度。另外我們還將該系統(tǒng)不斷的小型化，使之具有更強(qiáng)的實(shí)用性。 通過對(duì)該課題的研究，解決真實(shí)目標(biāo)模式識(shí)別技術(shù)中的關(guān)鍵問題，研制開發(fā)出一 套可以對(duì)飛機(jī)、機(jī)場(chǎng)等軍事目標(biāo)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別的可彈載的模式識(shí)別系統(tǒng)。 1 4 論文的主要工作和內(nèi)容安排 本文的主要工作包括如下： 1 聯(lián)合變換相關(guān)器小型化研究。由丁原理裝置體積較大為了能用于導(dǎo)彈 等系統(tǒng)上小型化是一個(gè)重要技術(shù)問題。這主要通過轉(zhuǎn)折光蹄，縮小焦 距，將平面結(jié)構(gòu)拓展為空間結(jié)構(gòu)等束實(shí)現(xiàn)。 2 圖像預(yù)處理。本課題處理的圖像來自客觀世界，受到各種不同的自然條 件或人為因素的影響。最大限度降低這些干擾，能提高模式識(shí)別的準(zhǔn)確 度。 3 圖像分割。根據(jù)識(shí)刖目標(biāo)所在背景的特點(diǎn)，提m 相應(yīng)的去除背景的方法， 并分割圖像，提取出需要的目標(biāo)。 4 畸變不變。根掘f i l 標(biāo)類別特征，在綜合比較了當(dāng)前流行的畸變小變方法 后提出了針對(duì)性的方案，較好解決了本課題需要處壬| ! 的這一類同標(biāo)的畸 變不變問題。 5 d s p 系統(tǒng)實(shí)時(shí)圖像處理軟件開發(fā)。光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的實(shí)用要求要 對(duì)軍用目標(biāo)圖像實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)識(shí)別，岡此d s p 系統(tǒng)的丌發(fā)是重點(diǎn)。這要求將 由計(jì)算機(jī)完成的1 ：作編制成可l l d s p 系統(tǒng)統(tǒng)一處t ! t ! f 1 9 袱序。 壩i 淪文光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 6 建立光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別系統(tǒng)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析系統(tǒng)的性能， 產(chǎn)生誤差的原因，并分析系統(tǒng)具有多大限度的容差性，并提出解決辦法。 碩士論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 2 聯(lián)合變換相關(guān)器識(shí)別原理及實(shí)現(xiàn) 2 。1 聯(lián)合變換相關(guān)器原理 聯(lián)合變換相關(guān)器的結(jié)構(gòu)如圖2 1 所示。設(shè)輸入面中放置的目標(biāo)圖像和參考圖 像分別為f ( x ，y y ) 和r ( x ，y + y ) ，即聯(lián)合輸入圖像為 f ( x ，y ) = r ( x ，y + y ) + t ( x ，y y ) ( 2 1 ) 則傅立葉頻譜為 f ( u ，v ) = e ( u ，v ) l e x p ，( “，v ) e x p ( j v y ) + l t ( u ，v ) l e x p 6 b , ( 1 1 , v ) l e x p ( 一w ) ( 2 , 2 ) 聯(lián)合功率譜j p s 為 i f ( u ，v ) l2 = l 尺( “，v ) i2 + i 丁( “，v ) j 2 + 2 l r ( u ，v ) 0 7 1 ( “，v ) | c o s 辦( “，v ) 一以( “，v ) + 2 v y 】( 2 3 ) ( “，v ) 是空間頻率坐標(biāo)，以2n ，標(biāo)度。l e ( u ，v ) i 和i r ( u ，v ) 1 分別為參考圖像和目 標(biāo)的傅立葉變換的振幅，廬，( “，v ) 和，( “，v ) 為各自頻譜的位相。由上式可以看出， 聯(lián)合相關(guān)變換的功率譜是振幅調(diào)制的正弦型光柵結(jié)構(gòu)的干涉強(qiáng)度分布，其相關(guān)峰 可以視為該正弦光柵結(jié)構(gòu)的一級(jí)衍射峰。經(jīng)典的聯(lián)合變換相關(guān)輸出就是直接對(duì)上 式進(jìn)行逆傅立葉變換得到的。前兩項(xiàng)的傅立葉變換產(chǎn)生參考圖像和目標(biāo)圖像各自 的自相關(guān)輸出。屬于零衍射級(jí)，后一項(xiàng)產(chǎn)生我們所需要的互相關(guān)輸出。 設(shè)聯(lián)合輸入圖像如圖2 1 所示，經(jīng)典聯(lián)合變換相關(guān)器所得到的相關(guān)結(jié)果如圖 2 2 所示。由圖可以看出，經(jīng)典聯(lián)合變換相關(guān)器的直流分量( 零級(jí)項(xiàng)) 占相關(guān)輸出 面的大部分能量，而互相關(guān)輸入與零衍射級(jí)相比，能量很弱。當(dāng)目標(biāo)圖像和參考 圖像之間的中心距離很近時(shí)，互相關(guān)項(xiàng)將被淹沒于零級(jí)項(xiàng)中，導(dǎo)致識(shí)別困難。 幽2 1 聯(lián)合輸入網(wǎng)像 碩卜論文 光電宴時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 圖2 2c j t c 的相關(guān)輸出結(jié)果 與匹配濾波相關(guān)器相比，聯(lián)合變換相關(guān)器具有如下優(yōu)點(diǎn)： ( 1 ) 實(shí)時(shí)識(shí)別和自適應(yīng)的特點(diǎn)，因?yàn)樗恍枰崆爸谱鳛V波器，只需將參考 圖像存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中，相關(guān)時(shí)將其與目標(biāo)圖像同時(shí)顯示在液晶電視l c t v 或其他 空間光調(diào)制器s l m 上。 ( 2 ) 探測(cè)聯(lián)合變換功率譜可以是一個(gè)非線性的處理過程，從而提高相關(guān)性 能。 ( 3 ) 由于我們對(duì)相關(guān)峰的形狀并不特別感興趣，所以可以選擇功率譜的一部 分來產(chǎn)生干涉條紋。 似) 如果采用短焦距傅里葉變換透鏡加一個(gè)放大透鏡，系統(tǒng)的總長(zhǎng)度可以大 大縮短。 目前聯(lián)合變換相關(guān)器技術(shù)已經(jīng)j “泛應(yīng)用于諸如指紋識(shí)別f 4 0 1 、光纖檢測(cè)f 4 1 a 2 l 、 工業(yè)零件識(shí)別【4 3 】、汽車牌照識(shí)別【4 4 l 以及三維跟蹤等領(lǐng)域，并取得了很好的識(shí) 別效果。 經(jīng)典聯(lián)合變換相關(guān)器存在兩個(gè)方面的弱點(diǎn)：“方面，由于聯(lián)合變換相關(guān)存在 較強(qiáng)的零衍射級(jí)，從而使輸出面中相關(guān)輸出的衍射效率較低，它影響相關(guān)峰的探 測(cè)：另一方面，聯(lián)合變換相關(guān)輸出面中零級(jí)衍射峰的寬度很大，限制了其輸入面 的目標(biāo)圖像和參考圖像的大小和相對(duì)位置，降低了對(duì)輸入面空i d j 帶寬積的使用。 因此，削弱或去除零衍射級(jí)，抑制旁瓣，增強(qiáng)互相關(guān)峰的強(qiáng)度，就成為設(shè)計(jì) 各種新型的聯(lián)合變換相關(guān)器的依據(jù)。目前研究最多的有以下幾種類型：非線性聯(lián) 合變換相關(guān)器，條紋調(diào)制濾波聯(lián)合變換相關(guān)器，振幅調(diào)制濾波聯(lián)合變換相關(guān)器。 本課題組的上膩博仁袁祥巖在這方面投入了大量的工作，最終得出基于振幅調(diào) 碩士論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 制濾波的聯(lián)合變換相關(guān)器最適合本課題的研究丁作。下面簡(jiǎn)要介紹振幅調(diào)制濾波 f e n g 等人提出的振幅調(diào)制濾波函數(shù)( a m f ) 為： 柏叫，_ j ，刮：m ，訓(xùn) 眨z 【 1 j 月( “，v ) 2 d ( n l ，”，) 一 矗二，一一+ ( 3 2 10 ) ( 3 2 1 1 ) ，7 是圖像中每個(gè)像素的m n 的鄰域。 然后對(duì)每一個(gè)像素估計(jì)出灰度值 6 ( l i ，1 2 一+ 等訓(xùn) 。2 1 2 這里v2 是圖像噪聲中的方差。圖3 2 8 為自適應(yīng)濾波前后效果。 3 2 4 銳化 ( b ) 幽3 2 8 自適應(yīng)濾波( a ) 原始蚓像：( b ) 濾波后的圖像 銳化技術(shù)用于加強(qiáng)圖像中的目標(biāo)邊界和圖像細(xì)節(jié)。常用的方法是對(duì)圖像進(jìn)行 微分處理。圖像模糊是常見的圖像降質(zhì)問題。在圖像攝取、傳輸及處理過程中有 許多因素可以使圖像變模糊。電子系統(tǒng)高頻性能不好也會(huì)損失圖像高頻分量，而 使圖像不清晰。在對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化時(shí)，實(shí)際取樣點(diǎn)總是有一定的面積，所得的 樣本是這個(gè)具有一定面積的區(qū)域的亮度平均值，若取樣點(diǎn)正好在邊界上，則使樣 本值降低，從而使數(shù)字圖像的邊界變的不清楚。 大量的研究表明，各種圖像變模糊的物理過程的數(shù)學(xué)模型+ 般含有求和、平 均或積分運(yùn)算。所以可以在空域中運(yùn)用微分運(yùn)算增強(qiáng)圖像，也可以在頻域中用加 強(qiáng)高頻分量的方法增強(qiáng)圖像。銳化效果可見圖： 2 8 。 嬰! ：堡苧堂皇莖墮塑苧望型墊查墮墮壅 ( b ) 圖3 28 銳化( a ) 原始圖像：( b ) 銳化后的圖像 3 3 圖像分割5 2 - 6 2 3 3 1 圖像分割定義 在對(duì)圖像的研究和應(yīng)用中，人們往往僅對(duì)圖像中的某些部分感興趣。這些部 分常稱為目標(biāo)或前景( 其它部分稱為背景) ，它們一般對(duì)應(yīng)圖像中特定的，具有獨(dú) 特性質(zhì)的區(qū)域。為了辨別和分析目標(biāo)，需要將這些有關(guān)區(qū)域分離提取出來，在此 基礎(chǔ)上才有可能對(duì)目標(biāo)進(jìn)一步處理，如進(jìn)行特征提取和測(cè)量。圖像分割就是把圖 像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程。這早特征可以是灰 度、顏色、紋理等，目標(biāo)可以對(duì)應(yīng)單個(gè)區(qū)域，也可以對(duì)應(yīng)多個(gè)區(qū)域。本課題是對(duì) 灰度圖像的研究，因此可以利用目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域在灰度方面的差異，實(shí)現(xiàn)對(duì) 圖像的分割，即基于灰度的圖像分割。 圖像分割可以借助集合的概念用如下比較正式的方法定義： 令集合r 代表圖像區(qū)域，對(duì)r 的分割可看作將r 分成若干滿足以f5 個(gè)條 件的非空子集( 子區(qū)域) 島，r 2 ，q ，： l 1 叫j r k 尺 扛l ( 2 ) 對(duì)所有的z 和j ，f t 有尺，n r ，= o ； ( 3 ) 對(duì)江1 , 2 ，3 ，門，有p ( r i ) = 豫砸； ( 4 ) 對(duì)j ，有戶( ru r j ) = 剮。踞； ( 5 ) 對(duì)，= 1 ，2 , 3 ，門，r i 魁連通的區(qū)域。 碩i j 論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 其中p ( r i l 是對(duì)所有在集合兄中元素的邏輯謂詞，是空集。 上述條件( i ) 指出分割所得到的全部子區(qū)域的總和( 并集) 應(yīng)能包括圖像中所 有象素，或者說分割應(yīng)將圖像中的每個(gè)象素都分進(jìn)某個(gè)子區(qū)域中。條件( 2 ) 指 出各個(gè)子區(qū)域是互相不重疊的，或者說一個(gè)象素不能同時(shí)屬于兩個(gè)區(qū)域。條件( 3 ) 指出在分割后得到的屬于同一個(gè)區(qū)域中的象素應(yīng)該具有某些相同特性。條件( 4 ) 指出在分割后得到的屬于不同區(qū)域中的象素應(yīng)該具有一些不同特性。條件( 5 ) 要 求同一個(gè)子區(qū)域內(nèi)的象素應(yīng)該是連通的。對(duì)圖像的分割總是根據(jù)一些分割的準(zhǔn)則 進(jìn)行的。條件( 1 ) 和( 2 ) 說明分割準(zhǔn)則應(yīng)可使用于所有區(qū)域和所有象素，而條件( 3 ) t n ( 4 ) 說明分割準(zhǔn)則應(yīng)能幫助確定各區(qū)域象素有代表性的特性。 根據(jù)以上定義和討論，可按如下方法對(duì)分割算法進(jìn)行分類。對(duì)灰度圖像的分 割常可基于象素灰度值的不連續(xù)性和相似性。區(qū)域內(nèi)的象素一般具有灰度相似 性，而在區(qū)域之間的邊界上一般具有厭度不連續(xù)性。所以分割算法可分為利用區(qū) 域問灰度不連續(xù)性的基于邊界算法和利用區(qū)域內(nèi)灰度相似性的基于區(qū)域的算法。 另外根據(jù)分割過程中處理策略的不同，分割算法又可分為并行算法和串行算法。 在并行算法中，所有判斷和決定都可以獨(dú)立的和同時(shí)的做出，而在串行算法中， 早期處理的結(jié)果可被其后的處理過程利用。一般串行算法所需計(jì)算時(shí)間比并行算 法長(zhǎng)，但抗噪聲能力也較強(qiáng)。上述這兩個(gè)準(zhǔn)則互不重合又互為補(bǔ)充，所以分割算 法可根據(jù)這兩個(gè)準(zhǔn)則分成四類：1 并行邊界類：2 串行邊界類：3 并行區(qū)域類： 4 串行區(qū)域類。這種分類方法既能滿足上述分割定義的五個(gè)條件，也可以包括圖 像分割所常用的各種算法。例如基于邊緣檢測(cè)的方法可以是并行的或串行的，主 要取決于邊緣連接或跟蹤時(shí)采用的策略，閩值分割法和象素分類法都屬于并行區(qū) 域類，而區(qū)域生長(zhǎng)和區(qū)域分裂合并法則屬于串行區(qū)域類。根據(jù)本課題所研究圖像 的特征及要求，主要采用中問兩類分割算法。 3 3 2 并行區(qū)域技術(shù) 取閾值是最常見的并行的直接檢測(cè)的分割方法。在利用墩閡值方法來分割灰 度圖像時(shí)一般都對(duì)圖像有一定的假設(shè)。也就是說，是基于一定的圖像模型的。晟 常用的模型可描述如下：假設(shè)圖像由具有單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成在目 標(biāo)或背景內(nèi)部的相鄰象素問的扶度值是高度相關(guān)的，但在目標(biāo)和背景交界處兩邊 的象素在灰度值上有很大的差別。如果一幅圖像滿足這些條件，它的灰度直方圖 基本上可看作是由分別對(duì)應(yīng)目標(biāo)和背景的兩個(gè)單峰直方圖混合而成。此時(shí)如果這 兩個(gè)分布大小( 數(shù)量) 接近且均值相距足夠遠(yuǎn)，而且均方差也足夠小，則直方圖 應(yīng)是雙峰的。對(duì)這類圖像?？捎萌￠}值方法來較好地分割。 碩士論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 最簡(jiǎn)單地利用取閾值方法來分割灰度圖像的步驟如下。首先對(duì)一幅灰度取值 在g m l 。和g 。之問的圖像確定一個(gè)灰度閩值7 1 ( g m i 。 t ( z ，y ) 丁 ( 3 叫 按式( 3 | 3 1 ) 處理得到黑背景圖像，按式( 3 3 2 ) 處理得到白背景圖像。其中 m a x g r a ，a l 取值為灰度圖像的最大灰度級(jí)，一般灰度圖像中象素灰度用8 位表示，灰度分為2 5 6 級(jí)即0 2 5 5 。所以這罩m a x g r a ，a l 取2 5 5 。 圖像的單閾值處理比較簡(jiǎn)單，相應(yīng)的圖像也比較簡(jiǎn)單。如圖3 3 1 和圖3 f 3 2 原始圖像背景單一，灰度均勻，且和目標(biāo)的灰度值明顯不同，其直方圖為明顯的 雙峰結(jié)構(gòu)。背景為灰白，對(duì)應(yīng)直方圖中1 5 0 15 5 之間的灰度級(jí)；目標(biāo)較暗，對(duì)應(yīng) 直方圖中o 15 0 之間的灰度級(jí)。 ( b ) 劁3 3 i 單閾值分割( a ) 原始圖像：( b ) 處理后的圖像 碩1 。論文 光電實(shí)時(shí)模式識(shí)別技術(shù)的研究 圖3 3 2 直方圖( a ) 剴3 3 1 ( a ) 的直方圖；( b ) 圖3 3 1 ( b ) 的直方圖 圖像的多閾值分割較為復(fù)雜，首先要對(duì)待處理的圖像有一定的認(rèn)識(shí)，根據(jù)圖 像中不同區(qū)域的灰度值范圍來確定多個(gè)閾值，其基本原理與單閾值分割一樣。 3 3 3 串行邊界技術(shù) 邊緣檢測(cè)可歸屬于串行邊界技術(shù)，是所有基于邊界的分割方法的第一步。邊 緣是所要提取目標(biāo)和背景的分界線，提取出邊緣才能將目標(biāo)和背景區(qū)分開來。在 圖像中，邊界表明一個(gè)特征區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)特征區(qū)域的開始，邊界所分開區(qū) 域的內(nèi)部特征或?qū)傩?