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《长春理工大学》 2011年
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小波理论在光学相关探测中的研究与应用

陈方涵  
【摘要】:光学相关探测就是采用光学的方式实现相关运算,并从混乱的背景中识别出待探测的目标,主要有匹配滤波器和联合变换相关器两大类系统,本文采用的是后者。当把目标图像和参考模板同时输入联合变换相关器后,其结果以点对的形式出现,我们称之为相关点或相关峰。相关点的出现表明成功实现了目标的识别,相关点的相对位置关系对应的是目标与模板的相对位置。可以说,相关点的好坏直接影响着目标的探测结果。 相关点强度的增强很明显有利于提高联合变换相关器对目标图像的识别能力,其增强的方式也一直是关注的对象。由于联合变换相关器已由纯光学系统发展成为光电混合系统,因此相关点的增强方法逐渐与数字图像处理技术紧密相连,其目的是能凸显目标与模板的边缘特征,然后根据两者轮廓的相似程度进行识别。在众多边缘提取的方法中,小波因其具有多分辨率分析的特性被用于目标联合图像的预处理中。论文采用样条小波函数对联合图像进行变换,并结合模极大值法提取出图像在j=1尺度下的边缘。计算机模拟实验和光学实验均表明,该边缘清晰连贯,实现了复杂背景目标、红外目标、小目标和低对比度目标的识别。虽然该尺度下的边缘具有不错的实验结果,但并未充分利用小波的多尺度特性。因此,论文采用了小波多尺度积的方法提取出目标联合图像的边缘。该边缘涵盖了相邻尺度小波系数的乘积关系,兼顾了不同尺度下图像的细节与轮廓特征。计算机模拟实验和光学实验结果表明,基于小波多尺度积的边缘提取能大大提高相关点的能量,为目标识别提供了较为理想的工具。 以上提到的小波处理方法只是针对标量小波而言的,它仅仅是庞大的小波理论中的一部分。论文在此基础上,又从多小波、超小波分析入手,研究小波理论在光学相关探测中的应用。 多小波是标量小波的延伸,它将多分辨率分析由标量空间扩展到矢量空间,在构造上具有更大的自由度,因此可同时具有正交性、对称性、短支性和高阶消失矩,这是标量小波不能同时满足的。论文采用GHM多小波对目标联合图像进行变换,对变换后的系数进行模极大值处理,从而提取出图像的边缘特征。实验结果表明,该方法可用于红外目标与低对比度目标的识别。 超小波是为了弥补小波分析方向性的不足而出现的新的分析工具,是Wedgelet、Contourlet及Curvelet等方向小波的统称,其中的Curvelet分析由于具有极强的表征边缘的能力被用于联合图像预处理。论文通过分析不同类型目标图像的特点,针对低对比度目标识别的具体应用,将基于Curvelet变换的图像增强处理技术用于其联合图像的预处理中。该方法在凸显低对比度目标边缘特征的同时,也提高了其灰度对比度。实验结果表明,基于Curvelet变换的图像增强为低对比度目标的成功识别提供了一条新途径。 总的说来,基于小波理论的目标联合图像预处理方案在光学相关探测与识别中具有良好的应用前景。
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