【摘 要】
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本文主要研究了几种适于光电混合系统的相关识别算法。在模式识别中,维纳滤波是兼顾相关峰、区分能力和抗噪性能的最佳均衡滤波器。传统的维纳滤波都是研究单个目标的识别问
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本文主要研究了几种适于光电混合系统的相关识别算法。在模式识别中,维纳滤波是兼顾相关峰、区分能力和抗噪性能的最佳均衡滤波器。传统的维纳滤波都是研究单个目标的识别问题,且对图像畸变非常敏感。本文提出了基于维纳滤波的多目标识别和旋转不变识别算法,拓展了维纳滤波的应用范围。并提出一种在非重叠背景噪声下改进的维纳滤波算法和噪声获取方法,可进一步提高维纳滤波的识别能力。综和鉴别函数法是实现畸变不变模式识别的基本方法,其主要缺点是输出相关峰较宽,区分能力差。本文提出将四元量化的概念应用于综和鉴别函数滤波器,并采用叠代算法,使输出相关峰的尖锐度大大提高,同时保持了综和鉴别函数等峰输出的优点,从而较好地达到了畸变不变识别的目的。对联合功率谱进行对数变换是改善联合变换相关器识别效果的有效方法之一。针对传统的对数联合变换相关器互相关峰值偏低的缺点,提出一种改进的对数变换算法,可提高互相关峰与零级峰值之比。并在此基础之上,设计一种无零级对数联合变换相关器,不仅可以去除无用的零级相关峰,还具有良好的抗噪性能。
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