光学小波变换是近年来发展起来的实时处理信号的一种方法,它结合了小波变换和光信息处理的优点,以并行性和高速实时性为特点,为图像数据压缩提供了一个有效途径。这在需要大量图像数据传输的系统,如太空遥感、森林防火等领域有很大的应用前景。光学小波变换在模式识别和纹理分割方面已取得一定的成果,而对于用光学小波变换实现图像数据压缩的报道很少,其主要原因是它对整个光学变换系统的精度要求比其它应用高得多。在典型的光学4f系统的谱面上加滤波片是实现光学小波变换的常用方法。可以用光栅、空间光调制器、计算全息、胶片作为滤波片。论文研究了在4f系统的谱面上加胶片作为滤波片来实现小波变换的方法。主要工作如下:(1)研究了胶片的制作:分析了激光打印机、热升华打印机、胶片记录仪的优缺点,结合课题要求,确定胶片记录仪作为胶片制作仪器。(2)分析了胶片的误差:设计了一系列的样本图像作为色标,通过扫描仪和Matlab对胶片制作的样本图像进行定量定性的分析,得到不同颜色通道的误差特性曲线。(3)通过多项式拟合,寻求胶片图像均值与标准图像均值间的函数f(x),使f(x)与标准的数据点最接近。(4)胶片一旦制作,难以修改,针对胶片的加工工艺误差,利用神经网络自学习特性对胶片制作误差进行分析,用胶片制作误差修正神经网络权值。若用网络输出结果对标准图像进行预畸变处理,则制作后胶片图像的灰度值趋进标准图像的灰度值。研究结果表明:以24bit的彩色图像为分析基础,胶片图像的灰度级与原始图像的灰度级之间并非线性对应,R、G、B三通道的精度略有差异,R通道的性能最优,B通道的性能最差,当各通道灰度级以相同规律变化时,引入的误差最小。经多项式拟合拟合后,均值的平均峰值信噪比可提高10~20dB。而文中确定的网络模型能够稳定地收敛于较高的精度,为后续的误差补偿提供了依据。