光学图象相关识别中的小波压缩和自适应滤波技术

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晶体体全息技术由于其大容量的存储能力和快速并行的相关能力,己被日益广泛地运用在光学图象相关识别领域.该论文主要研究通过小波技术提高体全息相关识别系统的识别容量和综合判断能力的问题,为系统的最终实用化奠定一定的基础.论文提出通过小波包来对图象进行分析的方法.小波包正交基可以按照分辨率的要求对图象的频率域进行多层次分解,因此十分适合对图象的细致研究.引入了熵的概念作为选择分解图象时最佳小波包基的标准,并以此建立具体树搜索算法,获得图象的最佳压缩效果. 论文研究了小波方法在自适应滤波技术中的应用.自适应小波滤波是一个闭环过程.通过输入图象信息和滤波输出的相关结果所反馈的信息,我们可以构建自适应算法求得小波滤波器的最佳参数,并由此建立输入图象种类和滤波器参数的对应关系.提出了具体的自适应滤波方案,指出空间光调制器SLM和PC机的使用是自适应滤波得以实现的关键物理基础.通过模拟实验所得到的相关识别结果,研究了自适应优化次数,初始滤波器参数,图象种类对小波滤波效果的影响,指出自适应小波滤波在提高图象相关质量上具有一定的优势.
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