光学相关探测与识别中图像处理的研究

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传统的匹配滤波相关需要事先制作匹配滤波器,这种方法计算量十分庞大、速度慢,最主要的是很难实现实时处理,判断识别精度也不高。进而人们提出了光学联合变换相关的方法,通过光学相关的方法进行自动识别克服匹配相关的缺点,即能实现实时,又能实现高精度。克服了经典的匹配滤波相关存在大的相关旁瓣、很大的相关带宽和低的光效率等缺点。 本论文主要对提出的联合变换相关的整体结构进行了描述;详细介绍了联合傅里叶变换的相关理论;为了得到更好的相关结果,本文提出对联合功率谱进行非线性处理的方法,给出了联合变换功率谱的拉普拉斯锐化和谱的二值化处理对相关峰图像的影响及二值化最佳阈值的确定方法;对相关峰图像信息进行了分析;提出了消除液晶衍射光斑、直流光斑和图像噪声的方法;最后对相关峰图像进行了二值化处理。
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