光学图像识别课件.pptVIP

*光學資訊處理*例如:功率譜的範圍超過CCD的探測面，僅一部分功率譜被檢測．設CCD的探測面由矩形函數rect(u,v)所限定(rect(u,v)是函數rect(u)rect(v)的簡寫)．設它比F(u,v)要小，則CCD測得的譜為rect(u,v)[1+cos(i4?au/?f)]，在透鏡後焦面上的輸出為o(?,?)=F-1{rect(u,v)[1+cos(i4?au/?f)]}=css(?,?)+[css(?+2a,?)+css(?-2a,?)]/2在(-2a,0)及(2a,0)仍然看到相關峰(設f(x,y)=g(x,y))css(?,?)是sinc(x,y)的自相關(sinc(x,y)=sinc(x)sinc(y))注意sinc(x,y)和rect(u,v)是傅裏葉變換對,且rect(u,v)=|rect(u,v)|2.光学信息处理*光學資訊處理*光學圖像識別*光學資訊處理*4.1圖像識別和光學相關器很久以來，人們一直在研究能夠識別物體的機器，這種機器能代替人們從事枯燥乏味的重複性勞動及危險性的工作．例如:字元識別機能代替郵遞員分揀郵件；自動簽名或指紋識別機能代替工作人員檢驗簽字或指紋;在軍事上，首先用圖像識別系統辨認對方的目標，諸如導彈、車輛、建築，而後用武器自動摧毀經過識別的目標;在醫學上，圖像識別技術則用於識別某一類特定的細胞，然後進行計數．*光學資訊處理*1、光學相關器兩個實函數f(x,y)和g(x,y)的相關在數學上定義為c(?,?)=??∞-∞f(x,y)g(x-?,y-?)dxdy當?=0，?=0時相關函數變成內積:c(0,0)=??∞-∞f(x,y)g(x,y)dxdy(1)(1)式積分實現的方法見圖4.1．顯然，僅當f(x,y)和g(x,y)全同時，光強的積分c(0,0)才達到極大．只要測出光強的積分，就可以判定圖形f(x,y)和g(x,y)的相似性．注意，這一識別過程把複雜的二維圖形化簡為一個點．圖4.1光學圖像識別器圖示*光學資訊處理*2、相關器的局限性僅能判別兩個完全相同的圖形，倘若一個圖形相對於另一個圖形轉過一個角度，或二者的比例有所不同，即便兩個圖形完全相同，用相關器是無法識別的．相關器很容易識別印刷體字元，卻無法識別手寫體字元．相關器容易識別人臉的照片，對真人的臉部的識別卻無能為力．總而言之，相關器可用來識別具有明確定義的物體．定義不明確的物體則應借助於神經網路來識別，可參見第八章．*光學資訊處理*4.2非相干識別器用一個面光源以同時產生許多個准直光束。如果兩個圖形透明部分相對於這一平行光束是重合的，它通過第二個透鏡後就在焦平面上產生一個亮斑，它正是兩個圖形的相關峰，並指示其位置．倘若輸入平面上存在不止一個圖形，則在輸出平面上出現多個相關斑．相關輸出為c(?,?)=??∞-∞f(x,y)g(x-?d/f,y-?d/f)dxdy缺點：輸出平面上的相關峰強度很弱．*光學資訊處理*4.3VanderＬugt相關器相關運算:c(?,?)=??∞-∞f(x,y)g(x-?d/f,y-?d/f)dxdy1、VanderLugt相關器(VLC)複數濾波器的記錄設在譜面上放置一個感光膠片，並假定膠片的顯影、定影過程是正的線性過程，則最後得到VLC複數濾波器為:T(u,v)=∣G(u,v)∣2+1+G(u,v)exp[-i2?sin?/?]+G*(u,v)exp[i2?sin?/?]圖4.3VLC複數濾波器的記錄*光學資訊處理*2、VLC識別過程經過T(u,v)濾波作用，緊貼T(u,v)後面的場為F(u,v)T(u,v)=F(u,v)(∣G(u,v)∣2+1)+F(u,v)G(u,v)exp[-i2?sin?/?]+F(u,v)G*(u,v)exp[i2?sin?/?]圖4.4VLC的識別過程第一項位於輸出平面中心，形成0級譜，而F(u,v)G(u,v)及F(u,v)G*(u,v)的逆變換將分別出現在輸出平面上(b,0)及(-b,0