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第4章 光学图像识别

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第4章走进智能时代知识点人教中图版高中信息技术必修

第4章走进智能时代知识点人教中图版高中信息技术必修

第4章走进智能时代1.人工智能两大研究领域：模式识别和自然语言理解技术（1）模式识别应用：指纹打卡、人脸识别、语音输入汉字、手写板、触摸屏、OCR光学字符识别（2）自然语言理解应用：翻译软件，在线翻译、网络上与机器人对话2.其他人工智能应用：：PDA（个人数字助理）、智能机器人、计算机博弈、智能代理、机器证明、无人驾驶飞机、专家系统等练习题1．(多选）下列应用中，体现了人工智能技术的有（）A．通过天猫精灵语音控制房内电子设备B．智能翻译机实现实时语言翻译C．安装科技馆游馆 APP，系统提供选择中英文的游馆导图D．应用软件“作业帮”识别图片内容进行检索2．下列关于人工智能的说法，正确的是（）A．人工智能技术就是虚拟现实技术B．计算机病毒具有传染性和破坏性，也是人工智能技术的体现C．烟雾探测器探测到浓烟时自动启动喷淋系统，体现了人工智能技术D．人工智能是一种模拟人类智能活动，尝试对事物进行识别、理解、学习和推理的技术4．人工智能在学习领域有广泛的应用。

下述关于人工智能的说法正确的是（）A．能模拟教师教学的经验和方法，对同学们实施一对一的教学B．能跟踪、记录和分析学习者的学习过程和结果，并据此推送、传递知识C．能利用大数据技术分析学习者的情感、爱好，让学习者戒除各种恶习D．能利用大数据技术分析学习者的学习情况，为每一名学习者选择合适的学习资源，制订个性化的学习方案5．用微信或支付宝付款的时候，会生成一个条形码，收银员可以扫描此条形码收款，这种技术属于人工智能中（）技术。

A．人脸识别 B．语音识别 C．条码识别 D．字符识别6．的功能：按住“麦克风”按钮后，对讲话，能将声音信息识别并转换为文本信息。

这主要采用的技术是（）。

A．人工智能技术 B．视频技术 C．虚拟现实 D．数据压缩技术7．通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，经智能系统分析后调整各路口红绿灯时长属于人工智能在（）领域的应用。

信息光学智慧树知到答案章节测试2023年苏州大学

信息光学智慧树知到答案章节测试2023年苏州大学

绪论单元测试1.“信息光学”又称为 ____。

答案:第一章测试1.高斯函数的傅里叶变换是（）A:B:C:D:答案:B2.函数的傅里叶变换是（）。

A:B:C:D:答案:A3.某平面波的复振幅分布为，那么它在不同方向的空间频率，也就是复振幅分布的空间频谱为（）。

A:，B:，答案:A4.圆域函数Circ（r）的傅里叶变换是。

（）A:错B:对答案:B5.尺寸a×b 的不透明矩形屏，其透过率函数为rect(x/a)rect(y/b)。

（）A:错B:对答案:A6.卷积是一种 ____，它的两个效应分别是_和_，两个函数f(x, y)和h(x, y)卷积的积分表达式为____。

答案:7.什么是线性空不变系统的本征函数？答案:8.基元函数是不能再进行分解的基本函数单元，光学系统中常用的三种基元函数分别是什么？答案:第二章测试1.在衍射现象中，当衍射孔径越小，中央亮斑就____。

答案:2.点光源发出的球面波的等相位面为_，平行平面波的等相位面为_。

答案:3.平面波角谱理论中，菲涅耳近似的实质是用_来代替球面的子波；夫琅和费近似实质是用_来代替球面子波。

答案:4.你认为能否获得理想的平行光束？为什么？答案:5.菲涅尔对惠更斯的波动光学理论表述主要有哪两方面的重要贡献？答案:6.已知一单色平面波的复振幅表达式为，请问该平面波在传播方向的空间频率以及在x，y，z方向的空间频率分别是什么？答案:第三章测试1.物体放在透镜（）位置上时，透镜的像方焦面上才能得到物体准确的傅里叶频谱。

A:之后B:之前C:前表面D:前焦面答案:D2.衍射受限光学系统是指（），仅考虑光瞳产生的衍射限制的系统。

A:考虑像差的影响B:不考虑像差的影响答案:B3.相干传递函数是相干光学系统中（）的傅里叶变换。

A:点扩散函数B:脉冲响应函数C:余弦函数D:复振幅函数答案:A4.（）是实现对空间物体进行信息处理和变换的基本光路结构。

A:光学系统B:4f光路C:准直系统D:单透镜系统答案:D5.成像的本质是衍射光斑的叠加结果。

基于光学原理的图像识别技术研究

基于光学原理的图像识别技术研究

基于光学原理的图像识别技术研究第一章：引言图像识别技术是指计算机通过处理图像信息，识别出图像中所包含的目标物体。

同时，基于光学原理的图像识别技术是指通过光学原理来处理图像信息，借助光学设备实现对目标物体的识别。

本文将探讨基于光学原理的图像识别技术的研究现状、应用场景和未来的发展方向。

第二章：基于光学原理的图像识别技术研究现状目前，基于光学原理的图像识别技术已经取得了很大的进展。

基于光学原理的成像设备日益先进，同时所采集的图像信息数据量也越来越大。

为了更加有效地处理这些数据，研究者们不断地提出新的图像处理算法和技术。

光学原理的应用可以从人类的视觉系统中得到启示。

例如，我们的眼睛通过对图像的分辨率、颜色、对比度等多个因素进行处理，来实现目标物体的识别。

类似地，基于光学原理的图像识别技术也可以利用不同的光学原理来处理和识别图像中的目标物体。

第三章：应用场景基于光学原理的图像识别技术在很多领域都有较为广泛的应用。

下面我们简要介绍其中的几个领域：1. 军事领域：通过利用红外成像仪、激光雷达等光学设备实现对作战场景的目标物体识别和跟踪。

2. 工业自动化：在生产线上，通过利用光学传感器对产品进行检测和分类，实现生产自动化控制。

3. 医疗领域：利用医学影像设备，通过基于光学原理的图像识别技术实现对人体病变部位的精确检测和定位，以及对药物分子结构的研究。

4. 安防领域：通过利用监控摄像头、红外成像仪等光学设备，实现对场景内的物体和人员的自动识别和监控。

以上仅是基于光学原理的图像识别技术应用的一部分，随着光学设备和算法的进一步发展，相信这一技术在更多的领域都能够得到应用。

第四章：未来发展方向随着算法和光学设备的不断进步，基于光学原理的图像识别技术的未来发展方向也值得我们关注。

下面我们简要介绍几个可能的趋势：1. 多模态图像融合：将多种光学设备采集到的不同模态的图像信息进行融合，以提高对目标物体的识别率和精度。

2. 更加智能化的算法：随着机器学习和深度学习技术的发展，相信在图像识别领域中也会有更加智能化和自适应性的算法应用。

第4章 光学图像识别

第4章 光学图像识别


旋转不变VLC的实例
在图 4.13(a) 中，字母 E 作为目标函数，并用 “×”指出圆谐函数的展开中心；图(b)给出第一 级的圆谐函数分量的振幅；图 (c) 和 (d) 分别是 (b) 中圆谱函数的实部和虚部．与该复圆谐函数匹配 的空间滤波器MSF用计算机产生的全息图制 作．．
图4.13 第一级 圆谐Leabharlann 数分量第四章 光学图像识别
4．1 图像识别和光学相关器 4．2 非相干识别器 4．3 Vander Lugt相关器 4．4 实时Vander Lugt相关器 4．5 Vander Lugt相关器的小型化 4．6 旋转不变Vander Lugt相关器 4．7 比例不变Vander Lugt相关器 4．8 联合变换相关器 4．9 实时联合变换相关器 4．10 联合变换相关器的应用 4．11 旋转不变联合变换相关器 4．12 结论
图4.8 小型化实时相干光学相关器光学系统图
坦克模型的相关识别实验
(a) 坦克模型 (b) 坦克的匹配滤波器MSF (c)相关信号 图4.９ 坦克模型的相关识别实验
装备在导弹头部小型化VLC
用三个普罗 (Porro) 棱镜和一个分光棱 镜胶合成固化的棱镜组，整个光学系统 高 45mm，对角线长 88mm ，内部性能与 上述系统类似，但只有一个通道．
图4.3 VLC复数滤波器的记录
2、VLC 识别过程
经过T(u,v)滤波作用，紧贴T(u,v)后面的场为 F(u,v) T (u,v) = F(u,v) (∣G(u,v)∣2 + 1) + F(u,v) G(u,v) exp[ - i 2sin/] + F(u,v) G*(u,v) exp[ i 2sin / ]
对联合功率谱|S(u,v)|2再进行一次傅里叶逆变换， 得到 o(,)= o1(,) + o2(,) + o3(,) + o4(,) o1 (,) = f(x,y) f(x,y) 自相关； o2 (,) = f(x,y) g(x,y)，只是在 轴上平移 –2a； o3(,) = g(x,y) f(x,y)，在 轴上平移2a的距离； o4(,) = g(x,y) g(x,y)自相关． o1 (,)与o4(,)重叠在输出平面中心附近， 称之为0 级项，它们不是信号．两个互相关项 o2 (,) 和 o3(,) 为一级项，正是我们寻求的相关 输出信号，它们在输出平面上沿 轴分别平移 – 2a 和2a，因而与0 级项分离．在 f(x,y) 和g(x,y) 相 同的情况下，o2 (,) 和 o3 (,) 的函数形式相 同．
实验七光学图像相关识别

实验七光学图像相关识别

实验七 光学图像相关识别
一．实验目的
1. 了解透镜的傅里叶变换功能及用光学方法实现相关运算的基本原理和方法。 2. 了解光学匹配滤波的原理,学习用全息技术制作匹配滤波器。 3. 了解光学匹配滤波相关识别的原理及 Vander Lugt 相关器(VLC)的基本结构和实现过程。 4. 了解光学联合变换图像相关识别的原理及联合变换相关器(JTC)的基本结构和实现过程。 5. 初步了解空间光调制器(SLM)的功能、作用及光电混合相关图像识别的基本结构。 6. 初步了解图像畸变对光学相关器性能的影响及其可能的解决方法。
光学上实现卷积或相关运算的具体结构是 4f 光学系统，如图 2 所示：图中 FTL 表示傅
里叶变换透镜，P1、P2、P3 分别表示输入 面、傅立叶变换频谱面和输出面，它们分 别是 FTL 1 的前焦面、FTL1 的后焦面（同 时也是 FTL2 的前焦面）和 FTL2 的后焦 面。由相干光源发出、经扩束准直后的平
{ } FT T (u, v)R∗(u, v) = t( x, y) ☆ r(x, y) 。实现上述操作过程的具体结构和方法有两种：一种
是由密执安大学雷达实验室的 A. B Vander Lugt 于 1963 年提出的、以频域匹配滤波为原理的 Vander Lugt 相关器（Vander Lugt Correlator—VLC）；另一种是由 C.S.Weaver 和 J.W.Gordman 于 1966 年提出的、以联合傅里叶变换（空域滤波）为原理的联合变换相关器（Joint Transform Correlator—JTC）。二者的区别在于 VLC 依赖于频域中滤波器的合成及滤波操作，而 JTC 依 赖于空域中滤波器合成及滤波操作。
1~2 个。
9. 扩束准直系统 2 套（包括：可三维调节的空间滤波器支架 2 套，与之配套的针孔（15 μ m —25 μ m）若干，扩束镜（显微物镜，25~40 倍）若干，直径 5~6cm、焦距 25cm 左右的
匹配滤波器及其在光学图像识别中的应用

匹配滤波器及其在光学图像识别中的应用

3.再经过透镜会聚于相关输出面，即观察到的相关点
Page ▪ 28
计算机模拟过程
将目标图像做傅里叶变换后得到频谱信息，
再对其求复共轭，得到匹配滤波器G*。
将待识别图像做傅里叶变换得到F。
将F与G*相乘，得到滤波后的傅里叶频谱T。
对T进行傅里叶逆变换，得到相关信息。
Page ▪ 29
仿真1
目标
Page ▪ 30
该系统就能改变物
图像的空间频谱结
构，这就是空间滤
波的含义
Page ▪ 16
从空域来看
系统实现了输入信
息与滤波器脉冲响
应的卷积或相关，
完成了所期望的一
种变换
图像识别
相关原理：图像自动识别的基本结构是光学相关器。
两个复函数f(x,y)和g(x,y)的互相关定义为：
+∞ +∞
efg x, y = න න f ∗ ξ, η g x + ξ, y + η dξdη = f x, y ⨂g x, y
下列关系：
x2
y2
fx =
fy =
λf
λf
F fx , fy = ℱ f x1 , y1
ቐ
2
I fx , fy = F fx , fy
y1
Lc
y2
P1
P2
L
x2
x1
S
f
Page ▪ 10
f
在P2平面上的功率谱分布具有如下特性：
1.频率特性：中心的空间频率为零，由中心点向外空间频谱值越来越高。
2.方向特性：若物图像中存在线状构造，则其功率谱是沿着与此线状结
阿贝二次成像理论示意图
X代表物平面，
图像分析与识别_课件_4

图像分析与识别_课件_4

19
对数变换
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
傅立叶频谱的对数变换， s c log(1 r ) c=1
20
幂次变换
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
s cr c 1

21
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
a.
b.
线性楔形灰度图像
对线性楔形灰度图 像的监视器响应 伽马校正楔形图像
c.
d.
监视器输出
22
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
a.
b.
原始图像
C=1, =0.6
c.
d.
C=1, =0.4 (最佳)
C=1, =0.3

s cr c 1
23
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
a. b.
原始图像 C=1, =3.0
c.
d.
C=1, =4.0 (最佳)
C=1, =5.0

s cr c 1
24
对比度拉伸
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
a.
对比度拉伸变换 函数
b. c.
低对比度图像
对比度拉伸结果
d.
阈值化结果
25
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
原始图像
对比度拉伸结果 对比度拉伸函数
26
灰度切割
图第 像四 分章 析图 与像 识预 别处 理
s s s T (r ) k 2 0 N

r
r0
H (t ) d t s0
以上公式中的积分被称为累积的直方图。 在数字图像中用求和来近似，因此结果
光学图像识别PPT课件

光学图像识别PPT课件

You Know, The More Powerful You Will Be
22
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story 讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
23
16
10、联合变换相关器的应用
17
10、联合变换相关器的应用
18
1
20
10、联合变换相关器的应用
21
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
9
5、Vander Lugt 相关器的小型化
10
5、Vander Lugt 相关器的小型化
11
5、Vander Lugt 相关器的小型化
12
6、旋转不变Vander Lugt 相关器 7、比例不变Vander Lugt 相关器
13
8、联合变换相关器
14
8、联合变换相关器
15
9、实时联合变换相关器
光学图像识别
1
1、图像识别和光学相关器
2
2、非相干识别器
3
3、Vander Lugt 相关器
4
3、Vander Lugt 相光器
5
4、实时Vander Lugt 相关器
6
4、实时Vander Lugt 相关器
7
4、实时Vander Lugt 相关器
8
5、Vander Lugt 相关器的小型化
光学识别的过程

光学识别的过程

光学识别的过程
光学识别是一种将图像或文字转化成数字文本的处理过程。

这个过程包括以下步骤：
1.扫描：将纸质文档或图片通过扫描仪转化为数字图像，保存在
计算机中。

2.预处理：对数字图像进行预处理，主要包括图像增强、去噪和
二值化等步骤，以提高后续处理的准确性和效率。

3.特征提取：将数字图像中的文字或图形特征提取出来，通常采
用的方法有边缘检测、投影法、区域分割等。

4.特征匹配：将提取出来的特征与已知的模板进行匹配，以确定
文字或图形的类型和位置。

5.字符识别：将匹配结果与已知的字符库进行比对，以确定文字
内容。

6.输出：将识别结果输出为数字文本或图形文件。

整个光学识别过程需要借助计算机视觉、图像处理和模式识别等技术，需要大量的算法和数学模型的支持。

在实际应用中，光学识别可以广泛应用于文书、财务报表、印刷品、证件和卡片等多种场景中，可以提高数据处理和管理的效率和准确性。

【精选】光学零件图识别PPT优秀资料

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过程中气体来不及逸出所致， （优选）光学零件图识别
倒三面角－－给三个相交平面的棱角倒角
气泡的光学作用相当于一个细 d－－光学零件中心厚度
①是通过去除表面所得到的表面，表面高低不平度为3. ③是通过去除表面所得到的表面，表面高低不平度为0.
微的凹透镜引起散射与折射。 v2为光在第一种介质的传播速度。
玻璃中的气泡是在熔炼的澄清过程中气体来不及逸出所致，气泡的光学作用相当于一个细微的凹透镜引起散射与折射。 可通过树脂细砂轮铣磨或精磨得到。 白光通过一厘米厚的无色光学玻璃时，玻璃吸收的光通量与入射的光通过量之比。 倒二面角－－给两个相交平面的棱线倒角 在入射光轴截面方向的分量，称做第一光学平行差。 （优选）光学零件图识别 θⅠ－－棱镜第一平行差 棱镜零件图上若未画出棱的倒角图形，则所标注的尺寸一律为到尖棱的尺寸。 可通过树脂细砂轮铣磨或精磨得到。
有时标为R∞。 • （一般以参考尺寸标注球面镜的边缘厚度
及弯月透镜凸面顶点到凹面边缘的轴向尺 寸 。）
棱镜及其它非园形光学零件图纸上 应标出下列有关尺寸公差：
• 零件的直线尺寸和角度及公差； • 倒角尺寸及公差； • 零件表面通光区域尺寸。 • 棱镜零件图上若未画出棱的倒角图形，
则所标注的尺寸一律为到尖棱的尺寸。 • 标注棱镜角度公差时，一般注在锐角上。
光吸收系数
• 白光通过一厘米厚的无色光学 玻璃时，玻璃吸收的光通量与 入射的光通过量之比。
应力双折射
• 玻璃在没有应力时是各向同性 的。当受到外力（如装夹太紧） 或内力（不均匀的冷却与加热） 时玻璃内可产生内应力，破坏 了各向同性，光学上的作用是 引起双折射。
条纹度
• 条纹是玻璃内部丝状或层状的 化学不均匀区，其折射率与主 体不同，光学上的作用相当于 细微的柱面透镜，造成杂光， 影响鉴别率。
《信息光学》课程标准

《信息光学》课程标准

《信息光学》课程标准一、课程概述（一）课程性质信息光学是光电信息科学与工程专业的专业学习领域必修课程，是校企合作开发的基于工作过程专业（理论）课的课程。

信息光学是近40多年迅速发展起来的一门新兴学科，它是在全息术、光学传递函数和激光的基础上，从传统的、经典的波动光学中脱颖而出的。

与其他形态的信号处理相比，光学信息处理具有高度并行、大容量的特点。

信息光学已渗透到科学技术的诸多领域，成为信息科学的重要分支，得到越来越广泛的应用。

（二）课程定位该课程在专业课程体系中属于光电信息科学的理论基础课程，旨在培养未来从事光信息处理和光全息技术人员的专业能力。

该课程使学生能够结合光学信息处理和光全息的相关知识，开拓理论用于实践的方法和创新思路，提高自身解决实际问题的能力。

前导课程：高等数学、普通物理学、物理光学和应用光学后续课程：光纤通信（三）课程设计思路旨在培养学生扎实的光信息理论知识，能够为将来成为高素质应用型光信息处理和光全息技术人才打下基础。

主要包括知识技能和职业应用技能：通过系统学习信息光学的傅立叶变换、基尔霍夫标量衍射理论，使学生掌握一定的光学成像和光学全息特性，空间滤波及光学处理的能力，并能具体运用到实际光学工程问题。

二、课程目标（一）课程工作任务目标本课程是光电信息科学与工程专业的主要专业课程之一，设置本课程的目的是让学生掌握信息光学的基本概念、基础理论及光信息处理的基本方法，了解光信息处理和光全息的发展近况和运用前景。

（二）职业能力目标突出基本职业能力和专业能力培养要求，使学生熟悉光信息处理和光全息的基本技术知识，能够针对具体的光信息工程问题进行分析，并设计和实施解决方案，为今后从事光信息方面的生产，科研和教学工作打下基础。

三、课程教学内容及学时安排(一)课程教学内容（二）学时安排表“学时分配”中，“其他”主要指看录像、现场参观、课堂讨论、习题等教学环节。

四、课程实施针对信息光学的课程特点和教学内容，以讲授法为引导与辅助，以角色扮演法、案例教学法、情境教学法和师生互动为主要内容，形成以学生为主、以教师为辅的教学模式。

光学图像识别专题


二、实验仪器
He-Ne 激光器一台、可变光阑一块、光密度盘一块、准直透镜一块、光学平晶一块、空间滤波器一 块、半透半反镜三块、全反射镜两块、目标物和识别物各一个、观察屏一个、傅里叶变换透镜两块、面 阵 CCD 光探测器一个、电寻址空间光调制器一台、偏振片一块、黑白显示器一台、微机一台、图像处 理软件一套
∆=
四、实验内容
f ′′ A′ ⋅ ⋅ 2a f ′ A′′
（10）
该专题实验内容可以概括为：将待识别的目标图像与参考图像通过马赫-曾德尔干涉仪并行输入相 干光处理系统，用 CCD 将联合傅里叶变换谱转换成功率谱，输入到电寻址的液晶空间光调制器 LCD 上， 再一次通过透镜的傅里叶变换形成相关输出， 由 CCD 探测并显示。 如果目标图像与参考图像的基本特征 一致，则输出图像具有一对明显的相关峰。由于内容较多，可分为三部分来完成。 （一） 调节获得宽束的准直平行光 光学实验前各光学元件是否调节到正常状态至关重要， 这不仅直接影响实验结果， 有时甚至由于仪 器没调好，致使实验无法进行。 光学元件及光路的调整通常分粗调和细调两步进行。 粗调即利用目测进行调整， 细调即利用光学系 统本身或其它光学仪器进一步调整。下面是本次实验要调整的内容和方法： 1. 使光线与光学平台平行。把激光束调到适当的高度，可变光阑通光孔径调到与激光束直 径大致相 同。反复调节激光器，使光阑在离激光器不同距离时，光束都正好通过通光孔。
4
2. 调节所有光学元件使它们共轴，即使光束通过各元件通光孔中心，达到光轴重合。 3、 光束扩束和滤波。 光束扩束和滤波。 由于激光器出射激光为细激光束，为了进行扩束及消除扩束镜及在扩束镜前光束经过的光学元件上 的尘埃等产生的衍射光，实验中使用了针孔空间滤波器。空间滤波器由扩束镜（显微物镜） 、针孔及可 调支架构成。若针孔处于扩束镜后焦点处，细激光束经扩束镜后将聚焦在针孔上，针孔的作用是限制光 源的大小，可以认为此时针孔处为一个理想的点光源。

04图像识别技术讲解


取反后的边缘图像
18
(4) 数学形态学处理


上图的二值边缘图像描述了色彩函数的局部突变， 从图中看出，边缘不很连续和光滑，并且在高细节 区存在琐细边缘，难以形成一个大区域，这两点恰 是限制边缘检测在图像分割中应用的两大难点。 数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域 的新的方法。基本思想：
13

长期以来人们主要致力于灰度边缘的研 究并取得了很好的效果。但彩色边缘能 比灰度图像提供更多的信息。有研究表 明，彩色图像中，大约有90％的边缘与 灰度图像中的边缘相同，也就是说，有 10％的边缘在灰度图像中是检测不到的。 因此，彩色边缘的检测受到越来越多的 重视。
14
彩色边缘检测的方法

输出融合法
B
16
彩色边缘检测的方法

以上两种彩色边缘检测算法中常用的梯 度算子有


罗伯特交叉（Robert cross）算子，蒲瑞维 特（Prewitt）和索贝尔（Sobel）算子。 其中，索贝尔算子是效果较好的一种，并且 可以直接应用于彩色图像的各个颜色通道。
17
(3)边缘提取

使用索贝尔算子得到的边缘图像
8
(1)颜色空间的转换

为了正确使用Biblioteka 色，需要建立颜色空间。颜色空 间是对彩色的一种描述方法，它有很多种类型，

如： RGB，CMY，YIQ， YUV，HSL等。


RGB是使用较普遍的颜色空间，由于显示器采用 此模型，因此，算法的执行速度较快。 HSL


是由色调（H）,饱和度（S）和亮度（ L）三个颜色分量 组成的一类颜色空间， 是面向用户的一种复合主观感觉的颜色空间，通常用于 选择颜色，更接近人对颜色的感知。

遥感概论课件第四章(一)光学原理、数字图像new


（3）饱和度：是彩色纯洁的程度，也就是光谱 中波长是否窄，频率是否单一的表示。
对于光源，发出的若是单色光就是最饱和的 彩色，如激光，各种光谱色都是饱和色。对于物 体颜色，如果物体对光谱反射有很高的选择件， 只反射很窄的波段则饱和度高。如果光源或物体 反射光在某种波长中混有许多其他波长的光或混 合白光则饱和度变低。白光成分过大时，彩色消 失成为白光。
最亮
最暗
相同色调的亮度变化
亮
暗
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。
可见光谱段的不同波长刺激人眼产生了红橙 黄绿青兰紫等彩色的感觉。多数情况，刺激人眼 的光波不是单一波长，而常常是一些波长的组合， 对于光源，则是不同波长的亮度组合，对于反射 物体是不同反射率的不同波长组合，共同刺激人 眼产生组合后的颜色感觉。
抽象性强：尽管不同类别的遥感数字图像，有不同的视觉 效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式 表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用遥感图 像专家系统。
颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。
与电磁波辐射亮度的概念不同．明度受视觉感受性 和经验影响。 —般来说，物体反射率越高，明度 就越高。所以白色一定比灰色明度高。黄色比红色 明度高因为黄色反射率高，对光源而言，亮度越大， 明度越高。
不同色调的亮度变化
6. 颜色相加原理
(1)互补色: 若两种颜色混合产生白色或灰色，这两种颜色就称
为互补色。
如黄和蓝，红和青，绿和品红均为互补色。假如做 一个圆盘，左边是黄色．右边是蓝色，让该盘快速旋 转，使两种颜色混合，人眼就只能看出白色或灰色。
(2)三原色： 若三种颜色，其中的任一种都不能由其余二种颜色

第四节光学成像系统的衍射和分辨本领


S
O L S’
点物S和S1在透镜的焦平 面上呈现两个艾里斑， 屏上总光强为两衍射光 斑的非相干迭加。
S
O L S’ S1 S
O L
S’ S1’ f2 S’
当两个物点距离足够小时， 就有能否分辨的问题。
S1 S
f1
O A
S1’
2、瑞利判据
瑞利给出恰可分辨两个物点的判据：点物S1的艾里斑中心恰好 与另一个点物S2的艾里斑边缘（第一衍射极小）相重合时，恰 可分辨两物点。 S1 S2 S1 S2 S1 S2 可分辨 100% 75% 恰可分辨
0 1.22

D
此为望远镜的分辨率公式。D越大，分辨率越高。
2、照相物镜的分辨率
一般用于对较远的物体成像，并且所成的像由感光底片记录， 底片的位置与照相物镜的焦面大致重合。
若照相物镜的孔径为D，它能分辨的最靠近的两直线在感光 底片上的距离为
f 0 1.22 f
'

D
照相物镜的分辨率以像面上每毫米能分辨的直线数N来表示
1 D N ' 1.22 f
D / f 是物镜的相对孔径，相对孔径越大，分辨率越高
1
3、显微镜的分辨率
艾里斑的半径为
l r0 l 0 1.22 D
' '
l'
是像距，D是物镜直径
如果两个衍射图样的中心之间的距离 ' r0 按照瑞利判据，两衍射图样刚好可以分辨，两点物 之间的距离 就是物镜的最小分辨距离。
增大物镜的数值孔径；减小波长（用短波长的光照明）。
增大物镜的数值孔径有两种方法：减小物镜的焦距，使 孔径角增大；用油浸物镜以增大物方折射率。

基于空间光调制器的光学图像识别研究.

基于空间光调制器的光学图像识别研究摘要光学图像识别技术[1]是在傅里叶光学的原理上，作频域处理的技术，它已广泛应用于指纹瞳孔识辨、字符识辨、医学细胞计数以及军用目标识别等任务中。

光学图像识别运算速度快，信息处理量大，可并行处理，但精度不高；而计算机模式识别存储灵活、易控制、精度高和易于分析及可编程性，但是速度慢、实时性差。

通过电寻址液晶空间光调制器(LC-SLM)和光电藕合器件(CCD)可以结合两者的优点，开发出光电混合模式识别系统，以实现图像识别的实用化方案。

光学图像识别系统的基本结构是光学相关器，光学相关模式识别是一种通过傅里叶光学的手段，运用光学相关的图像识别处理方法，从给定的目标信息中提取检测所需要的光频信息。

光学相关器有匹配滤波相关器和联合傅里叶变换相关器(Joint Fourier Transform Correlator，JTC)。

本论文中，首先介绍了光学图像识别技术的原理、分类、特性、应用及其发展动态。

其次用SLM及CCD等光电设备以及一些常用光学元器件，通过实验建立JTC 图像识辨实验装置，并进行了实际调试以及实验成品的检测与鉴定，实现了光学数据的电子信息化。

实现了对相同和不同字符等简单目标的识别，获得它们的联合功率谱和相关峰分布。

最后，利用MATLAB程序模拟实验相关峰分布图，使之与实验结果进行比较分析。

关键词光学图像识别；联合傅里叶变换；空间光调制器；光学相关；ABSTRACT Optical pattern recognition technology is in theory the Fourier optics for frequency domain processing, which has been extensively used fingerprint identified, characters identified, cell count in medical and target recognition military task. Optical image recognition has advantages of high computing speed, large information processing, parallel processing, but not the high accuracy. While the computer recognition with advantages of flexible storage, easy to control, high precision, easy to analyze and programable but not instantaneity. By electrically AddressedLiquid Crystal Spatial Light Modulator (LC-SLM) and the Charge Coupling Device (CCD) can be combined with the benefits of these two methods, to develop practical program of image recognition.The basic structure of the optical image recognition system is an optical correlator, the Optical Correlation Pattern Recognition(OCPR) is a method of extracting the Fourier optics required for detection of optical frequency from the information given by an object information, and image recognition method using optical optical-related. There are two kinds of optical correlator: Matched filter correlator and Joint Fourier transform correlator (JTC).I mainly completed the following works in this paper. First, the principle, classification, characteristics, application and development of optical correlator are introduced. Secondly, using the optoelectronic devices like SLM and CCD as well as some commonly used optical components; a set of optical electronic hybrid real-time optical JTC system is built. And using this system, simple targets like the same and different characters are identified, etc. their joint power spectrum and correlation peak pictures are obtained. Finally, distribution pictures of the correlation peaks above-mentioned are simulated by MATLAB program, and quantitative compare experimental results with the simulation.KEY WORDS Optical pattern recognition；Joint Fourier transform；Spatial Light Modulator；Optical correlation目录1. 前言 (1)1.1 课题研究的背景、意义和内容 (1)1.2 空间光调制器概述 (2)1.3 光学图像识别简介 (2)1.4 光学图像识别技术的发展与应用 (3)2. 光学相关基础 (4)2.1 光学相关基础 (5)2.1.1 互相关定义 (5)2.1.2 自相关定义 (5)2.1.3相关定理(维纳一辛软定理) (6)2.2 光学傅里叶变换原理 (7)2.2.1空间频率 (7)2.2.2傅里叶变换 (8)2.2.3透镜的傅里叶变换性质 (8)2.3 光学相关识别原理 (10)2.3.1光电匹配滤波相关识别的工作原理与实现 (10)2.3.2联合变换相关器相关识别的工作原理与实现 (11)3. 联合变换相关实验系统 (13)3.1 联合变换相关实验系统组成 (13)3.1.1 实验基本光路 (14)3.1.2 实验光路优化 (15)3.2 器件选取及参数 (16)4. 联合变换相关实验系统 (17)4.1 JTC光学图像识别系统测试 (18)4.1.1 规则字符的JTC测试 (18)4.1.2 简单图案的JTC测试 (19)4.1.3 多个文字和手写文字的JTC测试 (20)4.1.4 多个复杂图案的JTC测试 (21)5结论 (22)参考文献 (23)致谢 (23)（目录：二字为小二号黑体，居中打印；下空一行为章、节、小节及其开始页码（小四宋体）。

光学指示识别解决方案(3篇)

第1篇随着科技的不断发展，光学指示识别技术在各个领域中的应用越来越广泛。

光学指示识别技术是指利用光学原理，通过光学传感器获取目标物体的信息，然后通过计算机处理，实现对目标物体的识别、分类和跟踪。

本文将详细介绍光学指示识别解决方案，包括技术原理、应用领域、解决方案及其优势。

一、技术原理光学指示识别技术主要包括以下几个步骤：1. 光学采集：通过光学传感器（如摄像头、激光扫描仪等）获取目标物体的图像信息。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行滤波、去噪、二值化等处理，提高图像质量。

3. 特征提取：从预处理后的图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等。

4. 模型训练：利用提取的特征对目标物体进行分类和识别，训练分类器。

5. 实时识别：将训练好的模型应用于实时采集到的图像，实现目标物体的识别。

二、应用领域光学指示识别技术在以下领域具有广泛的应用：1. 工业自动化：在生产线中对产品进行质量检测、分类和跟踪，提高生产效率。

2. 物流仓储：对货物进行实时跟踪、分类和管理，提高物流效率。

3. 医疗影像：对医学影像进行自动识别和分析，辅助医生诊断。

4. 智能交通：对道路上的车辆、行人进行识别和跟踪，提高交通安全。

5. 人脸识别：实现人脸识别门禁、支付等功能，提高安全性和便捷性。

6. 虚拟现实：通过光学传感器获取用户动作，实现虚拟现实场景的交互。

三、解决方案1. 光学传感器选型：根据应用场景和需求，选择合适的传感器，如摄像头、激光扫描仪等。

2. 图像预处理算法：针对不同的图像特点，设计合适的预处理算法，提高图像质量。

3. 特征提取方法：根据目标物体的特点，选择合适的特征提取方法，如颜色、纹理、形状等。

4. 模型训练：采用机器学习、深度学习等方法，训练分类器，提高识别准确率。

5. 实时识别算法：设计高效的实时识别算法，保证系统在实时场景下的稳定运行。

6. 软硬件集成：将光学传感器、图像预处理、特征提取、模型训练、实时识别等模块进行集成，构建完整的系统。

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4.2 非相干识别器
用一个面光源以同时产生许多个准直光束。 如果两个图形透明部分相对于这一平行光束是重 合的，它通过第二个透镜后就在焦平面上产生一 个亮斑，它正是两个图形的相关峰，并指示其位 置．倘若输入平面上存在不止一个图形，则在输 出平面上出现多个相关斑．相关输出为 c(,)=∞-∞ f(x,y)g(x-d/f, y-d/f) dxdy 缺点： 输出平面上 的相关峰强 度很弱．
图4.1 光学图像识别器图示
2、相关器的局限性


仅能判别两个完全相同的图形，倘若一个图 形相对于另一个图形转过一个角度，或二者 的比例有所不同，即便两个图形完全相同， 用相关器是无法识别的． 相关器很容易识别印刷体字符，却无法识别 手写体字符． 相关器容易识别人脸的照片，对真人的脸部 的识别却无能为力． 总而言之，相关器可用来识别具有明确定义 的物体．定义不明确的物体则应借助于神经 网络来识别，可参见第八章．
利用圆谐函数展开实现旋转不变VLC的方案 如果参考信号中仅包含一个 ( 某一级 ) 圆谐函 数分量时就可以实现旋转不变。 设 fM(r, )= fM(r)exp(iM) 相关输出: cM() = 2 exp(iM)∞0 r |fM(r)|2 dr 相关函数的强度: |cM()|2 = |2 ∞0 r |fM(r)|2 dr|2 它与目标图形的无关，因而是旋转不变的。 这一旋转不变的相关识别过程，显然强烈地 依赖于极坐标系原点的选择及圆谐函数分量的级 M 的选择。 一般的原则是把原点选在图形的对称中心或 大致的中心附近，并选择较低级次的圆谐函数分 量作为参考信号。
4.3 Vander Ｌugt 相关器
相关运算: c(,)=∞-∞ f(x,y)g(x-d/f, y-d/f) dxdy 1、Vander Lugt相关器(VLC)复数滤波器的记录 设在谱面上放置一个感光胶片，并假定胶片 的显影、定影过程是正的线性过程，则最后得 到VLC复数滤波器为: T (u,v) =∣G(u,v)∣2 + 1 + G(u,v) exp[ - i 2sin/] + G*(u,v) exp[ i 2sin / ]
4.9 实时联合变换相关器
联合变换谱的记录和逆变换两个过程之间， 有一个用平方律探测器把联合变换的复振幅谱转 换为功率谱的中介过程。 在早期的实验中，这一过程借助于感光胶片 实现：首先用感光胶片记录一对目标图形f(x,y)和 参考图形器g(x,y)的联合变换谱，经过显影、定影 处理后，胶片的透过率近似正比于联合变换的功 率谱|S(u,v)|2 ，再把它放在系统的输入平面上，用 透镜进行逆变换，获得相关输出。如果要对多个 目标图形fn(x,y) (n=l,2, …,N)进行识别，上述过程 必须重复多次，显然是十分费时费事的。
在上述处理过程中，不能以f(x, y) 作 为输入信号，而必须用f(+ 1, + 1) 作为输 入信号，输入图4.5 或图4.6 所示的识别系统 中，类似地，当制作MSF时，必须采用变换 后的参考信号f(,)，而不是原来的参考信号 f(x,y)。从f(x,y)到f(,)的变换，以及从f(x, y)到f(+ 1, + 1)的变换，既可以用电子 学的方法实现，也可以借助于光学坐标变换 器用光学方法实现。当然最为简单而实用的 办法是用变焦镜 (ZOOM)，然而这将包含一 个机械的动作，而且不能算作是并行处理器。
关于位移的变换法， S(u,v)则改写为 S(u,v)=exp[ i2au/] F(u,v)+exp[ -i2au/f] G(u,v) 式中F(u,v) f(x,y), G(u,v) g(x,y) 如果用平方律探测器测量透镜后焦面的图形， 得到光强分布 |S(u,v)|2 = |F(u,v)|2 + exp[ i4au/f] F(u,v)G*(u,v) + exp[ -i4au/f] F*(u,v)G(u,v)+ |G(u,v)|2 它就是联合傅里叶变换的功率谱.
2、反射型实时VLC的基本装置 系统使用反射型SLM(例如液晶光阀LCLV). 在图 4.6 中，由摄像机拍摄的图像由 TV 终 端显示，该图像直接照射 LCLV ，或用透镜投 影到 LCLV 的写入端面，激光束则在 LCLV 的 读出端面上反射，并读出信号，即VLC的输入 信号f(x,y)． 图4.6
3、实时图像识别的例子
图4.7 应用LCLV 进行实时相关识别
4.5 Vander Ｌugt 相关器的小型化
小型化VLC底板尺寸为31cm×23cm，光束直径 2.5cm，外壳高度15cm，四只波长为830nm、峰值 功率为 10 mW 的半导体激光器辐射四束独立的光 束(发散角为20o×40o), MSF是用会聚参考光制作的， 这样就可以省去一个逆变换透镜．
图4.10 固态光学相关器部件分解图
图4.11 部分拆开的相关器部件实物图
反射型 MSF 实时指纹识别器
4.6 旋转不变 Vander Lugt 相关器
利用圆谐函数展开实现旋转不变VLC的方案 输入函数f(x,y)用极坐标表为f(r,)，并用指数函 数展开： f(r,)=∞M=-∞ fM(r)exp(iM) fM(r)= (1/2)∞0 f(r,) exp(-iM)d 旋转角的目标函数可表为 f(r,+ )= ∞M=-∞ fM(r) exp(iM)exp(iM) 在原点(0,0)的相关在极坐标中的表达式为 c()=c(0,0)=∞0 rdr2 0 f(r,+)f*(r,) d = 2 ∞M=-∞ exp(iM)∞0 |fM(r)|2 rdr 上式相关函数包含了各级圆谐函数分量的贡献， 结论：当参考信号中包含多个(大于一个)圆谐函 数分量时相关输出是旋转可变的。
1、透射型实时VLC的基本装置 图中Ll为显微物镜； L2为准直透镜；L3， L4为傅里叶变换透 镜；PH为针孔；BS 为分光镜；M为反 光镜；MSF为匹配 滤波器；AD为探测 列阵(例如CCD) ； OB为物光；RB为参 图4.5 透射型VLC的装置 考光. 为了实现实时图像识别，用空间光调制器SLM 来输入图形，最后用探测列阵AD来探测相关
4.1 图像识别和光学相关器
很久以来，人们一直在研究能够识别物体的 机器，这种机器能代替人们从事枯燥乏味的重复 性劳动及危险性的工作．例如: 字符识别机能代替邮递员分拣邮件； 自动签名或指纹识别机能代替工作人员检验签字 或指纹; 在军事上，首先用图像识别系统辨认对方的目标， 诸如导弹、车辆、建筑，而后用武器自动摧毁经 过识别的目标; 在医学上，图像识别技术则用于识别某一类特定 的细胞，然后进行计数．
第一项位于输出 平面中心，形成0级 谱，而F(u,v) G(u,v) 及F(u,v) G*(u,v)的 逆变换将分别出现 在输出平面上(b,0) 及(-b,0)处，F(u,v) G*(u,v)的逆变换为f (,) g (,) 。
图4.4
VLC的识别过程
4.4 实时Vander 中，字母 E 作为目标函数，并用 “×”指出圆谐函数的展开中心；图(b)给出第一 级的圆谐函数分量的振幅；图 (c) 和 (d) 分别是 (b) 中圆谱函数的实部和虚部．与该复圆谐函数匹配 的空间滤波器MSF用计算机产生的全息图制 作．．
图4.13 第一级 圆谐函数分量
旋转不变VLC的实例 图 4.14 给出旋转不变的相关峰，指示了三 个不同取向的字母 E 的存在，在识别过程 中取了适当的阂值．
图4.14 对字母 E识别的旋转 不变相关输出
4.7 比例不变 Vander Lugt 相关器
比例不变又称尺度缩放不变，意思是说目标 图形与参考图形相似时，仍有相关峰输出． 引入下面的变量代换： = ln[x], = ln[y] 图形函数表为 f (, ) = f (ln[x], ln[y]) 对原函数进行 倍的比例缩放的结果为 f(, ) = f (ln[x], ln[y]) = f(+ 1, + 1) 式中 1 = 1 = ln[]。 如果图形函数f (, ) 与f(+ 1, + 1) 进行相 关识别，显然有相关峰输出。而f (, ) 与 f (x, y) 对应，f(+ 1, + 1) 与 f (x, y) 对应，恰恰 是原来的图形函数与比例缩放后的图形函数的相 关，相关峰的位移(- 1, -1 )指示了缩放的系数 = exp[1] = exp[1]。
第四章 光学图像识别
4．1 图像识别和光学相关器 4．2 非相干识别器 4．3 Vander Lugt相关器 4．4 实时Vander Lugt相关器 4．5 Vander Lugt相关器的小型化 4．6 旋转不变Vander Lugt相关器 4．7 比例不变Vander Lugt相关器 4．8 联合变换相关器 4．9 实时联合变换相关器 4．10 联合变换相关器的应用 4．11 旋转不变联合变换相关器 4．12 结论
4.8 联合变换相关器
光学联合变换相关器(JTC)最早是由Weaver 和Goodman，以及Rau 提出来的.
图4.15 联合变换功率谱的记录 S(u,v) = ∞-∞ f(x+a,y)+g(x-a, y) *exp[ - i 2/f (xu+yv)] dxdy S(u,v)称为f(x,y)和g(x,y)的联合傅里叶谱.
1、光学相关器
两个实函数f(x,y)和g(x,y)的相关在数学上定义为 c(, ) = ∞-∞ f(x,y) g(x - , y - ) dxdy 当 = 0， = 0时相关函数变成内积: c(0,0) = ∞-∞ f(x,y) g(x, y) dxdy (1) (1)式积分实现的方法见图4.1．显然，仅当f(x,y) 和 g(x,y)全同时，光强的积分c(0,0)才达到极 大． 只要测出光强的积 分，就可以判定图形 f(x,y)和g(x,y)的相似 性．注意，这一识别 过程把复杂的二维图 形化简为一个点．
图4.3 VLC复数滤波器的记录