Методы решения задачи формирования волновых фронтов в схемах инвариантных оптикоэлектронных лазерных корреляторов изображений

• Автор: Иванов, Петр Алексеевич
• Шифр специальности: 01.04.21
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 174 с. : ил.

ГЛАВА
ИНВАРИАНТНЫЕ ФИЛЬТРЫ В ЗАДАЧАХ ФОРМИРОВАНИЯ ВОЛНОВЫХ ФРОНТОВ И КОРРЕЛЯЦИОННОГО РАЗЛИЧЕНИЯ ОБЪЕКТОВ

1.1. Современные методы различения изображений

1.2. Алгоритмы построений инвариантных КФ

1.3. Алгоритмы построения инвариантных КФ на базе разложений в функциональные ряды

1.4. Алгоритмы построения инвариантных КФ на базе вычисления инвариантного параметра

1.5. Алгоритм построения инвариантных КФ на основе радиальных гармоник

Меллина

Выводы главы

ГЛАВА

КФ С БАЗИСНЫМ ЯДРОМ

2.1. Некоторые сведения из вейвлет - анализа
2.2. Модель КФ с базисным ядром
2.3. Инвариантные свойства КФ с базисным ядром
2.4. Алгоритм расчета инвариантного КФ с минимальной средней энергией корреляции
2.5. Шумовые характеристики корреляции в модели КФ с базисным ядром
Выводы главы
ГЛАВА
МОДЕЛИРОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННОГО РАЗЛИЧЕНИЯ ОБЪЕКТОВ НА БАЗЕ ИНВАРИАНТНЫХ КФ
3.1. Моделирование на ПЭВМ корреляционного различения изображений, подвергнутых геометрическим преобразованиям
3.1.1. Расчет КФ
3.1.2. Экспериментальные результаты моделирования корреляции
3.2. КФ с базисным ядром
Выводы главы
ГЛАВА
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ОПЕРАЦИЙ СВЕРТКИ СИГНАЛОВ С ИНВАРИАНТНЫМИ КФ НА БАЗЕ ОПТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССОРА, РЕАЛИЗОВАННОГО В ВИДЕ ГИБРИДНОЙ ОПТОЭЛЕКТРОННОЙ МИКРОСХЕМЫ
4.1. Архитектуры и элементная база оптоэлектронных процессоров в микросхемном исполнении
4.1.1 Типы архитектур ГМ
4.1.2. Типы решаемых задач
4.2. Математическое моделирование шумов и погрешностей элементов ГМ
4.2.1. Параметры и шумы секции ввода вектора (массив излучателей)
4.2.2. Параметры и шумы секции ввода матрицы (матрица ПВМС или транспарант)
4.2.3. Параметры и шумы фотоприемника (ФПЗС)
4Д. Исследование математической модели ГМ
4.3.1. Описание математической модели
4.3.2. Результаты моделирования
4.4. Экспериментальные исследования по вычислению интегральных
функционалов и широтно-импульсной модуляция в схемах ГМ
Выводы главы

ГЛАВА
ПРИМЕНЕНИЕ ИНВАРИАНТНЫХ КФ В ЗАДАЧАХ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ПО ДАННЫМ ПОЛУТОНОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ СЛОЖНЫХ СЦЕН
5.1. Задача обнаружения объектов по данным полутоновых изображений сложных сцен
5.1.1. Вычисление контуров изображений тестового набора
5.1.2. Инвариантный КФ
5.2. Примеры применения алгоритмов оконтуривания
5.2.1. Эксперименты по вычислению корреляции оконтуренных сцен
5.3. Результаты применения инвариантного КФ к оконтуренным сценам
Выводы главы
Заключение
Литература

Актуальность темы.
В последние годы одной из перспективнейших и наиболее быстро развивающихся областей квантовой электроники является оптическая обработка информации. Весьма перспективным подходом, в связи с высокой степенью параллелизма оптических вычислений, естественностью осуществления операций типа свертки/корреляции в оптике, наличием высокоскоростных электронных средств постобработки данных, является применение возможностей оптоэлектроники в задачах формирования волновых фронтов и распознавания изображений. Одним из наиболее широко в настоящее время используемых схемотехнических решений таких задач, ввиду хорошей технологической разработанности соответствующей элементной базы, широкой доступности высокочувствительных фотоприемных устройств, средств пост и предобработки, является когерентный оптико-электронный лазерный коррелятор изображений. В таких устройствах распознавание производится на основе вычисления корреляции входного изображения с эталоном (т.е. изображением, в состав которого входит полная информация обо всех объектах, которые необходимо распознать в случае наличия таковых во входных данных), формируется соответствующий волновой фронт, после чего анализируются свойства выходного сигнала лазерного коррелятора. В случае наличия в выходном сигнале пиков, превышающих некоторое заранее заданное пороговое значение, говорят о распознании входного изображения (или наличии распознанного объекта в поданной на вход лазерного коррелятора сцене).
В связи с этим, естественно, крайне важное значение приобретает вопрос о выборе эталонного изображения. К сожалению, применение наиболее простого, так называемого "традиционного" метода, при котором в качестве эталона используется изначальное изображение (т.е. изображение некоторого объекта, соответствующего наилучшим условиям освещенности, отсутствию помех и т.п.) распознаваемого объекта, сопряжено с существенными трудностями. Так, геометрические преобразования входного распознаваемого объекта, помехи приводят к резкому ухудшению характеристик выходного корреляционного пика, что делает крайне сложным, а зачастую и просто невозможным успешное решение задачи. Кроме того, при использовании такого подхода для задач формирования волновых фронтов и различения изображений в реальном масштабе времени необходимо хранить базу данных, содержащую весь набор необходимых эталонов, что крайне неудобно и существенно замедляет процесс

Рис. 12 Моделирование корреляции ЬРСС - фильтра с эталоном, подвергшимся изменению масштаба с
промежуточными значениями
Из приведенных данных следует, что данный КФ инвариантен не только к заложенным в него (т.е. значениям изменения масштаба, входившим в обучающий набор), но и к промежуточным значениям изменениям масштаба.
Также проводится проверка (см. Рис. 13) данного инвариантного КФ относительно так называемой проблемы нескольких классов (проблемы распознания объектов, относящихся к классу изображений, для которого был синтезирован КФ, на фоне сходных объектов, не относящихся, тем не менее, к данному классу [65]).