用于光学相关模式识别的二值化方法研究.pdf

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1、第21卷第6期红外与毫米波学报Voi.21，No.62002年12月J.InfraredMiiiim.WavesDecember，2002"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""用于光学相关模式识别的二值化方法研究王国田王汝笠傅艳红李佳柴震海（中国科学院上海技术物理研究所，上海，200083）摘要基于用传统二值化方法实现相关模式识别较困难的问题，提出了三种新的适用于光学模式识别的二值化算法.并用光学-数字混合系统

2、对这些算法进行了模式识别的计算机仿真实验，实验结果证明这三种二值化算法对于不同景象的光学模式识别分别有较好的效果.关键词二值化，模式识别，光电混合.RESEARCHOFBINARIZATIONMETHODSUSEDFOROPTICALCORRELATIONPATTERNRECOGNITIONWANGGuo-TianWANGRu-LiFUYan-hongLIJiaChAIZhen-hai（ShanghaiInstituteofTechnicaiPhysics，ChineseAcademyofScie

3、nces，Shanghai200083，China）AThreenewbinarizationaigorithmsusedforcorreiationpatternrecognitionweredescribed，duetothedifficuityofreai-izingcorreiationpatternrecognitionbythetraditionaibinarizationmethod.Thenwerecarriedoutcomputersimuiationandexperi-ment

4、oftheseaigorithms.Experimentresuitsshowthatthesebinarizationaigorithmshasrespectiveiybettereffectsforthepatternrecognitionofdifferentscenes.Keywodbinarization，patternrecognition，eiectronic-optichybrid.的光学模式识别分别有较好的效果.引言1光学模式识别中的二值相关与灰度相关进行光学模式识别的过程，实际

5、上是输入图像傅里叶变换谱与模板函数之间的卷积运算，即相关目前进行光学模式识别常用的都是灰度相关，运算.通常情况下，图像傅里叶变换谱的位相函数是而光学模式识别中已开始使用二值相关.一般情况连续的，要在现有的实时光调制器件上准确性的记下，灰度相关的信息量较多，选择常用的相关算法都会得到较好的效果；而用二值相关［1］时，图像的信息录和再现一个连续的位相函数，仍然心有余而力不足.目前常见的MOSLM、FLC—SLM等多为离散化调量丢失较多，但要是选择合适的二值化算法，其相关制器件，仅能实现0、1二值振幅调

6、制或0、!二值位效果也不差，目前俄罗斯在进行地形匹配和影像匹相调制等离散型函数.因此，必须对连续的位相函数配时，大部分都是采用二值相关，这样为硬件解决了进行二值化处理，即在做相关匹配之前，要对输入图许多无法克服的困难.我们可以大致计算一下二值像和模板图像分别进行二值化处理，这就涉及到一相关与灰度相关的计算量.一般情况下，相关模式识个关键课题，如何选择适用于光学模式识别的二值别都要进行FFT运算，典型的灰度相关FFT需要浮化算法.点的乘法器和加法器，而二值相关只用到XOR门限本文首次将经典的微分直方

7、图二值法用于光学和整数加法器.假设输入图像大小为!!!，滤波器模式识别中，并根据光学模式识别的独有特性，提出函数图像大小记为"!"，典型的FFT和IFFT需要2（!+"）个浮点乘法，需要6（!+了2种新的二值化算法，然后应用自制的光电混合4（!+"）iog2自动目标识别系统对这些算法进行了计算机仿真实2（!+"）浮点加法.完成一次相关运算需要"）iog2验，实验结果表明这3种二值化算法对于不同景像进行正、逆FFT各一次，故完成一次灰度相关所需运稿件收到日期2002-03-12，修改稿收到日期200

8、2-05-23Received2002-03-12，revised2002-05-23456红外与毫米波学报21卷算量为（8I+m）2log（I+m）个浮点乘法和1（2I+其相应的有关光学相关的评价参数.优化相关阈值2m）2log（I+m）浮点加法.而完成一次二值相关所法二值化就是其中的一种较为理想的方法.2需运算量为（I+m）2m2个XOR运算和（I+m）2m2假设输入图像函数为g（i，），大小为m"m，log（m2）滤波函数为（fi，），大小为I"I，产生相关平面c2i!i个1