25光学图像识别解析

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,光学图像识别,11/15/2024,1,光学图像识别,41 图像识别和光学相关器,42 非相干识别器,43 Vander Lugt相关器,44 实时Vander Lugt相关器,45 Vander Lugt相关器的小型化,46 旋转不变Vander Lugt相关器,47 比例不变Vander Lugt相关器,48 联合变换相关器,49 实时联合变换相关器,410 联合变换相关器的应用,411 旋转不变联合变换相关器,412 结论,4.1 图像识别和光学相关器,很久以来，人们始终在争论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急性的工作例如:,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识别对方的目标，诸如、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，然后进展计数,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明显，仅当f(x,y)和 g(x,y)全同时，光强的积分c(0,0)才到达极大,只要测出光强的积分，就可以判定图形f(x,y)和g(x,y)的相像性留意，这一识别过程把简洁的二维图形化简为一个点,图4.1 光学图像识别器图示,2、相关器的局限性,仅能判别两个完全一样的图形，假设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，即便两个图形完全一样，用相关器是无法识别的,相关器很简洁识别印刷体字符，却无法识别手写体字符,相关器简洁识别人脸的照片，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,4.2 非相干识别器,用一个面光源以同时产生很多个准直光束。假设两个图形透亮局部相对于这一平行光束是重合的，它通过其次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，并指示其位置假设输入平面上存在不止一个图形，则在输出平面上消逝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,4.3 Vander ugt 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，则最终得到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/,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 2,sin/,+F(u,v)G*(u,v)exp i 2,sin/,图4.4VLC的识别过程,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)的逆变换将分别消逝在输出平面上(b,0)及(-b,0)处，F(u,v)G*(u,v)的逆变换为f(,)g(,)。,4.4 实时Vander ugt 相关器,1、透射型实时VLC的根本装置,为了实现实时图像识别，用空间光调制器SLM来输入图形，最终用探测列阵AD来探测相关峰,图中L,l,为显微物镜；L,2,为准直透镜；L,3,，L,4,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为参考光.,图4.5 透射型VLC的装置,2、反射型实时VLC的根本装置,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 进展实时相关识别,4.5 Vander ugt 相关器的小型化,小型化VLC底板尺寸为31cm23cm，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20,o,40,o,),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4.8 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试验,(a)坦克模型,(b)坦克的匹配滤波器MSF,(c)相关信号,图4.坦克模型的相关识别试验,装备在头部小型化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4.10 固态光学相关器部件分解图,图4.11 局部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,利用圆谐函数开放实现旋转不变VLC的方案,输入函数f(x,y)用极坐标表为f(r,)，并用指数函数开放：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重量的奉献，,结论：当参考信号中包含多个(大于一个)圆谐函,数重量时相关输出是旋转可变的。,利用圆谐函数开放实现旋转不变VLC的方案,假设参考信号中仅包含一个(某一级)圆谐函数重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，明显猛烈地依靠于极坐标系原点的选择及圆谐函数重量的级 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四周，并选择较低级次的圆谐函数重量作为参考信号。,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“”指出圆谐函数的开放中心；图(b)给出第一级的圆谐函数重量的振幅；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 第一级圆谐函数重量,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像时，仍有相关峰输出,引入下面的变量代换：=lnx,=lny,图形函数表为 f(,)=f(lnx,lny),对原函数进展 倍的比例缩放的结果为,f(,)=f(lnx,lny)=f(+1,+1),式中 1=1=ln。,假设图形函数f(,)与f(+1,+1)进展相关识别，明显有相关峰输出。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 =exp1=exp1。,在上述处理过程中，不能以f(x,y)作为输入信号，而必需用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，必需承受变换后的参考信号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。固然最为简洁而有用的方法是用变焦镜(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。,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.,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),假设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.,对联合功率谱|S(u,v)|2再进展一次傅里叶逆变换，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四周，称之为0 级项，它们不是信号两个相互关项 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 级项分别在 f(x,y)和g(x,y)一样的状况下，o2(,)和 o3(,)的函数形式一样,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。,在早期的试验中，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，用透镜进展逆变换，获得相关输出。假设要对多个目标图形fn(x,y)(n=l,2,N)进展识别，上述过程必需重复屡次，明显是特殊费时费事的。,然而，假设承受高区分率光寻址的空间光调制器来代替胶片完成上述中介过程，联合变换相关器JTC的优越性就表达出来了,1981年，Pichon和Huignard第一次用光折变晶体BSO来实时记录联合变换的功率谱,1985年，Loiseaux 等把BSO放在傅里叶平面上，并在输入平面上放置BSO液晶光阀LCLV尽管BSO晶体的区分率高达1000 lp/mm(线对每毫米)，BSOLCLV系统只能实现12 1p/mm的区分率，可用面积为25mm25mm，相当于300300个像素这一方案实现了JTC中的实时平方律转换,1984年，Yu和Lu提出用LCLV作为平方律探测器，而在输入平面上承受计算机把握的磁光空间光调制器(MOSLM)的实时可编程JTC方案，当时MOSLM的空间带宽积或像素数和LCLV的区分率比胶片或BSO的区分率低，所以在上述系统中都用长焦距变换透镜,1987年，Yu等又提出了用液晶电视(LCTV)作为电寻址SLM，并用CCD记录联合变换功率谱探测到的图形再通过LCTV显示出来，并由CCD探测相关输出,特点：(1)不承受长焦距变换透镜，因而JTC是相当紧凑的(2)用CCD来探测功率谱，从而在其次