基于Matlab 的图像联合变换相关识别课件_第1页
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文档简介

1、基于Matlab 的图像联合变换相关识别的实现郭雪雪09300720249实验原理实验过程实验结果Matlab模拟实验原理背景知识：图像相关识别的目的是从一些图像( 如文字， 指纹， 生物样品等) 中鉴别是否具有某一特定图像。 这种技术现已广泛应用于医学图像处理， 安全子系统，指纹及容貌识别， 光学特征识别及跟踪等。光学方法具有容易受到外界条件( 如温度，振动， 空气的流动等) 影响的弱点， 因而在使用过程中随着计算机的普及与计算机软硬件功能的加强 利用计算机处理图像文件 以其良好的可控制性，无破坏性，可复现性， 易观察性和经济性等特点 受到人们的关注。中心分别位于(-b, 0) 和(+b,

2、0) 处的待识别目标图像t(x+b, y) 和参考图像t(x-b, y) 同时对称地输入到傅里叶变换透镜LFT1的前焦平面上O 则该平面上的复振幅透射率可表示为在透镜LFT1的后焦平面上形成u(x,y) 的联合傅里叶变换频谱( 复振幅) 分布式( 1) ( 2) 中 R( fx, fy) 和T( fx, fy) 分别为参考图像r(x, y) 和待识别目标图像t(x, y) 的傅里叶变换谱复振幅分布。 fx= x/ f 和fy= y/ f 分别为透镜LFTl后焦平面上的空间频率。 f 为傅里叶变换透镜LFTl的焦距 ， 为相干照明光波的波长。该复振幅分布经平方律转换器转换成联合变换功率谱分布该功率谱经透镜LFT2二次傅里叶变换后 在输出平面( 即LFT2的后焦平面) 上得到I( fx, fy) 的傅里叶变换 有式( 4) 中 表示相关运算 *表示卷积运算。从式( 4) 可以看出 在输出平面上x= 2b 处出现r 和t 的相关点。 图像r 和t 相同时 将出现较亮的相关点; r 和t 不同时 则出现较暗的弥散斑。以此便可实现图像的相关识别。实验分析输入图像F均位于坐标轴上，(a)CCD上读出的功率谱;(b)经过电脑处理（IFFT）的相关识别结果2b=40pixels2b=150pixels2b=250pixelsX Axi

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