二维光学图像的快速采集与特征识别研究毕业设计论文
利用光学成像的计算机视觉算法研究
利用光学成像的计算机视觉算法研究光学成像技术是一种非常常见的技术，它能够将光学信号转化为数字信号，从而实现对图像的采集和处理。
在视觉算法研究中，光学成像技术的应用非常广泛，利用计算机视觉算法可以实现许多有趣的应用和研究。
本文将介绍利用光学成像的计算机视觉算法研究，包括图像处理、特征提取、目标跟踪等方面。
图像处理是光学成像技术研究中的基础，它能够将图像进行滤波、增强、减噪等处理，从而提高图像质量和准确性。
通过图像处理技术，可以将图像中的信息提取出来，以便进行深入研究。
例如，可以利用图像分割技术将图像中的目标分离出来，以便进行目标识别和分类研究。
此外，利用图像处理技术进行场景分析和重构也是研究光学成像技术的重要手段。
特征提取是光学成像技术研究中的另一个核心领域。
利用计算机视觉算法，可以从图像中提取出特定的特征，例如角点、边缘、直线、面积等。
这些特征可以用于目标识别和跟踪，也可以用于场景分析和重构。
例如，利用特征匹配技术，可以实现在不同场景下的目标匹配，从而实现目标跟踪和检测。
目标跟踪是光学成像技术研究中的一个重要应用，它能够实时追踪并定位运动目标的位置和姿态信息。
利用计算机视觉算法，可以实现目标跟踪的各个环节，例如目标检测、特征提取、特征匹配等。
此外，还可以利用运动模型和卡尔曼滤波等算法，对目标进行运动预测和姿态修正，从而提高跟踪效果和准确性。
目标跟踪技术在许多领域都有广泛的应用，例如智能交通、安防监控、机器人导航等。
总之，利用光学成像的计算机视觉算法研究有着广泛的应用和研究领域，涉及图像处理、特征提取、目标跟踪等方面。
随着技术的不断发展，视觉算法的应用前景也越来越广阔。
对于相关领域的研究人员来说，掌握光学成像技术和计算机视觉算法非常重要，可以帮助他们提高研究效率和准确性。
图像识别技术的研究现状论文
图像识别技术研究现状综述简介：图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。
在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。
只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。
图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。
在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。
对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。
这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。
图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。
随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。
它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。
图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。
图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。
过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。
计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。
物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。
二维成像原理
二维成像原理一、引言在现代视觉科学中，二维成像技术是经常被使用的一种技术。
二维成像技术利用光的物理特性和电信号处理技术，能够让人类观察到复杂的物体内部结构、不同物体之间的区别等一系列信息。
本文将对二维成像的原理进行详细阐述。
二、光学和探测原理首先，光学和探测原理是二维成像的重要基础。
在二维成像中，外部光源向被观察对象发出光线，并从被观察对象表面反射或透过到内部不同介质进行折射。
探测设备能够通过适当的方式接收到这些光线，同时记录下来并转换为数字信号。
常见的光学和探测设备有照相机、CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体）等。
三、信号处理原理其次，信号处理原理也是二维成像的重要组成部分。
由于探测设备产生的信号并不能直接被使用，必须对信号进行处理才能得到有效信息。
对于数字信号，通过一些数字信号处理（DSP）算法，如频域分析、时域分析、滤波和边缘检测等，可以得到有用的信息。
这些信息可以进一步展示在电视、显示器或打印机等设备上。
四、显示技术原理最后，显示技术原理也是二维成像技术的重要组成部分。
显示技术是将数字信号转换成视觉图像的过程。
常用的显示技术有LCD（液晶显示器）、CRT（阴极射线管显示器）和LED（发光二极管显示器）等。
不同的显示技术有不同的特性和优缺点，用户需要根据自己的需求选择适合自己的显示技术。
五、应用领域二维成像技术在医学、工业、安全检测等领域有广泛的应用。
医学领域，X射线和CT扫描等二维成像技术能够在不 invading 病人身体的情况下，观察病变的位置和大小；在工业领域，二维成像技术能够检测机械制造中的缺陷或裂纹；在安全检测方面，X射线和安检仪等二维成像技术能够观察人体物品内部的信息，发现潜在的安全威胁。
六、结论综上所述，二维成像技术是一种应用广泛的技术。
它通过光学和探测原理、信号处理原理和显示技术原理等多种方法，使人类能够观察到物体内部结构等信息。
相信在未来，二维成像技术将会有更多的应用，带来更多的价值和创新。
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
毕业设计二维码生成与识别系统的设计与实现
毕业设计二维码生成与识别系统的设计与实现毕业设计：二维码生成与识别系统的设计与实现随着科技的快速发展，二维码技术已经广泛应用于生活的各个领域。
为了更好地研究和应用二维码技术，本文将设计并实现一个二维码生成与识别系统。
本系统将提供二维码生成、存储、识别等功能，并针对不同的应用场景进行优化。
在系统开发初期，需要对目标用户的需求进行深入分析。
本系统的用户主要包括学生、教师和企业管理者。
学生和教师需要使用二维码进行个人信息存储、考试签到等操作；企业管理者需要使用二维码进行产品信息跟踪、员工信息管理等操作。
因此，系统应具备以下特点：易用性：系统界面应简洁明了，操作应简单易懂。
高效性：系统应具备高效的二维码生成与识别能力。
安全性：系统应保证用户数据的安全性，避免信息泄露。
可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，方便未来功能扩展和升级。
本系统需要存储用户信息、二维码信息等数据。
为了确保数据的安全性和完整性，选用关系型数据库MySQL进行数据存储。
数据库主要包括用户表、二维码表等，每个表包含相应的字段，如用户ID、用户姓名、二维码ID、二维码内容等。
本系统采用B/S架构，用户可以通过浏览器访问系统。
系统主要包括用户接口、业务逻辑层和数据库接口三个部分。
用户接口负责与用户进行交互，业务逻辑层负责处理用户请求并调用数据库接口进行数据存储和读取，数据库接口负责与数据库进行交互。
（1）用户注册模块：用户可以通过该模块进行注册，填写个人信息并生成对应的二维码。
（2）用户登录模块：用户可以通过该模块进行登录，验证个人信息并进入系统主页面。
（3）二维码生成模块：用户可以在主页面选择生成二维码，填写相关信息并生成对应的二维码图片。
（4）二维码识别模块：用户可以通过该模块进行二维码扫描，识别二维码内容并返回相应的信息。
（5）数据管理模块：企业管理者可以通过该模块进行数据管理，查看用户信息和二维码信息，并对异常数据进行处理。
本系统使用Python中的qrcode库进行二维码生成。
图像边缘检测毕业设计论文
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摘要
随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。
首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。
然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等的基本原理，接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。并通过理论分析和仿真计算比较了经典边缘检测算子各自的优缺点及适用性。
数字图像处理研究的内容主要有:
(1)图像获取和图像表现阶段主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式,以及把数字图像用所需要的形式显示出来。
(2)图像复原当造成图像退化的原因已知时,复原技术可用来进行图像的校正。复原技术是基于模型和数据的图像恢复,其目的是消除退化的影响,从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。
Finally,usematlab-GUI programming, design a graphical interface, integrated operator logand canny edge detectioБайду номын сангаас operator, increasing the practicality of the whole process.
光学图像识别技术的研究与应用
光学图像识别技术的研究与应用随着科技的不断进步，我们的生活和工作环境中已经离不开图像识别技术。
而光学图像识别技术，则成为图像识别技术中的一大重要分支。
那么，在这个技术日益成熟的时代背景下，我们应该如何去了解和学习这项技术？本文将从光学图像识别技术的基本原理、发展历程、现状以及未来应用方向等多个方面探讨这一话题。
一、光学图像识别技术的基本原理光学图像识别技术，是指利用光学原理，将物体图像转化为数字信号，并对数字信号进行处理和分析，从而实现图像识别。
所谓光学原理，就是将光线通过透镜或其他光学元件进行折射、反射、散射等变换，从而形成一个具有特定信息的图像。
在图像识别中，首先需要采集物体的图像，这个过程就是图像的获取。
图像采集可以通过相机、扫描仪、手机等设备进行，采集到的图像需要经过去噪、变换、归一化等处理，以准备后续的数据分析。
当我们拿到图像数据后，我们可以对图像进行各种处理，如边缘检测、特征提取、分类等算法。
这些算法可以分别按照不同的方式，从图像数据中提取出所需要的特征，从而达到识别目的。
二、光学图像识别技术的发展历程可以说，光学图像识别技术的发展至今已经有了一段较长的历程。
早在20世纪30年代，人们就开始利用仪器设备进行图像的放大和增强，富里曼等人还发明了“台式扫描仪”，遗憾的是那时候的技术水平并没有达到能够实现自动图像识别的地步。
到了20世纪60年代，人工智能在语言、逻辑等领域的迅速发展，也带动了图像识别研究的快速发展。
在这个时代，人们首次尝试利用特定算法对图像进行分析识别，同时也开始探索图像识别技术在医疗、安全等领域的应用。
至21世纪初，随着计算机性能的不断提高和人工智能技术的不断发展，光学图像识别技术也迎来了快速发展的黄金时代。
在这个时代，计算机视觉的应用范畴不断拓展，实现了从二维图像向三维图像的拓展，并经过多年的探索和实践，人们已经开始能够将诸如人脸、视网膜、运动物体等特定类型的图像进行高质量的自动识别。
（完整版）图像识别毕业设计
（完整版）图像识别毕业设计图像识别毕业设计篇一：毕业设计人脸识别系统的研究与实现人脸识别系统的研究与实现目录第一章绪论第一节课题背景一课题的------------------------------------------------------------------------------1二人脸识别技术的研究意义------------------------------------------------------------1第二节人脸识别技术的国内外发展概况---------------------------------------------------3一国外发展概况---------------------- --------------------------------------------------2二国内发展概况---------------------------------------------------------------------------4第二章系统的需求分析和方案选择---------------------------------------------------------5第一节可行性分析------------------------------------------------------------------------------5一技术可行性分析------------------------------------------------------------------------5二操作可行性分析------------------------------------------------------------------------5第二节需求分析---------------------------------------------------------------------------------6一应用程序的功能需求分析------------------------------------------------------------6二开发环境的需求分析------------------------------------------------------------------7三运行环境的需求分析------------------------------------------------------------------7第三节预处理方案选择------------------------------------------------------------------------7一设计方案原则的选择------------------------------------------------------------------7二图像文件格式选择---------------------------------------------------------------------8三开发工具选择---------------------------------------------------------------------------8四算法选择分析---------------------------------------------------------------------------8第三章系统的概要设计------------------------------------------------------------------------9第一节各模块功能简介------------------------------------------------------------------------9第四章系统详细设计-------------------------------------------------------------------------14第一节系统整体设计简述-------------------------------------------------------------------14第二节图像处理详细设计-------------------------------------------------------------------14一位图详细设计-------------------------------------------------------------------------14二图像点处理详细设计----------------------------------------------------------------15（二）光线补偿算法和代码实现----------------------------------------------------------16（三）图像灰度化算法和代码实现-------------------------------------------------------18（四）高斯平滑算法和代码实现----------------------------------------------------------20（五）灰度均衡算法和代码实现----------------------------------------------------------23（六）图像对比度增强算法和代码实现-------------------------------------------------25 第三节编程时的问题解决-------------------------------------------------------------------26第五章结构设计-------------------------------------------------------------------------------28第六章测试-------------------------------------------------------------------------------------35第一节测试方案选择的原则----------------------------------------------------------------35第二节测试方案-------------------------------------------------------------------------------36结束语----------------------------------------------------------------------------------------------------------37 致谢参考文献摘要人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
本科毕业论文-—基于opencv的图像识别
基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。
由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。
该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。
本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。
2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。
在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。
所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。
3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。
Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。
4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。
关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。
二维材料的光学性质研究
二维材料的光学性质研究随着材料科学的发展，二维材料的研究成为了当前研究热点之一。
与传统的三维材料不同，二维材料的特殊结构赋予了其独特的光学性质。
本文将从几个方面探讨二维材料的光学性质研究。
首先，二维材料的光学吸收性质是研究的重要方向之一。
二维材料的单原子层结构使得其光学吸收度非常高，能够吸收宽波段的光线。
这种特性使得二维材料在太阳能电池和光电器件等领域有着广泛的应用前景。
同时，二维材料的光学吸收性质还与其禁带宽度和能带结构等因素相关。
通过调控和设计二维材料的结构和组分，可以实现对其光学吸收性质的调控和优化。
其次，二维材料的光学散射性质也备受关注。
光学散射是光与材料相互作用时产生的重要现象，对于研究和应用二维材料具有重要意义。
根据散射过程的不同，可以将光学散射分为弹性散射和非弹性散射。
弹性散射是指光子与材料中的电子或晶格发生相互作用后，能量和动量守恒的散射过程。
非弹性散射则是指光子在与材料相互作用时，能量和动量不守恒的散射过程。
通过研究二维材料的光学散射性质，可以揭示其内部结构和电子态密度等信息。
此外，二维材料的光学响应时间也是一个重要的研究方向。
光学响应时间是指材料在光照射下，由非平衡态恢复到平衡态所需的时间。
对于二维材料来说，由于其单原子层结构，光电荷载流子的寿命相对较短，导致其光学响应时间较快。
这使得二维材料在光电器件中具有更快的响应速度，适用于高速通信和光电传感等领域。
而研究二维材料的光学响应时间，则需要利用快速光学和电学测量技术，实时观察和分析其光学行为。
最后，二维材料的光学性质与外界环境的相互作用也需要深入研究。
在实际应用中，二维材料通常处于复杂多样的环境中，例如光照、温度和湿度等。
这些外界环境的变化可能会对二维材料的光学性质产生重要影响。
通过研究二维材料与不同环境条件下的相互作用，可以更好地理解其光学性质的本质，并为实际应用提供指导。
综上所述，二维材料的光学性质研究是目前材料科学研究的热点之一。
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毕业设计设计题目：二维光学图像的快速采集与特征识别研究毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要 (I)Abstract .................................................................................................................................. I I 第一章引言 .. (1)第二章空间滤波的傅里叶变换 (3)2.1 空间滤波的基本理论 (3)2.2空间滤波概念 (3)2.3 二维傅里叶变换和空间频谱 (4)2.4 透镜的二维傅里叶变换 (4)2.5 三透镜系统 (5)2.6 空间滤波的傅里叶分析 (6)第三章基于电动平移台的二维光学图像采集系统 (10)3.1系统的设计和硬件组成 (10)3.2系统开发与控制程序的设计 (11)3.2.1添加AutoCP模式实现自动保存bmp图像 (11)3.2.2 添加AutoSP模式实现自动保存灰度数据 (13)3.3系统测试 (14)3.4 总结 (15)第四章分数傅里叶变换的光学图像识别 (16)4.1 分数傅里叶变换光学相关器及其发展 (16)4.2 光学分数傅里叶变换 (16)4.3 分数相关模式识别 (17)4.4传统相关和分数相关的比较 (18)4.5 分数阶对分数相关信号的影响 (19)4.6分数相关对畸变图像的识别 (20)4.7小结 (21)结束语 (22)致谢 (23)参考文献 (24)本论文主要是研究二维光学图像的快速采集与特征识别，分别讲述二维光学图像采集及相关的图像处理。
二维光学图像的快速采集利用二维移动平台和图像采集卡的组合使用，在VC++6.0程序开发环境下开发了系统的自动控制程序，精确控制每次图像采集的坐标，实现了保存指定位置的光强分布图像和保存指定位置光强分布对应的灰度值两种模式的功能，然后把得到的不同位置的图像在图像处理软件中拼接成大幅图像。
图像特征研究则是通过理论分析和数值计算研究了分数傅里叶变换相关识别性能。
在匹配滤波方法基础上，对传统相关和分数相关输出信号特性进行了比较；分析了分数阶对分数相关信号的影响；对存在畸变的图像进行了分数相关识别模拟计算分析并通过光学实验验证。
关键词：图像；电位移动平台；图像信息处理；分数傅里叶变换；CCDAbstractThis paper is a fast acquisition and feature recognition of 2D image, respectively, about two dimensional optical image acquisition and image processing. Two dimensional optical image acquisition using combined two-dimensional mobile platforms and image acquisition card , automatic control program of the system developed in VC++6.0 programming environment. precise control of each sampling location, the gray save specify the location of the intensity distribution of image and save the specified location intensity distribution corresponding to the value function of the two modes then, the different positions of the image according to its position in the image processing software are spliced into a big image. Research on image feature is the performance of fractional Fourier transform correlation recognition is studied by theoretical analysis and numerical calculation. Based on Matched filtering method , compared with the traditional correlation and fractional correlation output signal characteristics; analysis of the impact of fractional order of fractional correlation signal; the image distortion of fractional correlation recognition simulation analysis by optical experiments.Keywords: Image; Potential mobile platform; Image-information-processing; Fractional Fourier Transform; CCD第一章引言视觉是人类从外界获得讯息的必要手段，人类由视觉获得讯息的重要来源是图像，大概有百分之七十的讯息是通过人眼的图像而获得的。
所谓的“图”，是分布对象传输或反射的光；人类通过视觉系统对外来的图像信息进行处理，在脑海中形成记忆和了解。
记忆虽是看不见摸不着，但它是客观存在的，了解却是人的感觉，两者构成了图像。
因此，在图像处理时不可以把图像形象认为是阴影或颜色的二维或三维空间变化的光分析。
图像处理就是把图像所包含的信息进行加工处理，来满足人们的视觉心理或行为的应用需求。
光学图像处理的历史已经有一个多世纪，光学图像处理技术迅速发展是在1960年红宝石激光这一相干光源被发明之后，它是近年来现代信息处理技术中的重要组成部分，在现代光学中占据着很重要的地位[1]。
现代光学发展史上的三件大事：全息照相术的发明，光学传递函数概念的建立，以及激光的发明。
它们是光学信息处理的基础，光学图像处理的主要依据是透镜的傅里叶变换。
事实上，早在1873年，德国阿贝(Abbe)的二次衍射成像理论就为光学信息处理奠定了理论基础。
1935年，物理学家泽尼克(Dutchman Fritz Zernike)相衬显微镜的发明，为光学信息处理技术的发展迈了一大步。
用相衬显微镜可直接观察很小的位相物体，如细菌等，并且可以将位相分布转化为强度分布。
利用此特性可以实现用光学方法对图像处理，从而成功的解决了因为染色而导致细菌死亡的难题。
1963年，复数空间滤波的概念的提出使光学信息处理进入了普遍使用的新阶段。
光学信息处理包括光学图像的生成，传输，检测和处理。
所需要的光学图像称为信号，在这个过程中可能会产生不必要的噪音。
光学信息处理的输入信息是光信号，光信号来自图像或是由电信号或声信号转换而来的。
光学处理优于数字图像处理，它的容量大，运行速度快，可以用来对光学图像进行快速采集处理。
光学图像的识别技术非常好的继承了上述特点，它是在傅里叶光学的基础上发展起来的，并成为了光学信息的主要分支。
因为光学信息处理的识别率非常高，已被应用到导弹和火箭的导航系统上。
最近，该技术也开始普遍的应用于许多民用领域，如：交通系统的车牌照的识别和人脸识别等各个方面，因此对光学图像的识别技术的深入研究具有实际意义和广阔的应用前景，也成为了人们关注的重点[2]。
光学图像采集和处理技术是近年来光学测试和测量领域的一项新技术。
它为光、机、电、算集成测量系统的一个组成部分。
使用CCD的技术，光学成像系统，数据采集和处理系统构成光学采集处理系统，它具有处理速度快、应用方便、精度高等特点，现有机械式、光学式、电磁式测量系统都不能与之相比。
它被普遍应用于国防、工业、航空和其他领域。
然而，光学图像的频谱分析要从实验室应用到工业和军事中，有很多问题需要在现实中解决。
例如旋转相关不变性，寸相关不变性，图像的三维变化以及背景噪声的处理，信噪比的提高等。
这些因素都会使目标图像不同程度的失真，使目标图像和参考图像相关峰值迅速下降，随着对象的失真程度越大而被误判，甚至不能识别[3]。
光学模式识别具有高度并行性、信息容量大、运行速度快的特点，可对信息进行快速处理。
光学相关是光学模式识别中的主要方法之一。
光学相关识别的基本原理是增强输入图像的特征信息，减少噪声背景的影响，寻找合适的滤波器设计的滤波算法。
设计识别能力更强的匹配滤波器，必将更加值得人们研究。
无论是空间匹配滤波相关或是联合变换相关，都是基于对信息的光学傅里叶变换。