光学图像识别PPT课件
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《光学信息处理技术》课件
光学信息处理技术在理论和实践 中得到了广泛研究和应用。
光学信息处理技术的发展 趋势
光学信息处理技术将更加智能化、 高效化和便捷化，推动科技进步 和应用创新。
结语
通过本课程，我们总结了光学信息处理技术的基本原理和应用，并展望了未 来光学信息处理技术的发展可能性。
快速傅里叶变换是一种高效计算傅里叶变换的算法，可用于图像频谱分析和滤波。
数字图像处理技术
1 像素图像处理方法
像素图像处理方法以像素为基本处理单元，包括增强、滤波和分割等处理操作。
2 处理方法
数字图像处理方法包括变换、编码和压缩等技术，可用于图像编辑和图像信号分析。
3 区域处理方法
区域处理方法将图像分成不同区域，进行分割、特征提取和对象识别等操作。
光学信息处理技术广泛应用于图像处理、光学光学信息处理技术具有高速、高精度和免疫干扰等优点，但对环境光和噪声敏感。
基本光学信息处理技术
光学显微镜
光学显微镜是一种基于光学原理 的图像放大装置，可观察细小物 体及其结构。
光学干涉仪
光学衍射仪
光学干涉仪是一种利用干涉现象 测量物体形状和表面特性的仪器。
《光学信息处理技术》 PPT课件
本课程介绍了光学信息处理技术的基本原理和应用。通过本课程，你将了解 到光学信息处理技术的概述、基本方法、图像计算方法、数字图像处理技术、 光学识别技术以及其发展前景。
光学信息处理技术概述
定义
光学信息处理技术涉及使用光学原理和技术处理和传输信息的一系列方法和技术。
应用领域
光学衍射仪利用光的衍射现象处 理和分析光的信息，包括干涉、 衍射和散射。
光学信息处理的图像计算方法
1
赫尔曼-默里变换
光信息技术5 联合傅里叶变换相关图像识别
实验五 联合傅里叶变换相关图像识别光学图像和特征的分析与识别是近代光学信息处理的一个重要研究领域。
人们一直在研究能够自动识别图像和特征的机器或系统，在工业上用于自动识别卫星遥感图像中的特征地形地貌，识别文件和信用卡上的签字，将现场指纹和大量档案指纹进行比对，从生物切片的显微图像中识别病变细胞，在军事上则用于识别空中和地面目标等等。
光学图像特征识别系统的基本结构是光学相关器，具有高度并行、大容量、快速处理等特点，在一些领域中已取得接近实用的成果。
联合傅里叶变换(Joint-Fourier transform)是重要的相关处理，在指纹识别、 字符识别、目标识别等领域已逐步进入实用化阶段。
本实验使用空间光调制器实现了实时光电混合处理，是典型的近代光学信息处理实验。
一、实验原理1. 联合傅里叶变换功率谱的记录联合傅里叶变换相关器（joint-Fourier transform correlator ， JTC ）简称联合变换相关器，分成两步，第一步是用平方记录介质（或器件）记录联合变换的功率谱，如图1所示。
[]()(,)(,)(,)exp exp (,)exp (,),()2S u v f x a y g x a y i xu yv dxdy f 22i au F u v i au G u v 1f f πλππλλ∞∞-∞-∞⎡⎤=++--+⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤=+-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎰⎰图中L 是傅里叶变换透镜，焦距为f ，待识别图像（例如待识别目标、现场指纹）的透过率为f (x ,y )，置于输入平面（透镜前焦面）xy 的一侧，其中心位于（-a , 0）；参考图像（例如参考目标、档案指纹）的透过率为g (x , y )，置于输入平面的另一侧，其中心位于（a , 0）。
用准直的激光束照射f ,g ，并通过透镜进行傅里叶变换。
在谱面(透镜的后焦面)uv 上的复振幅分布如果用平方律记录介质或用平方律探测器来记录谱面上的图形，得到：(,)(,)exp (,)*(,)exp *(,)(,)(,),()2222S u v F u v i au F u v G u v f 2i au F u v G u v G u v 2f πλπλ⎡⎤=+⋅⎢⎥⎣⎦⎡⎤+-⋅+⎢⎥⎣⎦图1 联合傅里叶变换功率谱的记录即联合变换的功率谱。
《图像识别》课件
应用领域
包括人脸识别、车牌识别、 街景识别、医学影像处理、 军与象素处理
通过摄像机等设备采集图像，并 对图像进行预处理，如调整亮度、 对比度等。
空间域滤波与频率域滤波 技术
通过滤波器对图像进行去噪和增 强等处理。
边缘检测与特征提取技术
通过卷积核等手段提取图像特征， 如边缘、纹理、颜色等，作为分 类的依据。
学有所用
将图像识别技术应用到实际生 产和生活中，提高工作效率和 生活品质。
未来充满机遇
图像识别技术将继续发展和突 破，为未来的科技发展带来更 多可能。
图像识别的挑战和未来
1.
多模态数据融合
2.
对抗性攻击与防御
3.
图像识别的发展趋势
如何将图像、文本、语音等多 种数据进行融合，实现更准确 的图像识别。
如何避免恶意攻击对图像识别 造成的影响，提高识别的安全 性。
越来越多的行业开始应用图像 识别技术，未来发展潜力巨大。
结语
实战演练
通过实际项目案例，掌握图像 识别应用的基本方法和技巧。
机器学习与图像识别
1 机器学习算法概述
包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等算法，用于对图像特征进行分类和 识别。
2 监督学习与无监督学习
监督学习利用已标注的数据进行训练，无监督学习则是利用未标注的数据进行训练。
3 特征选择和分类器构建
特征选择需要寻找最具判别性的特征，分类器构建则需要根据具体应用场景选择最优的 算法。
《图像识别》PPT课件
本课程旨在介绍图像识别的概念、原理和应用领域，并探讨机器学习和深度 学习在图像识别中的应用。
概述
定义和意义
图像识别是通过计算机模拟 人类视觉过程，识别图像中 的信息，从而实现自动识别 和分类的技术。
《光学》全套课件 PPT
τ
cosΔ
dt =0
τ0
I = I1 +I2
叠加后光强等与两光束单独照射时的光强之和，
无干涉现象
2、相干叠加 满足相干条件的两束光叠加后
I =I1 +I2 +2 I1I2 cosΔ 位相差恒定，有干涉现象
若 I1 I2
I =2I1(1+cosΔ
)
=4I 1cos2
Δ 2
Δ =±2kπ I =4I1
r2
§1-7 薄膜干涉
利用薄膜上、下两个表面对入射光的反射和 折射，可在反射方向(或透射方向)获得相干光束。
一、薄膜干涉 扩展光源照射下的薄膜干涉
在一均匀透明介质n1中
放入上下表面平行,厚度
为e 的均匀介质 n2(>n1)，
用扩展光源照射薄膜，其
反射和透射光如图所示
a
n1
i
a1 D
B
n2
A
n1 C
2、E和H相互垂直，并且都与传播方向垂直，E、H、u三者满 足右螺旋关系，E、H各在自己的振动面内振动，具有偏振性．
3、在空间任一点处
εE = μH
4、电磁波的传播速度决定于介质的介电常量和磁导率，
为
u= 1 εμ
在真空中u= c =
1 ≈3×108[m ε0μ0
s 1]
5、电磁波的能量
S
=E
×H ,
只对光有些初步认识，得出一些零碎结论，没有形
成系统理论。
二、几何光学时期
•这一时期建立了反射定律和折射定律，奠定了几何光学基础。
•李普塞（1587～1619）在1608年发明了第一架望远镜。
•延森（1588～1632）和冯特纳（1580～1656）最早制作了复 合显微镜。 •1610年，伽利略用自己制造的望远镜观察星体，发现了木星 的卫星。 • 斯涅耳和迪卡尔提出了折射定律
《视觉检测》课件
4
特征匹配
将提取到的特征与预先定义的模型进行匹配和比对。
5
最终判定
根据匹配结果，进行最终的判定和决策。
四、视觉检测的实际应用案例
工业生产自动化中的视 觉检测
视觉检测技术在工业生产线上， 帮助检测产品质量、进行自动 化控制和提高生产效率。
智能安防领域的视觉检测
视觉检测技术应用于安全监控 系统，用于实时监测和识别异 常行为，保障公共安全。
医学影像分析中的视觉 检测
视觉检测技术在医学影像分析 中，用于帮助诊断和治疗，如 肿瘤检测和病灶定位。
五、视觉检测的发展趋势
智能化发展
视觉检测技术将越来越智能化，能够自主学习和适应不同环境和场景。
大数据驱动发展
视觉检测技术将利用大数据分析，提高准确率和效率。
优化算法探索
不断探索和优化视觉检测的算法，提高检测结果的准确性和可靠性。
六、总结和展望
1 视觉检测的价值
视觉检测技术具有广泛 的应用价值，为各个领 域带来了许多便利和改 进。
2 视觉检测的前景展望 3 视觉检测的挑战和
解决方案
随着技术的不断进步，
视觉检测将以更高的精
面对复杂的场景和各种
度和效率得到应用。
干扰因素，需要不断研
究和创新，解决实际问
题。
《视觉检测》PPT课件
视觉检测 PPT课件大纲
一、什么是视觉检测？
视觉检测是一种利用光学传感器、摄像机和图像处理算法的技术，用于从图 像中提取特征和进行判定的过程。 视觉检测在生产自动化、智能安防和医学影像分析等领域有广泛的应用。
二、视觉检测技术介绍
光学传感器
利用光学原理捕捉物体的图像信息，如光电二极管、激光传感器等。
图像识别技术PPT学习课件
环行纹: 一边开 口的如 簸箕。
2/26/2020
弓形纹 :像将 引未引 的弓。
斗形纹 :由一 圈圈的 螺纹线 构成。
6
端点：一条纹路在此 终结。
分叉点：一条纹路在 此分开成为两条路或 更多的纹路。
分歧点：两条平行的 纹路在此分开。
2/26/2020
局 部 特 征
孤立点：一条特别短的 纹路，以至于成为一点 。
图像识别
● 指纹 ●字符 ●人脸
2/26/2020
1
图像识别的概念
利用计算机对图像进行处理、分析 和理解，以识别各种不同模式的目 标和对像的技术。
2/26/2020
2
指纹识别
2/26/2020
3
你的手上有几个螺（斗）？？
2/26/2020
4指纹特征Fra bibliotek1总体特征
2
局部特征
2/26/2020
5
总体特征
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模
板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过
这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是
人脸的识别过程 将较➢，待人人根识脸脸据别识图的相人似别像脸程系特特度统征征对可与人提使已脸取用得的：到身的份人信脸息特进征行模判板断进。行比
➢对行灰言度锐➢不 静 都 围 然的视像人人人人处变于度，化同态可内后脸特 觉 素 脸脸脸理换人校其等的图以时即图征 特 统 图图图并脸正预。、人 像 得 ， 在像通征计像像像最的 、 处直脸 到 采 图、预采终图 噪 理方代常特变、图 很 集 像动处集服像 声 过图像 好 设 中态分征换数理及务预 过 程均都 的 备 准图为系特、：检于处 滤 主衡能采会确像征数测理要化特等通集自标、特等：是包图征、过。动定不征。基括像提归摄当搜出同、于预一取人像用索人的人处化脸的镜户并脸位脸理图过、头在拍的置检。像程几采采摄、位测对的。何集集用置不结于光早校设下户和同果人期线正备来 的大表，脸阶补、的， 人小情对图段偿滤拍比 脸等 。图像包、 波摄如 图方像而括灰 以范像面进及。
目视光学系统PPT课件
目视光学系统PPT课件
contents
目录
• 目视光学系统概述 • 目视光学系统的基本原理 • 目视光学系统的应用 • 目视光学系统的设计与优化 • 目视光学系统的未来发展 • 目视光学系统案例分析
01 目视光学系统概述
定义与分类
定义
目视光学系统是指通过光学原理，将目标物体成像并呈现给观察者，以便进行 观察、识别和测量的系统。
光学系统初步设计
根据系统目标和性能参数，选择 合适的光学元件和设计光学系统 结构。
光学系统仿真与优化
利用光学仿真软件进行光学系统 的模拟，对设计进行优化，提高 光学性能。
总结词
设计原则与流程
实际制作与测试
根据优化后的设计，制作实际的 光学系统，并进行性能测试和评 估。
光学元件的选择与优化
总
光学元件的选择与优化
02 目视光学系统的基本原理
光的性质与传播
光的波粒二象性
光的反射、折射和散射
光既具有波动性，又具有粒子性。光 波在空间传播时会产生衍射、干涉等 现象。
当光遇到不同介质时，会发生反射、 折射和散射现象，这些现象对目视光 学系统的成像质量有重要影响。
光的传播速度
光在真空中的传播速度最快，约为 299，792，458米/秒，在其他介质 中的传播速度会减慢。
性。
测量与定位
目视光学系统还可以用于测量和 定位，通过观察和测量目标物体 的位置和尺寸等信息，可以用于 各种领域，如科学研究、工业制
造、军事侦察等。
促进科技发展
目视光学系统的发展和应用推动 了多个领域的科技进步，如天文 学、生物学、医学、地理学等， 为人类认识世界和改造世界提供
了重要的工具。
目视光学系统的历史与发展
contents
目录
• 目视光学系统概述 • 目视光学系统的基本原理 • 目视光学系统的应用 • 目视光学系统的设计与优化 • 目视光学系统的未来发展 • 目视光学系统案例分析
01 目视光学系统概述
定义与分类
定义
目视光学系统是指通过光学原理，将目标物体成像并呈现给观察者，以便进行 观察、识别和测量的系统。
光学系统初步设计
根据系统目标和性能参数，选择 合适的光学元件和设计光学系统 结构。
光学系统仿真与优化
利用光学仿真软件进行光学系统 的模拟，对设计进行优化，提高 光学性能。
总结词
设计原则与流程
实际制作与测试
根据优化后的设计，制作实际的 光学系统，并进行性能测试和评 估。
光学元件的选择与优化
总
光学元件的选择与优化
02 目视光学系统的基本原理
光的性质与传播
光的波粒二象性
光的反射、折射和散射
光既具有波动性，又具有粒子性。光 波在空间传播时会产生衍射、干涉等 现象。
当光遇到不同介质时，会发生反射、 折射和散射现象，这些现象对目视光 学系统的成像质量有重要影响。
光的传播速度
光在真空中的传播速度最快，约为 299，792，458米/秒，在其他介质 中的传播速度会减慢。
性。
测量与定位
目视光学系统还可以用于测量和 定位，通过观察和测量目标物体 的位置和尺寸等信息，可以用于 各种领域，如科学研究、工业制
造、军事侦察等。
促进科技发展
目视光学系统的发展和应用推动 了多个领域的科技进步，如天文 学、生物学、医学、地理学等， 为人类认识世界和改造世界提供
了重要的工具。
目视光学系统的历史与发展
图像识别幻灯片课件
• x=(x1, x2)T， x1和 x2分别代表花瓣长度和宽度。 • 模式矢量 x=(x1, x2,……, xn)T 中元素性质取决于
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
描述物理模式自身所采用的方法。
花瓣宽度(cm)
• 模式类 w1、w2、w3分别表示Setosa (多刺的)、
Virginaca (单性的)和 Versicolor (杂色的)三种花。
训练过程
信息 获取
数据预 处理
特征提 取
和选择
分类器设计
分类决 策
输出结 果
图11.1 模式识别系统的基本构成
2. 常用的三种模式组合
(1) 模式矢量
• 1936年，Fisher论文提出判别式分析技术，通过 测量花瓣的宽度和长度识别三种不同类型的鸢 （yuan）尾属植物的花。
– Iris Setosa (多刺的) – Iris Virginaca (单性的) – Iris Versicolor (杂色的)
边界方程： d12(x) = d1(x)-d2(x) = 2.8x1+1.0x2-8.9 = 0
图11.5 美国Banker协会 的E-13B字体的字符 集和对应波形。
字符设计在97个字中以 便读取。每个字符 用含有精细磁性材 料的墨水印刷。
（设计者保证大的均值 分离和小的类分布 的一个示例）
(2) 相关匹配
• 受生物神经系统启发产生，大量使用非线性元素的计算 单元（神经元），类似大脑神经元的互联方式组织起来 。具有对一些特定问题的适应能力和并行处理能力。
• 20世纪40年代早期McCulloch和Pitts提出。 • 80年代Rumelhart、Hinton和Williams发展出“反向传播”
方式学习的德尔塔（delta）规则，为多层机器提供了一 种有效的训练方法。 • 结构：由许多互联的相同的节点（处理单元，PE）构成 。每个PE从“上游”的几个PE接受输入信号，产生一个 标量输出，传给“下游”的一组PE。
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You Know, The More Powerful You Will Be
22
Thank You
在别人的演说中思考，在自己的故事里成长
Thinking In Other People‘S Speeches，Growing Up In Your Own Story 讲师：XXXXXX XX年XX月XX日
23
16
10、联合变换相关器的应用
17
10、联合变换相关器的应用
18
1
20
10、联合变换相关器的应用
21
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
9
5、Vander Lugt 相关器的小型化
10
5、Vander Lugt 相关器的小型化
11
5、Vander Lugt 相关器的小型化
12
6、旋转不变Vander Lugt 相关器 7、比例不变Vander Lugt 相关器
13
8、联合变换相关器
14
8、联合变换相关器
15
9、实时联合变换相关器
光学图像识别
1
1、图像识别和光学相关器
2
2、非相干识别器
3
3、Vander Lugt 相关器
4
3、Vander Lugt 相光器
5
4、实时Vander Lugt 相关器
6
4、实时Vander Lugt 相关器
7
4、实时Vander Lugt 相关器
8
5、Vander Lugt 相关器的小型化
22
Thank You
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10、联合变换相关器的应用
17
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5、Vander Lugt 相关器的小型化
10
5、Vander Lugt 相关器的小型化
11
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6、旋转不变Vander Lugt 相关器 7、比例不变Vander Lugt 相关器
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8、联合变换相关器
14
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光学图像识别
1
1、图像识别和光学相关器
2
2、非相干识别器
3
3、Vander Lugt 相关器
4
3、Vander Lugt 相光器
5
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6
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7
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8
5、Vander Lugt 相关器的小型化