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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:梁財春
研究生(外文):Tsair-Chun Liang
論文名稱:結合物體邊緣粹取與旋轉不變光學圖形識別濾波器之探討
論文名稱(外文):Optical pattern recognition using a composite 2-D symmetrical edge detection filter and circular harmonic filter
指導教授:鄭益祥鄭益祥引用關係
指導教授(外文):Yih-Shyang Cheng
學位類別:博士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:光電(科學)研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1995
畢業學年度:83
語文別:中文
中文關鍵詞:圖形識別圓諧濾波器基波轉換
外文關鍵詞:pattern recognitioncircular harmonic filterwavelet transform
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一般使用純相位圓諧濾波器或振幅補償圓諧濾波器來做旋轉不變之圖形識
別時,其適當展開中心都直接採用圓諧濾波器之適當展開中心,本篇論文
將以我們的研究成果來說明這兩種濾波器之適當展開中心,實際上與圓諧
濾波器之適當展開中心並不一定在同一位置。本文並將提出一個新的旋轉
不變圖形識別濾波器,這個濾波器結合了均向性墨西哥帽基波濾波器(
Isotropic Mexican-hat wavelet filter )及圓諧濾波器或純相位圓諧濾
波器於一體,我們將此濾波器稱為基波轉換圓諧濾波器 (Wavelet
transform circular harmonic filter)或基波轉換純相位圓諧濾波器(
Wavelet transform phase only circular harmonic filter )。由於此
種濾波器,對於輸入圖形,除了具有粹取邊緣之功能外,並具有平移與旋
轉不變圖形識別之功能,因此用於圖形識別時,有很好的靈敏度,對於非
辨識圖形之相關高峰 ( Correlation peak )幾乎不存在,故不會產生誤
判的情況。經電腦模擬結果,這種濾波器,比原來圓諧濾波器或純相位圓
諧濾波器,具有更好的鑑別率 (Discriminating capability )、更小的
相關亮點 ( Correlation spot size )、更高的尖峰旁葉比 ( Peak-to-
sidelobe ratio ),而其相關亮點之強度( Correlation peak
intensity ) 亦優於圓諧濾波器,並且對於輸入圖形夾雜的雜訊也有很好
的容忍度,使用在4f 之光學相關器辨識系統上( 4f optical
correlator ),更容許對光軸些微的偏移,因此可較易達到光學實驗的結
果。又使用基波轉換圓諧濾波器或基波轉換純相位圓諧濾波器,因僅粹取
物體之邊緣來辨識,所以物體內部之照度是否均勻,對於相關的結果不受
太大的影響,因此可降低由於物體照度不均勻而造成無法辨識之困擾。此
外,本篇論文也探討了各種均向性粹取圖形邊緣之方法,並將其結合圓諧
濾波器或純相位圓諧濾波器來做旋轉不變之圖形識別。本文發現,一個兼
具取邊及旋轉不變之濾波器,若其屬於高通濾波器或高頻之帶通濾波器,
在使用於4f光學系統時,都可容忍對光軸少許的偏移,並擁有極佳的鑑別
能力,而對於輸入物體夾雜的雜訊則很敏感。
封面
摘要
誌謝
目錄
圖目錄
表目錄
第一章 導論
本章參考文獻
第二章 圓諧濾波器之特性及適當展開中心之探討
2.1 前言
2.2 光學相關器與相關濾波器
2.3 圓諧展開與旋轉不變圖形識別之基本原理
2.4 圓諧濾波器及其適當展開中心
2.5 純相位圓諧濾波器與振幅補償圓諧濾波器適當展開中心之探討
2.6 適當展開中心之數值模擬與討論
本章參考文獻
第三章 結合二度空間均向性墨西哥帽基波濾波器與圓諧展開濾波器做旋轉不變圖形識別
3.1 前言
3.2 物體邊緣之檢測
3.3 基波函數與基波轉換
3.4 結合兩度空間墨西哥帽基波濾波器與圓諧濾波器之探討
3.5 基波轉換圖諧濾波器及基波轉換純相位圓諧濾波器特性之探討
3.6 平移、旋轉不變及不均勻照度之圖形識別
第四章 各種均向性取邊濾波器與圓諧濾波器合成旋轉不變圖形識別濾波器之進一步研究
4.1 前言
4.2 線性高通濾波器
4.3 理想高通濾波器
4.4 二度空間均向性墨西哥帽基波濾波器
4.5 一度空間墨西哥帽基波函數合成兩度空間的均向性墨西哥帽基波濾波器
4.6 各種均向性取邊濾波器與圓諧濾波器合成旋轉不變圖形識別濾波器執行效率之比較
本章參考文獻
第五章 結論
附錄一
附錄二
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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