小波图像压缩数据量大，实现需时较长。本文将光学小波变换技术应用于图像数据压缩，分析光学小波变换系统和光学小波变换系数特点，对相关量化编码方案进行仿真实验，提出适用于光学系统的压缩方案，并实现光学小波变换的有损压缩。通过分析光学系统对量化编码噪声的容许程度，提出光学系统的近无损压缩方法。实验结果表明，近无损压缩重建图像与经光学小波变换直接重建图像相比，PSNR 仅有0.1dB 的差异，视觉上没有明显差异。

提出了Mallat算法的光学实现方法。针对振幅型空间光调制器只能实现非负的实函数,且CCD只能记录光的强度,提出一种应用于光学4f系统的光学小波滤波器的设计方法。根据采样间距,基于张量积方法由一维小波滤波器系数构造二维小波滤波函数。然后通过拆分、傅里叶变换与归一化,得到非负的实函数形式的频域小波滤波器。最后,给出相应的光学小波变换后处理方法。使用该种光学小波滤波器及其相应的后处理方法,利用光学4f系统实现Mallat算法的小波分解部分,并通过数值计算实现Mallat算法的小波重构部分。仿真实验结果表明,通过本文提出的方法在理论上能够高精度地重构输入图像;在引入光学器件量化误差的条件下,平均重构PSNR为54.27 dB。利用实际的光学4f系统进行光学实验,也能以良好的质量重构输入图像。仿真分析和光学实验结果验证了方法的正确性。

在图像传输系统中,用光学方法实现图像的小波变换具有并行性和高速实时性的特点,在制作用于图像小波变换的光学滤波器时,会引入人为的或者硬件等带来的误差,所以需要测量光学滤波器的误差,从而在设计时补偿误差.本文对胶片滤波器的精度进行了实验分析,研究结果表明:以24 bit的彩色图像为分析基础,胶片制作图像的灰度级与原始图像的灰度级间并非线性对应,R、G、B三通道的精度略有差异.经多项式拟合对均值进行补偿后,其平均峰值信噪比可提高10～20 dB.

基于对光学小波变换必要条件的分析，提出光学小波包变换的概念．选出虹膜图库的联合最优小波包基，利用最优基的线性组合生成相应的复合光学小波包滤波器．将滤波器用于光电混合虹膜识别系统中对待识别输入进行小波包特征提取预处理，模拟结果不仅证明引入该滤波器可明显提升系统的识别效果，也证明了光学小波包变换提出的意义．

为改进光学小波变换，提出了光学可分离小波变换的概念。通过对光学小波变换的必要条件进行分析，采用层叠算法和二维可分离小波变换构造方法计算出了尺度和小波函数的二维离散近似序列。将新的母小波引入到光学小波变换中，获得了光学可分离小波变换。通过与现有光学小波变换及二维可分离离散小波变换进行比较说明了其优点。

为了提高图像信息处理速度,利用光电混合实现的方法,将光学小波变换应用于视觉系统设计.依据4f相关器光学信息处理的原理,在频域内通过计算机编码,在电寻址空间光调制器上,构建不同类型的小波函数滤波器库,对目标的图像特征进行提取与辨识.研究结果表明,基于光学小波变换视觉系统正确可行.在图像特征提取中,以光波传递信息可以提高视觉信息处理的速度.

提出了用计算全息制作三类Haar子波滤波器的方法。将一维Haar子波函数组合,将得到三种类型的二维Haar子波函数,利用这三类二维Haar子波可以分别对图像进行角、水平边和垂直边的提取。采用罗曼Ⅲ型迂回位相编码法对三类Haar子波函数进行编码,绘出计算全息图。为了提高全息图的质量,采用显示器分屏抓图的办法,将全息图分割输出。在4f系统中实现对二维图像的三类Haar子波变换,给出了提取二值图像特征的模拟结果。

针对视觉系统处理速度慢的问题,利用光电信息技术设计出基于光学小波变换的机器人视觉传感器.该传感器用4 f光学处理系统实现光学小波变换滤波,以计算机编程加载滤波器,因此兼有光学信息处理的二维、高速、并行和大容量的优点,以及计算机控制灵活的优点.图像特征提取仿真实验结果表明:效果理想,处理速度快,方案可行.

为实现输入电信号的实时传输,提出了应用声光器件和光学子波滤波器在光学范德拉格特(Vander Lugt)相关器中进行电信号实时子波变换的系统.选用的声光器件工作参数在正常布喇格区,可提高整个系统的信噪比,中心工作频率达100MHz.对变换系统中的主要参量进行了分析,认为系统需使用功率＞15 mW的激光器,且选用尺寸为1.8 mm的子波滤波器较为合适.给出了不同频率的电信号在含声光器件的二维Mexican-hat光学子波变换系统中的计算机模拟结果,表明所提出的系统能实现对输入电信号的实时子波变换.

提出了一种基于光学小波变换微分预处理的光电混合联合变换相关系统,该系统利用同一光路可实时实现对输入图象的小波变换微分预处理和联合变换相关识别.实验结果表明:该系统能得到很尖锐的互相关峰,可显著提高联合变换相关器的识别能力.