针对当前光纤法布里-珀罗(F-P)传感器解调仪存在的结构复杂和成本较高等问题, 提出一种基于光学相关原理的新型解调方案.采用平板玻璃作为光学互相关器, 利用平板玻璃与F-P腔的互相关关系解调出光纤F-P传感器的腔长.建立仿真模型对解调光路进行优化设计, 搭建了结构简单的单模光纤F-P传感器解调仪, 该仪器仅由宽谱光源、平板玻璃、线阵CCD、柱面镜和单模光纤搭建而成.实验结果表明, 腔长解调分辨率达到0.72 nm.该解调仪在光纤测井、液位测量和结构健康监测等领域中的温度、压力和位移测量中有着广阔的应用前景.

提出基于小波变换的优化折中综合鉴别函数(OTSDF)滤波器(W_OTSDF)算法,对其进行优化设计,利用小波变换的多尺度与带通滤波特性,提高平面集成2f光学相关器的相关输出峰值强度和信噪比(SNR)。利用Matlab搭建系统的仿真模型,获取W_OTSDF滤波器的优化算法。仿真结果表明,在平面集成2f系统中对旋转、缩放以及旋转缩放同时存在的畸变目标进行识别时,优化设计的W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器在峰值相关能量比(PCE)、峰值旁瓣比(PSR)、SNR等整体性能指标方面均有较大提高。理论分析与仿真结果均表明W_OTSDF滤波器较OTSDF滤波器具有更好的识别效果。

为测量航天遥感相机因姿态不稳定以及各种扰动引起的图像运动,提出了基于光速处理的高精度光电混合相关探测测量方法.利用高速CCD和主CCD对同一目标进行成像,在曝光时间内高速CCD获取序列图像,利用联合变换相关器对所采集的图像序列进行光学运算,测量出相邻序列图像的运动位移.阐述了光学相关方法测量图像运动的原理,并模拟分析了噪声和不同运动条件下的测量精度.建立了相应的测量像移的实验系统,实验数字模拟及实验结果都证实了该方法的有效性,测量精度优于0.1像元,满足卫星遥感相机的使用要求.

为更精确测量出卫星遥感相机因姿态变化和振动等原因引起的亚像素像移，提出了基于光电混合联合变换相关的像移测量方法。该方法通过对采集到的图像序列做光学相关运算，并对联合功率谱做拉普拉斯变换，得到尖锐的相关峰，再用质心法获取相关峰的坐标信息，从而测得更精确的图像像移值。阐述了基于光电混合联合变换相关的图像像移测量原理，搭建了相应的光学实验装置。实验结果表明，该方法的像移测量误差低至0.03 pixel,大大提高了图像像移的测量精度。

为了突破传统电子稳像和机械稳像技术在处理速度、精度等方面的局限性, 提出基于光学相关器的稳像技术, 旨在实现对高速视频的实时高精度光学稳像。系统使用光学联合相关变换的方法, 提取视频前后两帧变换后的相关峰, 给出两帧的位移差值, 通过改进后的补偿算法进行实时稳像。基于光学相关器的光学稳像器能够实现平移和旋转稳像, 通过仿真和实验分析, 平移稳像的精度可以达到±0.1个像元(改进补偿算法后可达±0.04个像元), 旋转稳像的精度可达0.1°。

在Vander Lugt 相关器中, 预先制作的匹配滤波器是系统能否得到较好的相关识别结果的关键。通常使用的迂回相位匹配滤波器编码法数据利用率不高, 相关效果有进一步改进的空间。对基于最小欧几里德距离的映射编码法进行了研究, 利用空间光调制器的振幅与相位调制特性进行滤波器编码, 通过仿真实验分析了匹配滤波函数幅度因子对相关结果的影响, 并与迂回相位编码法的相关结果进行了对比分析。从仿真结果可以看出: 匹配滤波函数幅度因子越大, 相关峰值越高;当幅度因子达到103时, 相关峰值达到最大值;此时, 映射编码法的相关峰值接近于迂回相位编码法的2倍。因此映射编码法比迂回相位编码法更有利于相关峰的判别。

为提高联合变换相关器对复杂背景图像的识别能力，提出了基于小波变换边缘提取的联合变换相关器。利用具有多尺度分析功能的小波变换工具对联合图像进行边缘检测，所提取的边缘图像能保留更多的细节信息，改善复杂背景下的目标识别能力。计算机模拟和光学实验结果均表明，用小波变换边缘提取的联合图像进行相关识别，能明显增强相关峰的强度，提高目标识别能力。

体全息光学相关器基于体光栅的布拉格选择性，在记录介质的共同体积中利用角度复用存储多幅图像。相关计算时，输入一幅图像可以并行输出所有的相关点，每个相关点的强度代表输入图像与对应库图像之间的内积值。分析了提高体全息光学相关器运算精度和速度的关键技术。总结了近年来采用散斑调制技术降低相关通道串扰，采用二维随机交错方法消除图案依赖行为，采用多样本并行估计方法提高并行运算精度，采用读写分离结构实观系统小型化集成等体全息光学相关器技术方面的研究进展。目前体全息光学相关器已经实现超过7500通道的并行运算能力，运算速度达到138 GHz。系统在遥感图像匹配、指纹识别等领域的成功应用证明了其高速高精度运算能力。

复杂背景的低对比度目标识别一直是目标探测跟踪的关键技术之一。针对光电混合联合变换相关器，以多小波变换为基础，应用GHM多小波对目标联合图像处理，并采用多尺度非线性方法，通过非线性函数有效地改变各尺度上的细节分量，从而改变图像对比度，达到增强目标图像的目的。对复杂背景的低对比度目标图像进行了大量计算机模拟实验和光学相关实验，结果表明，这种基于多小波图像增强算法，对复杂背景的低对比度目标能够获得明亮的相关点，提高低对比度目标的识别率。作为实例，文中给出航行中低对比度船的图像识别。

利用空间匹配滤波的原理, 提出了一种用于1∶N识别的光电混合匹配滤波相关器。利用计算机提前制作二值匹配滤波器, 用计算机和FPGA直接计算识别所需要的功率谱, 然后利用2f系统完成傅里叶变换, 从而完成1∶N识别。从理论上对图像识别原理进行了分析, 并用计算机仿真的方法加以验证, 仿真结果表明, 相关器输出锐的相关峰, 具有很好的识别能力。