为充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽，提高光学相关识别系统的速度和精度，提出一种基于多通道联合变换相关器和综合鉴别函数的旋转和缩放不变性目标识别方法，并将峰值位置变化标准差作为识别判据。首先，分析以局域峰值杂波均值为相位优选约束条件时存在的问题，提出新的相位优选约束条件——峰值位置变化值，用于选择一定旋转和缩放范围内目标的公共相位，将公共优选相位用于多通道联合变换相关器并结合综合鉴别函数实现了旋转和缩放不变性识别；然后，分析了当目标缩小或综合鉴别函数集成训练图像数量增加时系统的识别容限；最后，分析了场景图像中背景发生变化时所提方法的适用性。研究结果表明，在设定的图像尺寸和背景复杂度条件下，所提方法能够在9通道并行处理的前提下对目标缩小60%、综合鉴别函数集成9幅图像的旋转和缩放目标进行有效识别，且对像素数变化不超过50%的背景具有较好的适应性，提高了目标识别的速度和精度，对多通道光学相关器的实用化具有重要意义。

为了充分利用光学相关识别系统的空间-频谱带宽,提高光学相关识别技术的并行处理效率和识别准确度,提出了基于功率谱压缩-平移算法的多通道联合变换相关识别方法,该方法将峰值位置变化的标准差作为相关识别的判据。在输入空间光调制器的不同区域加载场景图像和N幅参考图像,然后在图像上分别叠加经迭代算法优化的相位模板,使得场景图像的傅里叶谱和每一幅参考图像的傅里叶谱在频谱面的不同空间区域相干叠加。调节相位优化算法的约束参量,使得每个通道的联合变换功率谱互不干扰,可实现N个通道的并行处理。分析了不同优化相位的傅里叶谱的局域峰值杂波均值和相关输出的峰值位置变化标准差之间的关系,并将其作为相位优选的依据。研究结果表明,在所提实验和数值模拟参数条件下,多通道联合变换相关识别系统可以在不增加经典相关识别系统复杂度的前提下,实现16通道的并行处理,这对光学相关器的实用化具有重要意义。

针对混合输入输出(HIO)等数值攻击算法攻击联合变换相关器(JTC)加密系统运行时间长、攻击效率低的问题, 设计了一种基于光路迭代的光学唯密文攻击系统。该系统充分利用了光学系统高速并行处理的特点, 通过光束在光学系统中的光学傅里叶变换取代在计算机上的数字傅里叶变换, 显著缩短了攻击算法的运行时间, 有效提高了对JTC加密系统的攻击效率。仿真结果表明, 相较于HIO攻击算法, 在迭代次数相同的条件下, 基于光路迭代的光学唯密文攻击系统有效减少了算法的运行时间, 显著提高了对JTC加密系统的攻击效率。

为了实现像移测量装置的高速、高精度和小型化,提出一种改进的联合变换相关方法。该方法使用两幅待检测图像强度叠加的方式构造相关输入图像,利用卫星推扫运动所产生的系统像移实现自相关峰和互相关峰在空间上的分离。用于相关运算的图像被缩小到与待检测图像尺寸相当,大幅度降低了测量过程的计算量,从而有利于高速数字联合变换相关器的实现。仿真和实验测试结果表明:所提方法保持了传统联合变换相关像移测量方法的高精度、抗噪声能力强和对图像纹理不敏感的特点,并具有实现高速像移测量的潜力。

针对联合变换相关器(JTC)多图像加密系统对于加、解密灰度图像时, 解密图像质量不理想的问题, 利用前期提出的一种灰度图像二值编码方法, 设计了一种基于灰度图像二值编码的JTC多图像加密系统。该系统将灰度多图像的加、解密问题转化为二值多图像的加、解密问题, 可有效抑制加、解密过程中产生的非饱和噪音, 提高图像解密质量。仿真结果表明, 相同条件下在基于螺旋相位模板拓扑荷数复用的JTC多图像加密系统中使用灰度图像的二值编码图像进行加、解密相对于直接加、解密灰度图像, 其相关系数值有显著提升, 再使用中值滤波抑制解密图像中的饱和噪音, 可进一步提高解密图像质量。

针对光学多图像加密出现的串扰噪声大和复用容量小的问题,提出了一种基于联合功率谱(JPS)分区复用的光学多图像加密方法。该方法首先利用相位恢复算法开展相位模板优化设计,压缩了单通道JPS面积,然后在优化后的相位模板上叠加线性相位,使各通道JPS在频谱面上产生不同的位置平移,再经过窗口滤波,实现无串扰叠加。此外,以“密钥相位核+偏转角数据包”形式进行密钥内容规划,在确保加密方法安全性以及密钥空间足够大的同时,压缩了需传递的密钥数据量。数值仿真结果表明,对9幅灰度图像进行加密,其解密图像与原始图像的相关系数值均达到0.94以上,解密效果显著。当解密质量评判阈值设定在0.95时,灰度图像和二值图像的最大压缩效率因子分别达到12和32,密文压缩能力显著。最后,搭建光学实验系统,进一步验证了该方法的可行性。

光学加密系统的稳健性直接决定其密文在存储和传输过程中的抗干扰能力,并且通常从密文抗裁剪和抗噪声干扰两方面来衡量。针对联合变换相关器光学并行加密系统的多图并行加密和任意图像再现的功能特点,仿真并分析其稳健性。结果表明,当密文面积受到50%裁剪时,各通道图像解密效果明显降低,部分解密图像与原始图像的相关系数(CC)低至0.2左右。分析其原因并对联合功率谱分布进行优化。仿真结果表明,加密系统不仅稳健性得到显著提升(当密文面积受到60%裁剪时,各通道CC值均大于0.49),且能保持优化前加密系统在抗噪声干扰方面的优势。最后,搭建光学实验系统,验证了该加密系统稳健性提升方法的有效性。

应用联合变换相关器对目标进行探测和识别时,由于实际探测到的目标相对于参考图像存在比例、旋转、平移畸变,因此在传统的光学相关器中很难实现目标的探测和识别。为了更好地探测到目标,提出了面积-极坐标的算法,该算法利用相似图形之间的尺寸与面积存在满映射函数关系,实现了比例不变光学探测,并结合极坐标变换实现旋转不变光学探测,最后,对变换后的联合图像进行小波边缘提取,既能提取到清晰的图像边缘,又能有效地抑制噪声,不但提高了相关峰,并使得相关峰更为尖锐,成功实现了大尺度混和畸变目标的探测和识别。作为实例,对混合畸变目标进行了计算机模拟和光学实验,验证了该算法在大尺度混合畸变光学相关探测中的可行性。

光电混合联合变换相关器可以实现光学图像的探测、自动识别、实时跟踪和高精度定位。但当实际的目标图像对比度低、背景噪音大时, 相关峰对比度降低, 甚至没有相关峰。文章将空域直方图均衡化与频域滤波器相结合, 提高了目标图像的对比度, 减小了背景噪音, 获得了尖锐的相关峰, 解决了复杂背景低对比度目标图像的识别问题, 获得了很好的实验结果。大量的计算机模拟和光学实验表明, 相较于其他复杂的算法, 该算法简单、实现速度快, 效果良好。

为解决目标识别技术中混合畸变目标的识别难题, 提出了一种面积极坐标变换算法.该算法利用相似图形尺寸与面积的满射函数关系和极坐标变换的旋转不变特性, 对目标与模板同时进行面积变换和极坐标变换.将面积极坐标变换算法与基于形态学膨胀的边缘加粗处理算法相结合应用于光电混合联合变换相关器, 实现了大尺度混合畸变目标的识别.以空中飞机为例, 光学相关实验表明, 该方法可显著提高混合畸变目标的相关峰强度, 旋转畸变容差为0°~100°, 比例畸变容差为100%~200%, 具有较大尺度的混合畸变容差, 扩大了识别范围.其混合畸变识别能力优于极坐标对数变换算法与综合鉴别函数法其衍生方法, 其“时间复杂度”远小于综合鉴别函数及其衍生方法.