复杂背景目标识别技术：光电混合联合变换相关器与小波变换应用

"复杂背景目标自动识别谱面处理技术研究" 本文主要探讨的是在复杂背景下，如何通过使用特定的图像处理技术来提升目标检测和识别的效率。标题提及的"复杂背景目标自动识别谱面处理技术"是针对光电混合联合变换相关器在目标探测和识别中的应用。光电混合联合变换相关器是一种结合光学与电子技术的信号处理工具，常用于图像处理和模式识别，但当面对复杂背景、低对比度和亮度不足的图像时，其性能会受到影响。 描述中提到的问题是，在实际操作中，由于图像背景复杂，相关峰可能会变得很弱甚至无法得到，导致探测和识别的失败。为了解决这一问题，文章提出了在光电混合联合变换相关器的功率谱面上应用小波变换技术。小波变换是一种多分辨率分析方法，能够对信号进行时频局部化分析，有助于分离和增强图像中的有用信息，同时抑制噪声。 通过小波变换处理，可以有效地抑制联合变换功率谱中的噪声干扰，提高目标信息的衍射光能量，从而增强探测和识别能力。实验结果表明，使用小波变换处理后的联合变换功率谱获得的相关峰对比度可比处理前提高100%，证明了这种方法的有效性。 文章中还提供了一个实例，即湖中小船的光学实验，处理前后的对比明显显示了该处理方法在增强相关峰对比度方面的显著效果，进一步证实了该技术在实际应用中的实用性。 关键词涵盖了傅里叶光学、目标识别、小波变换、光电混合联合变换相关器、功率谱以及相关峰，这些是理解本文核心内容的关键术语。傅里叶光学涉及图像的频域分析，而小波变换则是处理图像的一种强大工具。光电混合联合变换相关器结合了两种技术的优点，功率谱是分析信号特性的重要手段，而相关峰是识别目标的重要依据。 这篇文章深入研究了在复杂背景下，如何利用小波变换优化光电混合联合变换相关器的性能，提高目标探测和识别的准确性和可靠性。这项工作对于军事、安全监控、遥感等领域具有重要的理论和实践意义。