光学信息处理过程的计算机仿真方法研究
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摘要
光学信息处理由于具有容量大、速度快、并行性及装置简单等优点，在二维图像信息存储、图像增强、特征识别、现代像质评价等许多方面有着重要的应用。随着计算机的日益普及，计算机仿真技术作为虚拟实验手段已经成为计算机应用的一个重要分支。作为科学计算软件，MATLAB的特点是使用方便、输入便捷、运算功能齐全，并且有大量的函数可供使用。用它来编写程序，不需要大量繁琐的编程过程，只需以数学方式表达和描述，因此特别适合工程计算和应用软件的编写。本文提出了一种利用MATLAB软件仿真光学信息处理实验的方法并初步研制出仿真实验系统，主要内容如下：
(1)．根据夫琅和费衍射原理及实验装置建立仿真实验的数学模型，在此基础上给出编写仿真程序的方法和要点。分别得到几种衍射屏(单缝、矩形孔、三角形孔、多边形孔、圆孔、多缝和光栅)的夫琅和费衍射仿真实验结果，仿真结果与理论分析结果一致。仿真实验的特点是：通过改变可调参数，得到相应的实验现象，方便于分析各种衍射屏的衍射特点。利用这个仿真实验也能为真实实验前确定各种参数做准备工作；
(2)．以4f相干光学成像理论为基础，本仿真实验系统给出了一维黑白光栅的空间滤波、网格和非周期性结构输入物的空间滤波等仿真实验。在光学图像相加、减运算理论的基础上，制作出余弦光栅，并仿真了图像加法运算的过程。利用联合相关识别仿真实验实现了输入光学图像的识别和筛选；
(3)．根据小波变换在光学上的实现方法，选用典型的4f光学处理系统，以它作为实现仿真实验的光路。提出光学小波变换滤波器的生成是编写仿真程序的关键。几种常见小波函数(Haar、Morlet、Mexican-hat)实现图像边缘增强的实验得到了仿真。
Optical information processing (OIP) combines the characteristics of having large-capability, high-speed, parallelism and simple configuration, so it has many important applications in two-dimension image information storage, image enhancement, feature recognition, and estimation on image quality. As computer becomes more popular in the world today, the computer simulation technique has become a important branch in the computer's applications. It and related CAD or CAI has become the new means in science research and engineering design. A new method on simulation of OIP experiments using MATLAB is presented in this paper.
As software using in science calculation, MATLAB has some values as follows: simple operation, perfect capability and having a count of functions to be used. A simulation experiments system on OIP was made using MATLAB. The main contents are:
(1). Some experiments for Fraunhofer diffraction are simulated. The advantage of the simulation system is as following: By adjusting the experiment's parameters arbitrarily, the distribution of light intensity and the design of Fraunhofer diffraction can be observed and analyzed. The simulation results accord with the theory's results, so it can be helpful for confirming some parameters before the genuine experiment will be done.
(2). Optical spatial filtering is the based operation on OIP and the foundation of high-pass, low-pass, band-pass, edge-enhance and feature distinguishing. This simulation experiments system includes special filtering experiments when the input image is one-dimension grating, two-dimension grating or general image. The input images are processed on amplitude, phase or both of them with these filters. The phase information in Fourier frequency spectrum can be extracted and utilized. Moreover, the adding algebra and correlations operations are simulated.
(3). The extraction of edge-features is one of the most important items in OIP field. Wavelet-transform is a nice and available way to extract the image's edge-features. In this simulated system, the edge-enhance experiment using several ordinary wavelet functions (Haar, Morlet, Mexican-hat) is made.
(1)．根据夫琅和费衍射原理及实验装置建立仿真实验的数学模型，在此基础上给出编写仿真程序的方法和要点。分别得到几种衍射屏(单缝、矩形孔、三角形孔、多边形孔、圆孔、多缝和光栅)的夫琅和费衍射仿真实验结果，仿真结果与理论分析结果一致。仿真实验的特点是：通过改变可调参数，得到相应的实验现象，方便于分析各种衍射屏的衍射特点。利用这个仿真实验也能为真实实验前确定各种参数做准备工作；
(2)．以4f相干光学成像理论为基础，本仿真实验系统给出了一维黑白光栅的空间滤波、网格和非周期性结构输入物的空间滤波等仿真实验。在光学图像相加、减运算理论的基础上，制作出余弦光栅，并仿真了图像加法运算的过程。利用联合相关识别仿真实验实现了输入光学图像的识别和筛选；
(3)．根据小波变换在光学上的实现方法，选用典型的4f光学处理系统，以它作为实现仿真实验的光路。提出光学小波变换滤波器的生成是编写仿真程序的关键。几种常见小波函数(Haar、Morlet、Mexican-hat)实现图像边缘增强的实验得到了仿真。
Optical information processing (OIP) combines the characteristics of having large-capability, high-speed, parallelism and simple configuration, so it has many important applications in two-dimension image information storage, image enhancement, feature recognition, and estimation on image quality. As computer becomes more popular in the world today, the computer simulation technique has become a important branch in the computer's applications. It and related CAD or CAI has become the new means in science research and engineering design. A new method on simulation of OIP experiments using MATLAB is presented in this paper.
As software using in science calculation, MATLAB has some values as follows: simple operation, perfect capability and having a count of functions to be used. A simulation experiments system on OIP was made using MATLAB. The main contents are:
(1). Some experiments for Fraunhofer diffraction are simulated. The advantage of the simulation system is as following: By adjusting the experiment's parameters arbitrarily, the distribution of light intensity and the design of Fraunhofer diffraction can be observed and analyzed. The simulation results accord with the theory's results, so it can be helpful for confirming some parameters before the genuine experiment will be done.
(2). Optical spatial filtering is the based operation on OIP and the foundation of high-pass, low-pass, band-pass, edge-enhance and feature distinguishing. This simulation experiments system includes special filtering experiments when the input image is one-dimension grating, two-dimension grating or general image. The input images are processed on amplitude, phase or both of them with these filters. The phase information in Fourier frequency spectrum can be extracted and utilized. Moreover, the adding algebra and correlations operations are simulated.
(3). The extraction of edge-features is one of the most important items in OIP field. Wavelet-transform is a nice and available way to extract the image's edge-features. In this simulated system, the edge-enhance experiment using several ordinary wavelet functions (Haar, Morlet, Mexican-hat) is made.
引文
[1] D.G.Feitelson: Optical computing—a survey for computer scientists, the MIT press, 1988.
[2] 苏显渝，李继陶：信息光学，四川大学出版社，成都，1995：1-2，92．
[3] 何宝鹏，梁瑞生，梁国礼，黄皙恒：现代物理与高新技术，广东科技出版社，广州，2000，185-187．
[4] 赵建林：《高等光学》，西北工业大学讲义：2．
[5] 张培琨：光互连及图象处理的应用研究(博士论文)，西安光学精密机械研究所，西安，1999，5-6．
[6] 国家自然科学基金委员会：光学与光电子学，科学出版社，北京，28．
[7] 刘建东：混沌行为的计算机模拟，物理实验，1997，03期：127．
[8] 项国雄：计算机辅助教学原理与课件设计，电子科技大学出版社，成都，1997：30-31．
[9] 李育林，王天及：评《近代光学信息处理》一书，物理，2000，01期：54．
[10] J．W．Goodman：Introduction to Fourier Optics，科学出版社，北京，1976：译者的话．
[11] Eva Prt-Enander, Anders Sjberg: The MATLAB 5 Handbook, China Machine Press, Beijing, 2000: 前言部分.
[12] 张志涌，徐彦琴等：MATLAB教程—基于6.x版本，北京航空航天大学出版社，北京，2001：1．
[13] 陈怀琛：MATLAB及其在理工课程中的应用指南，西安电子科技大学出版社，西安，2000：3-4．
[14] 陈桂明，张明照，戚红雨：应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像，科学出版社，北京，2000：1．
[15] 黄贤武，王加俊，李家华：数字图像处理与压缩编码技术，电子科技大学出版社，成都，2000：30．
[16] 李志能，叶旭迥：光电信息处理系统，浙江大学出版社，杭州，1999：23．
[17] 虞祖良，金国藩：计算机制全息图，清华大学出版社，北京，1984：42-45．
[18] 章毓晋：图像处理和分析，清华大学出版社，北京，1999：44．
[19] 虞祖良，金国藩：计算机制全息图，清华大学出版社，北京，1984：46．
[20] 夏良正：数字图像处理，东南大学出版社，南京，1999：52
[21] 章毓晋：图像处理和分析，清华大学出版社，北京，1999：46．
[22] 陈桂明，张明照，戚红雨：应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像，科学出版社，北京，2000：238-241．
[23] 赵建林：《光学》讲义．
[24] 赵荣椿等：数字图像处理导论，西北工业大学出版社，西安，1995：74-76．
[25] M．玻恩，F．沃耳夫：光学原理(上册)，科学出版社，北京，1978：513-514．
[26] 李志能：现代光学系统原理，北京理工大学出版社，北京，1994：126-128．
[27] 赵凯华，钟锡华：光学(下册)，北京大学出版社，北京，1984：2-11．
[28] 姚启钧：光学教程，高等教育出版社，北京，1989：128-132．
[29] 袁长迎，陈昭栋：光栅衍射的计算机模拟，西南工学院学报，2000，15(2)：56-60．
[30] 康辉：映像光学，南开大学出版社，天津，1996：498-499．
[31] 沈为民，杜茂森，刘东旭：成像过程的计算机模拟，大学物理，2000，19(8)：44-46．
[32] 赵建林，秦秀香：相干阿贝成像理论的傅里叶算符描述方法，西北工业大学学报，1988，6(3)：
361-305．
[33] J．D．加斯基尔著，封开印译：线形系统．傅里叶变换．光学，人民教育出版社，北京，1981：226-231．
[34] 杨振寰，陈树源著．母国光，翟宏琛，战元龄译：光学信号处理、计算和神经网络，新时代出版社，北京，1997：40．
[35] 赵凯华，钟锡华：光学(下册)，北京大学出版社，北京，1984：77-80．
[36] 李志能，叶旭迥：光电信息处理系统，浙江大学出版社，杭州，1999：214-216．
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[39] Jianlin Zhao, Qitui Xu, Wangmin Zhou, Dongsheng Yang: Photorefractive edge-enhancement joint transform correlator, Qpt. Commun. (待发表)
[40] 闫丽，袁家虎，刘江等：光学子波用于图像处理，光学·精密工程，2000，8(3)：225-229．
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[42] 彭玉华：小波变换与工程应用，科学出版社，北京，2000．
[43] 苏显渝，李继陶：信息光学，四川大学出版社，成都，1995：174．178．
[44] 金国藩，王文陆，严瑛白，邬敏贤：光学子波变换(1)基本理论，光电子·激光，1994，5(4)：197．
[45] 杨福生：小波变换的工程分析与应用，科学出版社，北京，2000：前言．
[46] 李志能，叶旭迥：光电信息处理系统，浙江大学出版社，杭州，1999：239-241．
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[51] Wen-lu Wang, Guo-fan Jin, Yin-bai Yan et al., Opt.Eng., 1995, 34: 1238.
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[54] 屈军乐，陈德智，华铁钧等：应用小波边缘检测技术分析荧光寿命显微镜，光学学报，1998，18(9)：1234-1237．
[55] Richard A.Hevenor, Eugene A.Margerum, Edge Detection Using a Complex Wavelet Applications, Proc.SPIE., 1994, 2242: 888-896.
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[58] Xiangyang Yang, H.Szu, Yunlong Sheng, H.J.Csulfield: Optical Haar wavelet transforms of binary image, Opt.Eng., 1992, 31(5): 1846-1852.
[59] Yunlong Sheng, D.Roberge, H.Szu, Taiwei Lu: Optical wavelet matched filters for shift-invariant pattern recognition, Opt.Lett., 1993, 18(4): 299-301.
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