光学信息处理及其应用

光学信息处理及其应用

摘要：光学信息处理是一个广泛的领域，是现代信息处理技术中一个重要的组成部分。所谓光学信息，是指光的强度（振幅）、相位、颜色（波长）和偏振态等。本文限定两个方面，一方面是基于空间频域分析，就用傅里叶综合技术，通过空域或频域调制，借助空间滤波技术对光学信息进行处理的过程。较多用于二维图像的处理。另一方面用光学方法对信息进行处理，如实现各种变换和运算。从所处理的系统是否满足线性条件，可分为线性处理技术和非线性处理技术。从实用的光源相干性可分为相干光处理技术、非相干光处理技术和白光处理技术。本文主要从这几个方面讨论光信息处理的原理及应用。

关键词：光学信息处理空间滤波相干光非相干光白光光计算

一.光学信息处理发展简介

光学信息处理是用光学的方法实现对输入信息的各种变换或处理。光学信息处理是近年来发展起来的一门新兴学科,它以全息术、光学传递函数和激光技术为基础。透镜的傅里叶变换效应是光学信息处理的理论核心。与其他形式的信息处理技术相比，光学信息处理具有高度并行性和大容量的特点。这一学科发展很快，现在已经成为信息科学的一个重要分支，在许多领域进入了实用阶段。

光学信息处理是基于光学频谱分析，通过空域或频域调制，借助空间滤波技术对光学信息进行处理的过程，较多用于对二维图像的处理。

光学信息处理的发展有迹可循。多名科学家为它的形成付出了努力：

1873年，德国科学家阿贝（Abbe）创建了二次衍射成像理论，认为相干照明下显微镜成像过程可分作两步：首先，物平面上发出的光波在物镜后焦面上得到第一次衍射像；然后，该衍射像发出次波干涉而构成物体像，称为第二次衍射像。

显微镜的相对孔径越大，系统的通频带越宽，物体中所包含的高频信息在成像过程中的损失就越少，像的质量就越高。相对孔径越小，在传递过程中高频信息的损失就越大，像的失真或畸变就越严重，清晰度或分辨率越低。

1935年，物理学家泽尼克发明了相衬显微镜。1963年，德拉格特（A. Vander Lugt）提出了复数空间滤波的概念，使光学信息处理进入了一个广泛应用的新阶段。90年代初，Mok 等成功演示了在一个2cm×1.5cm×1cm的掺铁银酸铿晶体中存储5000个全息图的实验。全息存储是以全息图的形式进行光学存储。在片基上的疵病诸如划痕和灰尘都不会破坏信息，只是在信息再现时稍微增加了一点噪声，因而疵病并不意味着某一部分信息的损失。

20世纪80年代以后，随着关键器件——空间调制器的日益完善，光学信息处理以其速度快、抗干扰能力强、并行处理等特点逐渐显示其独特的优越性，成为当今最热门学科方向。

二．空间滤波

空间滤波（spatial filtering）是基于阿贝成象原理的一种光学信息处理方法，它采用滤波处理来增强影像。这样做的目的是改善影像质量，包括去除高频噪声与干扰，及影像边缘增强、线性增强以及去模糊等。其理论基础是空间卷积。

在光学信息处理系统中，空间滤波需要借助空间滤波器来实现。空间滤波器是位于空间频率平面上的一种吸收膜片，它可以减弱或去掉某些空间频率成份，

改变输入信息的空间频谱，从而实现对输入信息的某种变换，得到我们所希望的改变了的像函数。这种对图像作处理的方法称之为空间滤波。空间滤波器的透过率函数一般是复函数H(ξ,η)=A(ξ,η)exp[ jФ(ξ,η)]。

提及“空间”两个字是为了区别频域滤波处理，这里仅限于直接对像素处理的操作。空间滤波器又称掩模、核、模板或窗口。所谓线性空间滤波，其响应是操作领域的图像像素值与对应的与领域有相同维数的子图像的值的乘积之和。这个子图像的值不是像素值，而是系数值，又称掩模系数。线性空间滤波处理经常被称为“掩模与图像的卷积”。

卫星拍照下来的月球照片是由许多照相底片细工镶嵌而成的“合成照片”,但还能看到各底片的接缝处的水平痕迹。为了除去这些痕迹,可用不透光的细长条将这些水平接缝的频谱当住,在输出面上就得到没有接缝的底片；地震波记录的光学信息处理；检查大规模微型集成电路板的疵病；相衬显微镜；对动态图像进行空间滤波处理后，检测移动物体；对空间滤波器优化，抑制强方向性背景干扰、检测弱信号，可以提高弱信号检测性能, 提高目标方位分辨率；去噪。

三．相干光学信息处理

相干光学是现代光学中的一门重要分支，相干光学信息处理是当代信息处理领域中的一项重要技术。其采用的方法多为频域调制，即对输入光信号的频谱进行复空间滤波，以得到所需要的输出。下面就相干光学在图像相加减及图像特征识别两个领域中的应用作简要阐述。

1. 图像的相加减

所谓图像的相加减，可以这样理解：设有A、B两幅图片，它们有相同部分，又有不同部分。图像相加就是弃去不同部分取相同部分，图像相减就是保留不同部分弃去相同部分。

(1) 原理简述

图相加减可利光栅滤波实现，其原理图如下：

图1 光栅滤波实现图像相加减原理

如图，正弦振幅型光栅透过光波衍射时，只有0级项和±1级项。这相当于有三个不同方向传播的载波传递信息，它可以使位于物平面Po的图像在像平面Pi产生三个像。图像A 的+1级像和图像B的-1级像恰好在像平面Pi的中心部分重叠。当它们有相同的相位时，实现图像相加；当他们相位相反时，实现图像相减。只要改变光栅相对光轴的位置，就可以方便的改变他们的相位，从而可以获得图像的相加或相减的输出。

(2) 应用前景

图像相加减操作在许多领域已得到广泛应用。由于图像相减处理可清晰地反应图片的不同之处，故在地质地理方面，可用于监测海洋面积的改变、陆地板块移动的速度及地壳运动的变迁等；在军事领域，对侦察卫星发回的照片进行相减操作，可提高监测敌方军事部署变化的敏感度和准确度；在工业方面，通过将工件图片与标准件图片相减比较，能方便地判断出工件外形加工是否合格，并能显示出缺陷之所在；在医学领域，可用于对人体部器官的检查，即通过对不同时期的X 光片进行相减处理，及时发现病变的所在，等等应用。

2. 图像的特征识别

(1) 原理简述

设输入信号为00(,)s x y ，其频谱为(,)x y s f f ，则其具有复振幅透过虑函数(,)x y H f f =*(,)x y S f f 的滤波器，称为信号函数00(,)s x y 的匹配滤波器。通常又将00(,)s x y 称为特征函数。

图像特征处理的四个基本公式：

1{(,)}(,)x y i i F F f f f x y -=

1{(,)(,)*(,)}(,)(,)*(,)x y x y x y i i i i i i F F f f S f f S f f f x y s x y s x y -=

1{(,)exp(2)(,)}(,)*(,)*(,)(,)*(,)x y x x y i i i i i i i i i i F F f f j f d S f f f x y x d y s x y f x y s x d y πδ-=-=- 1{(,)exp(2)(,)}(,)(,)*(,)(,)*(,)x y x x y i i i i i i i i i i F F f f j f d S f f x d y s x y f x y s x d y f x y πδ--=+=+ 上面4个式子中右端函数运算具有明显的几何意义。

当输入待检测函数是一组字符，而特征函数是其中某一特征字符时，前两项给出位于像平面中央这组字符的几何像。卷积项相当于用倒转的特征字符对输入字符组进行搜索，一般不能与字符中的特征字符相重合，不出现亮斑，只出现弥散的光斑。互相关项意味着用特征字符对输入字符进行搜索，遇到相同字符时，它们完全重合，成为自相关，相关最强，出现峰值，给出一个强脉冲，像平面相应的地方出现特征亮斑，因而能够识别特征字符的多少和位置。

用全息方法制造匹配滤波器时，参考点光源是离轴的，因此相关项和卷积项分别在中间几何像的上部和下部。只要记录时适当选取d ，就可以使他们分离开而不相重合。

用匹配滤波器进行滤波时，在输出平面上除了有相关项还有卷积项，他表明这种滤波器除了有相关运算功能外，还有卷积运算功能。它是一种多功能滤波器。