[发明专利]提高体全息相关器匹配精度的多样本并行估计方法

权利要求书

1.提高体全息相关器匹配精度的多样本并行估计方法，其特征在于，

若已存储的库图像为N幅，定义N幅库图像分别为图1～图N，实时图S，每幅图的幅面均为P×Q，其中，P、Q为像素数，S的状态由k个物理量确定，分别为x₁～x_k；实时图与库图像做相关运算得到相关点，个数记为N；

该方法包括以下步骤：

(1)将库图像图1～图N存入体全息相关器中；

(2)将用于归一化处理的图像1′～图N′分别输入到相关器中，分别得到图像1′～图N′相对于库图像图1～图N相关点亮度，可作为后续归一化基准；

(3)将实时图S输入体全息相关器中，分别得到其与库图像图1～图N的相关点亮度，进行归一化处理，得到相对相关点亮度；

(4)对于库图像，进行多样并行估计处理；

(4.1)确定估计变量x₁～x_k以及估计变量数目k，确定取样相关点数目g；

(4.2)根据估计规则一，给出估计函数以及与相关点联系的估计方程；

设取样相关点间的间隔为L，相关曲线的相关长度为ΔL，ΔL根据估计函数得到，在g*L＜2ΔL情况下进行以下估计；

所述估计规则一为：

实时图通过相关器后，与库图像相关后得到的相关点，取最亮的相关点旁边的g个相关点或者任取g个相关点，其亮度为M₁～M_g，设g个相关点对应的库图像为图1～图g，g《N，归一化后得到相对相关点亮度m₁～m_g，一定满足方程

F(x1...xk)=m1=f1(x1...xk)m2=f2(x1...xk)...mg=fg(x1...xk)]]>

其中函数f₁(x₁...x_k)可以通过库图像图1分别与图1～图g或与N幅库图像相关后得到的结果进行曲线拟合得到，同样的方法，即分别用图2、图3、…、图g与图1…图g或与N幅库图像相关后得到的结果进行曲线拟合可以得到f₂(x₁...x_k)...f_g(x₁...x_k)；

(4.3)根据估计规则二，取定基准估计图像，给出各估计函数之间的关系；

所述估计规则二为：

函数f₁(x₁...x_k)、f₂(x₁...x_k)...f_g(x₁...x_k)之间的关系由图1…图g的关系决定，假设以第m幅图为基准，f₁(x₁...x_k)、f₂(x₁...x_k)...f_g(x₁...x_k)都用f_m(x₁...x_k)来表示，其中h₁、h₂...h_g由图1…图g的关系决定，则有

f1(x1...xk)=h1(fm(x1...xk))f2(x1...xk)=h2(fm(x1...xk))...fg(x1...xk)=hg(fm(x1...xk))]]>

(4.4)根据估计规则三，给出完整的估计方程，并通过估计方程得到实时图相对于库图像的状态差异；

所述估计规则三为：

根据估计规则一和估计规则二，得到完整估计方程

F(x1...xk)=m1=h1(fm(x1...xk))m2=h2(fm(x1...xk))...mg=hg(fm(x1...xk))]]>

k个未知数，g个方程，解上述方程，得到x₁～x_k的值，这样，S的状态由k种变量的值确定；当g＞k，方程数多于未知数数，能提高方程经扰动后的解的精度；

(5)得到k维状态的实时图S的物理状态。