1、分類號(hào)：叢2l!UDC：密級(jí)：編號(hào)：低對(duì)比度目標(biāo)探測(cè)技術(shù)LowContrastTargetDetectionTechnolog)7學(xué)位授予單位及代碼：籃蠶墨王盔芏(!Q!豎!學(xué)科專業(yè)名稱及代碼：堂堂工猩!Q8Q塑Q!研宄方同：塑叢堂坐塑查盈工猩墮旦指導(dǎo)敦師：王至圭塾簍論文起止時(shí)間：20103101012申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士研宄生：關(guān)皓文摘要實(shí)時(shí)聯(lián)合變換相關(guān)器具有光學(xué)處理器二維并行處理及大信息容量的特點(diǎn)；又同時(shí)有數(shù)字計(jì)算機(jī)的運(yùn)算精度高、靈活

2、性好便于控制、判斷等優(yōu)點(diǎn)。光學(xué)相關(guān)處理就是用光學(xué)的方法探測(cè)識(shí)別待測(cè)目標(biāo)和參考模扳的相似度，在復(fù)雜背景及噪聲很大的情況下獲得我們想要的信息。通過(guò)光學(xué)相關(guān)的方法，我們可從混亂的圖像中找出所需目標(biāo)來(lái)達(dá)到對(duì)圖像準(zhǔn)確識(shí)別的目的。本論文通過(guò)實(shí)時(shí)聯(lián)合變換相關(guān)器識(shí)別低對(duì)比度日標(biāo)圖像，在識(shí)別過(guò)程中存在大量的背景噪音干擾等多方面因素，所以對(duì)于普通方法很難達(dá)到理想的效果。本文提出了小波變換與荻度拉伸以及canny算法相結(jié)合的方法，不僅使圖像增強(qiáng)而且提高了聯(lián)合