Когерентные оптико-электронные системы обработки информации с дискретными каналами данных тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.21 ВАК РФ

Ня ГГП.ЧНЯУ П\ГКПП11П1

4848246

Стариков Ростислав Сергеевич

КОГЕРЕНТНЫЕ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ С ДИСКРЕТНЫМИ КАНАЛАМИ ДАННЫХ

01.04.21 - лазерная физика

Автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора физико-математических наук

Автор ( У /

Москва 2011

2 ИЮН 2011

4848246

Работа выполнена в Национальном Исследовательском Ядерном Университете «МИФИ»

Официальные оппоненты

академик РАН, доктор физико-математических наук, профессор Гуляев Юрий Васильевич

член-корр. РАН, доктор физико-математических наук, профессор Кульчин Юрий Николаевич

доктор физико-математических наук, профессор Компанец Игорь Николаевич

Ведущая организация

НИИ Радиоэлектроники и лазерной техники Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Защита диссертации состоится 22 июня 2011 года в 1^час.00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.130.05 при Национальном Исследовательском Ядерном Университете,МИФИ.по адресу 115409, Москва, Каширское ш., 31.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИЯУ МИФИ

Автореферат разослан «20» мая 2011г Секретарь Диссертационного совета

Евсеев И.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Использование оптических и оптоэлектрошшх средств при построении систем обработки информации привлекательно благодаря принципиальной возможности достижения чрезвычайно высоких скоростей обработки информации в оптике. Современный прогресс элементной базы, характеристики которой в последнее десятилетие достигли уровня адекватного или почти адекватного требованиям, возникающим при создании оптических средств обработки информации, делает реальностью как появление коммерческих и «продвинутых» экспериментальных образцов оптических процессоров, так и формирование новых направлений разработки оптических устройств обработки информации. Как отмечено уже в ранних исследованиях по оптической обработке информации, возможность достижения высоких скоростей проведения вычислений в оптике обусловлена, прежде всего, параллелизмом действия оптических систем. Наиболее перспективные типы вычислений, реализуемые в оптике и в полной мере использующие её возможности, базируются на двух типах вычислительных операций: двумерном преобразовании Фурье в дифракционной оптической системе и поэлементном перемножении массивов данных в проецирующей оптической системе; в системах обоих указанных типов наибольшие информационные возможности открывает применение когерентного лазерного излучения. Важнейшей чертой элементной базы новейших поколений, отвечающей как параллелизму оптических систем, так и современным формам представления информации, является рост числа дискретных информационных каналов в оптических и оптоэлектронных устройствах: увеличение числа индивидуально управляемых элементов в интегральных наборах излучателей, отсчётов пространственно-временных модуляторов света и детекторов изображений и т.д. Одновременно, рост возможностей цифровой электроники по управлению световыми сигналами и их использованию привёл к фактическому формированию в последнее десятилетие целых классов оптико-цифровых систем, сочетающих достоинства оптики и цифровой электроники. В нынешних технологических пределах оптические устройства обработки информации могут обладать малой энергоёмкостью работы - до 1,5x10"6 Вагт на переключение, а

также теоретически чрезвычайно высоким быстродействием - до 1015 вычислительных операций в секунду или до сотен терабайт в секунду пропускной способности. Именно эти факты определяют растущий интерес исследователей, разработчиков и производителей к оптоэлектронным устройствам обработки информации. Среди развивающихся направлений оптической обработки информации следует отметить во первых радиооптические и другие средства аналоговой и аналого-цифровой обработки сигналов, во вторых специализированные аналого-цифровые матричные процессоры, Фурье процессоры и корреляторы изображений, а также, в третьих, средства коммутации и поддержки для высокопроизводительных цифровых вычислительных систем. На настоящий момент последнее нз перечисленных направлений находится в стадии определения методов, средств и технологий реализации, второе находится на уровне технологических исследований и появления практических образцов, в рамках первого получены применяющиеся практические результаты. Исследования по оптической обработке информации ведутся в наиболее развитых странах с возрастающей интенсивностью. В этой связи необходимо отметить, прежде всего, соответствующие работы в крупнейших технологических и исследовательских центрах США и Японии, некоторые проекты КНР и Индии, а также ряд проектов стран Евросоюза. В частности, в США работы в области фотоники ведутся такими организациями, как Los Alamos National Laboratory, Jet Propulsion Laboratory, Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), в ряде ведущих университетов, IBM, Intel, и др. Как показывает сложившаяся реальная практика, принципиальным фактором развития оптоэлектронных устройств нынешнего и следующих поколений является увеличение числа одновременно работающих дискретных каналов приёма, обработки и передачи данных, использующих когерентное лазерное излучение; разработка таких устройств является актуальной задачей науки и практики.

Учитывая вышесказанное, целью работы являлись разработка и обоснование принципов построения эффективных оптоэлектронных устройств обработки массивов дискретных данных на основе применения методов дифракционной

оптики, компьютерной голографии и цифровой оптоэлектроники, а также определение условий и методов применения таких устройств в цифровых системах обработки информации. К основным задачам работы относятся:

1. разработка и экспериментальное обоснование принципов реализации специализированных оптико-электронных процессоров, позволяющих осуществлять как аналоговую, так и цифровую обработку массивов дискретных данных;

2. анализ схемотехнических возможностей и принципиальных ограничений применения специализированных оптико-электронных процессоров в цифровых системах обработки информации;

3. исследование и анализ возможностей и способов реализации схемотехнически эффективных оптоэлектронных матричных процессоров, в том числе процессоров для операций линейной алгебры;

4. анализ возможностей и разработка методов построения оптико-цифровых дифракционных лазерных систем распознавания изображений реального времени;

5. анализ возможностей и разработка способов достижения инвариантности распознавания изображений в оптико-электронных системах, выполняющих измерение информативных признаков изображений или осуществляющих их корреляционную обработку.

Изложенные в диссертации теоретические и экспериментальные результаты отличаются от других исследований в этой области следующими положениями, определяющими научную новизну:

1. Показано, что широкий класс современных задач обработки информации может быть успешно решен при применении оптоэлектронных методов, базирующихся на использовании когерентного лазерного излучения. Показано, что основной перспективой вычислительных оптоэлектронных устройств на настоящем этапе является достижение скорости вычислений до 1012-1014 операций в секунду или пропускной способности до сотен терабайт в секунду.

2. Проведён анализ схемотехнических ограничений возможных скоростных и точностных параметров оптоэлектронных пектор-матричных перемножителей.

Доказано, что наиболее перспективной схемой оптоэлектронных вектор-матричных перемножителей при их использовании в качестве элемента цифровой вычислительной системы является схема с временным интегрированием.

3. Разработаны и обоснованы теоретически и экспериментально методы реализации оптических процессоров обработки массивов дискретных данных в виде гибридных микросхем и микромодулей. Предложен ряд архитектур гибридных микросхем и микромодулей, соответствующих различным вычислительным задачам.

4. С учётом возможностей современной элементной базы определены оптимальные варианты возможных схем инвариантной обработки изображений, использующие методы когерентной Фурье оптики и компьютерной голографии. Определены принципиальные ограничения таких схем.

5. Впервые предложен и экспериментально апробирован метод повышения точности измерения инвариантных признаков изображений в когерентной дифракционной оптико-цифровой системе. Теоретически показана и экспериментально продемонстрирована возможность достижения точности измерений инвариантных признаков до 14 бит и выше.

6. Сформулированы методики применения инвариантных корреляционных фильтров в условиях конкретных постановок задачи корреляционного распознавания изображений.

7. Впервые предложен и экспериментально продемонстрирован метод реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных амплитудных дифракционных элементов в когерентных дифракционных корреляторах изображений.

Практическое значение результатов состоит в том, что они служат теоретической, и экспериментальной базой для разработки и эффективного применения оптоэлектронных средств обработки информации в современных цифровых вычислительных системах. Методика построения оптоэлектронных матричных процессоров и схемотехнические принципы их реализации могут быть использованы при построении специализированных процессоров обработки сигналов, изображений и массивов дискретных данных со скоростью вычислений

до 1012 операций с целыми числами в секунду при цифровой точности 16 бит, и до 1013 операций с целыми числами в секунду при цифровой точности результата 7-8 бит. Принципы построения лазерных систем распознавания изображений, основанных на выделении инвариантных признаков с использованием методов Фурье оптики и нейросетевых алгоритмов предназначены для разработки и построения систем распознавания реального времени. Способ повышения точности результата измерений до 14 бит и выше в когерентной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений может применяться при построении систем распознавания изображений реального времени. Методики применения инвариантных корреляционных фильтров в системах оптико-электронного корреляционного распознавания изображений предназначены для использования при построении оптико-электронных систем распознавания изображений, базирующихся как на электронных цифровых, так и на лазерных дифракционных корреляторах изображений. Метод реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных амплитудных или фазовых дифракционных элементов (голографических фильтров), охраняемый в режиме коммерческой тайны в НИЯУ МИФИ, может применяться при создании инвариантных лазерных корреляторов с эквивалентным быстродействием до 10° операций с целыми числами в секунду, в том числе в условиях ограничения динамического диапазона модуляции используемых для ввода фильтров голографических носителей.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Методика построения схемотехнически эффективных лазерных оптоэлектропных процессоров для операций линейной алгебры. Разработка и экспериментальное обоснование методов реализации специализированных процессоров в виде гибридных микросхем и микромодулей с послоевой структурой организации. Экспериментальное обоснование возможности создания лазерных, вектор-матричных перемножителей со скоростью вычислений до 1012 операций с целыми числами в секунду при цифровой точности 16 бит, и со

скоростью вычислений до 5x10П операций с целыми числами в секунду при цифровой точности результата 7-8 бит.

2. Принципы построения лазерных систем распознавания изображений в реальном времени, основанных на выделении инвариантных признаков с использованием средств Фурье оптики и нейросетевых алгоритмов. Разработка и экспериментальная демонстрация способа повышения точности результата измерений до 14 бит и выше в когерентной дифракционной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений.

3. Методы применения инвариантных корреляционных фильтров в системах оптико-электронного корреляционного распознавания изображений, базирующихся как на электронных цифровых, так и на лазерных дифракционных корреляторах в условиях конкретных постановок задачи корреляционного распознавания изображений.

4. Способ реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных дифракционных элементов (голографических фильтров) в схемах лазерных корреляторов изображений.

5. Экспериментальная демонстрация реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схемах когерентных дифракционных корреляторов, в том числе при использовании для ввода фильтров голографических носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции.

Данные положения определяют методы создания оптико-электронных систем обработки информации, позволяющие осуществлять как аналоговую, так и цифровую обработку массивов дискретных данных, в том числе специализированных оптоэлектронных матричных процессоров, когерентных систем измерения инвариантных признаков изображений, лазерных процессоров корреляционного распознавания изображений.

Апробация работы. Результаты работ докладывались: на международных конференциях «Аэрокосмические датчики» (Орландо, США, 1995, 1996 гг), на

международной конференции по фотонике и машинному зрению (Провиденс, США, 2003г), на международных конференциях «Фундаментальные проблемы опто- и микроэлектроники» (Хабаровск, 2004г, Харбин, КНР, 2006г), на международном конгрессе по оптическим вычислениям (Эдинбург, Великобритания, 1994г), на международной конференции «Оптическая память и нейронные сети» (Москва, 1995г), на международной конференции по оптической обработке информации (С.-Пб., 1996г), на всероссийских конференциях «Научная сессия МИФИ» (Москва, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 гг), на международной конференции «Оборона и безопасность» (Орландо, США, 2008, 2009 гг), на международной конференции по голографии (Прага, Чехия, 2009г), на международной конференции «Оборона и безопасность. Европа» (Тулуза, Франция, 20 Юг), на международной конференции «Голография Экспо» (Москва, 2010г), на международном конгрессе «Фундаментальные проблемы оптики -Оптика XXI век» (С.-Пб., 2006г, 20Юг).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 88 работ, из них 14 статей в реферируемых журналах рекомендованных ВАК, 24 статьи в сборниках и других изданиях, 50 тезисов в материалах научных конференций.

Личный вклад автора заключается в постановке цели и задач исследования, их анализе и решении, обобщении полученных теоретических и экспериментальных результатов.

Объём и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы из 313 названий. Она изложена на 207 страницах, содержит 121 рисунок и 2 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В главе первой приведён обзор литературы, представлены результаты анализа современного состояния элементной базы оптоэлектронных систем обработки информации и рассмотрены принципы их построения. Отмечено, что отличительной чертой современной вычислительной оптоэлектроники стала

интеграция оптоэлектронных информационных средств в электронные цифровые вычислительные системы.

В оптических системах двумерный оптический сигнал формируется устройствами ввода, актуальные реализации которых (массивы источников света и пространственно-временные модуляторы света) в качестве фундаментального принципа построения и функционирования предполагают параллельное использование независимо управляемых каналов. Аналогично, детектирование светового сигнала осуществляется в настоящее время с применением матричных детекторов изображений, при этом соответствующие электрические сигналы формируются параллельно функционирующими элементами таких детекторов. Таким образом, естественным способом описания работы рассматриваемых систем является их описание как совокупности независимых или связанных, действующих параллельно пространственно-дискретных каналов передачи/обработки сигнала. С точки зрения оптики, такой подход не противоречит ни геометрооптическому, ни дифракционному описанию оптических систем, кроме того, очевидно его соответствие описанию их действия с использованием широко применяемой теории линейных систем [1]. При расчёте аппаратные функции и отклики таких элементов и систем на их основе в целом могут быть удобно описаны с помощью аппарата обобщённых функций стандартным образом. В связи с этим, в диссертации в большей степени уделяется внимание описанию действия рассматриваемых систем исходя из вида производимых ими вычислительных операций.

Существенный прогресс элементной базы, в том числе интегральных массивов лазеров, пространственно-временных модуляторов, фотодетекторов и детекторов изображений, обеспечивает возможности увеличения числа дискретных каналов обработки оптического сигнала с целью достижения массированного параллелизма. Отмечено, что в настоящее время при разработке оптических вычислителей возможны как адаптация существующей элементной базы, так и специальная разработка элементов с требуемой функциональностью. Основными нишами применения оптоэлектронных вычислительных устройств являются: 1) использование их в качестве специализированных вычислительных средств в составе цифровых систем в качестве процессоров-ускорителей, 2) использование

их в качестве средств поддержки в высокопараллельных вычислительных системах, фактически роль шины данных, возможно выполняющей часть обработки. В первом случае уже сейчас можно рассчитывать на создание относительно простых и недорогих устройств, с некоторой степенью миниатюризации. Во втором случае, в настоящий момент, можно говорить об уникальности применения и некоторой определенности в выборе архитектур и типа элементной базы. Основной перспективой информационных оптоэлектронных устройств на настоящем этапе является достижение скорости вычислений до 1013-10и вычислительных операций в секунду или пропускной способности до сотен терабайт в секунду.

Во второй главе рассмотрены принципы построения лазерных оптоэлектронных матричных процессоров (ОМП). Отмечено, что на нынешнем этапе создание конкурентоспособных оптоэлектронных матричных процессоров сталкивается главным образом со сложностью их интеграции в цифровые вычислительные системы, а наиболее существенными проблемами в этом плане являются высокие значения коэффициентов разветвления и необходимость аппаратных и вычислительных затрат для постобработки результата вычислений. Конкурентоспособность оптоэлектронных матричных процессоров по сравнению с другими вычислительными средствами определяется: вычислительными параметрами и схемотехническими параметрами. К первым относятся быстродействие, точность вычислений, энергетическая эффективность. Ко вторым относятся параметры, определяющие технические требования, предъявляемые процессором к другим узлам вычислительной системы - объём и точность предобработки, объём и точность постобработки, характеризуемые также отношением Псалтиса, а также коэффициенты разветвления. Анализ [2] показывает, что наиболее перспективной схемой оптического линейно-алгебраического процессора является схема оптического вектор-матричного перемножителя (ОВМП), поэтому были подробно рассмотрены и проанализированы известные и возможные варианты схемы ОВМП. Архитектура ОВМП представлена на рис.1 и состоит из динамического устройства ввода вектора (УВВ), квазистатического устройства ввода матрицы (УВМ) и линейного массива фотодетекторов (МФД). Две анаморфотные оптические системы (на

И

рисунке не показаны) выполняют разводку излучения /-тых элементов УВВ по г-тым строкам УВМ и суммирование излучения у'-тых столбцов УВМ на у'-тых элементах МФД. Таким образом, система выполняет вектор матричные перемножения:

Предельное значение скорости вычислений ОВМП может быть оценено как:

где/г - тактовая частота, N - размерность системы.

Рассмотрены возможные архитектуры ОВМП, проведён анализ их вычислительных и схемотехнических характеристик. Проведённый анализ доказывает, что в случае использования ОВМП в качестве специализированного процессора в цифровой вычислительной системе перспективными представляются только архитектуры с временным интегрированием с получением сумм перекрёстных бит.

Рис. 1: Базовая архитектура ОВМП.

Показано, что использование лазерных ОВМП может быть эффективно при решении задач реального времени с бинарным входом, небольшой разрядностью входных данных (1-3 бит), и невысокими требованиями к точности результата (716 бит) при достижении производительности, до 1012-1014 операций с целыми числами в секунду. Результаты анализа параметров ОВМП сведены в табл.1 и представлены на рис.2.

/V

су=5>(А- (О

В = {2Кг-К)/г, (2)

УВМ

1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 размерность системы, N

Рис.2: Зависимости скорости вычислений (тёмные значки, умножить на fT) и отношения Псалтиса (белые значки) от размерности системы /Удля различных вариантов ОВМП с двоичным входом. Треугольники - аналоговый ОВМП с бинарным входом, ромбы -ОВМП ВИ II с разрядностью входных данных L=4, квадраты - ОВМП ВИ II с 1=8. Вертикальная пунктирная линия - ограничение размерности, определяемое выходным динамическим диапазоном 8 бит.

Рассмотрены принципы реализации ОМП в виде гибридных микросхем и микромодулей с послоевой структурой организации, показаны возможности создания миниатюризированных оптических вычислителей для выполнения различных типов вычислительных операций над массивами дискретных данных. Отмечено, что основной проблемой при разработке гибридных микросхем и микромодулей является создание устройств ввода-вывода, к которым помимо точностных, скоростных и энергетических предъявляются высокие требования по согласованности размеров и оптимизации топологии. Рассмотрены известные и предложены новые возможные архитектуры ОМП, реализуемых в виде гибридных микросхем и микромодулей, проведён анализ их характеристик, определены наиболее эффективные их типы. Экспериментально продемонстрированы основные алгоритмы работы ОМП.

Результаты проведённых исследований показывают, что для лучших вариантов ОМП с размерностью массива обрабатываемых данных А'хА', можно говорить об их использовании в качестве цифрового специализированного процессора, работающего с быстродействием в N~2N раз большем возможного быстродействия электронных устройств, осуществляющих постобработку результата.

Архитектура Скорость счёта, 1рз Размерность Ограничение размерности Точность счёта, бит Кр вх Кр вых аналог. Кр вых цифровой. Точность предобработки, бит Точность постобработки, бит Отношение Псаптаса

УВВ УВМ МФД тш тах

ОВМП N NN N 1од20 N ы+ы2 N Ы1од2(МсМ2) 1од2с1 - 2Ы-1

ОВМП ВИ 1 (г^-годл- N NN1 N1 ^к2<Р 1од^(к+1)21" N N1 ^1од2(№2+1) 1од2(к+1) 1од2п[_к2 (2Ы-1)/(Ь2+2Ь2)

ОВМП ВИ II (2М2-1ОДЛ- N NN1 N1. №2<Р Юд^к-Н)* N N1. 1од2(к+1) |од2п1_к2

ОВМП пи 1 NN1 N1 N 1_к2<Р 1од2(к+1)21- N М|од2(1_к2+1) |од2(к+1) 1од21_к2 1/(1_2+21_-2)

ОВМП пи II N1- NN1. N |од2Цк+1)*- LN+N2 N Ы1оаг(Ьк2+1) |од2(к+1) |од2п1_кг (2Ы-1)/(1_2+21_-2)

В таблице:

ОВМП ВИ I - архитектура с получением компонент результата в виде сумм свёрток, ОВМП ВИ II - архитектура с получением сумм перекрёстных бит; ОВМП ПИ I - архитектура с пространственным интегрированием, выполняющая только получение перекрёстных произведений в виде свёртки; ОВМП ПИ II - архитектура с получением сумм свёрток.

(1\, <1г - диапазоны входных аналоговых величин, £> - выходной динамический диапазон в уровнях сигнала, (¿+1) - основание системы счисления, N - размерность обрабатываемого массива, Ь - разрядность цифровых данных, /т - тактовая частота работы системы, УВВ -устройство ввода вектора, УВВ - устройство ввода матрицы, МФД - массив фотодетекторов.

Третья глава посвящена исследованию методов построения лазерных дифракционных оптических систем инвариантного распознавания изображении с использованием современных методов компьютерной голографии и цифровой оптики. Как известно, когерентная оптическая система осуществляет линейное преобразование амплитуды, а некогерентная - линейное преобразование интенсивности, что описывается соответствующими интегралами суперпозиции [1]. Таким образом, тем или иным способом формируя соответствующий комплексный импульсный отклик оптической системы, можно осуществить требуемое интегральное преобразование [3]. В общем случае, вид преобразования определяется как:

Т(и,V) = ${кеп(х,у\и,г)/(х,у)с/хс1у, (3)

где ке1-ц(х,ул.у) - ядро интегрального преобразования. Применение инвариантных преобразований даёт возможность верно распознавать изображение вне зависимости от изменения его положения, ориентации, размера и др. Анализ известных оптоэлектронных схем инвариантною распознавания изображений показывает, что в настоящее время возможно два функциональных типа подобных устройав: 1) осуществляющих инвариантное корреляционное сравнение и обеспечивающих выход типа «да-нет», и 2) осуществляющих вычисление (измерение) некоторого набора инвариантных признаков, используемого затем при распознавании. В качестве общей структуры системы распознавания принимается иерархическая схема, представленная на рис.3.

I

I Входкге р_^ Блок

| ! предобработки I

Набор

Выход

1 система р а епс з на & л £ (_______£__________

I I

Рис. 3: Структурная схема иерархической системы распознавания.

Предполагается, что оптико-электронная система выделения признаков используется в качестве блока предобработки. Основной проблемой при построении систем, обеспечивающих вычисление инвариантных признаков в оптике является низкая точность результата оптических вычислений.

15

Рассмотрены возможности применения нейросетевых методов распознавания изображений при комбинировании в единой системе оптоэлектронного блока предобработки, осуществляющего выделение инвариантных признаков и нейронной сети, выполняющей распознавание с их использованием; отмечено, что, несмотря на устойчивость нейронных сетей к шумами ошибкам, точность оптического вычисления инвариантных признаков часто оказывается недостаточной и в этом случае. Предложены метод и соответствующая когерентная дифракционная оптико-цифровая схема прецизионного измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений, инвариантных соответственно к повороту и изменению масштаба. За счёт увеличения числа дискретных каналов измерения и применения цифровой постобработки схема, базирующаяся на массиве фотодетекторов специальной топологии, позволяет осуществлять параллельное вычисление инвариантных признаков с цифровой точностью. Топология массива фотодетекторов представлена на рис.4.

Рис. 4: Топология массива фотодетекторов.

номйр элемвкта I

Рис.5: Пример вектора кольцевых элементов: компоненты вектора для изображения, повёрнутого на 45 градусов квадратики, тройные сплошные линии - усреднённые значения компонент векторов и их среднеквадратичное отклонение для неискажённого изображения.

номер аяомлнфа :

Рис.6: Пример вектора секторных элементов: компоненты вектора для изображения масштаба 125% - квадратики, тройные сплошные линии - усреднённые значения компонент векторов и их среднеквадратичное отклонение для неискажённого изображения.

Цифровая постобработка, обеспечивающая накопление точности результата состоит только в сложении результатов измерений. Экспериментально продемонстрирован эффект повышения точности результата в предложенной когерентной оптико-цифровой системе измерения 256 инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений размерности 103х103 до 14 бит и выше. Примеры измеренных векторов кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений, инвариантных соответственно к повороту и изменению масштаба представлены на рис.5 и рис.6. В главе четвёртой изложены результаты исследований методов применения инвариантных корреляционных фильтров в системах корреляционного распознавания изображений. Корреляционный метод распознавания является одним из наиболее распространенных в настоящее время и весьма перспективным в развитии; наиболее практически интересно применение данного метода при решении задач реального времени [4]. Суть метода состоит в вычислении корреляционной функции С(хсусУ-

С(хс,ус)= \\s\т{x,y)sвx{x-xc,y-yc)dxdy=sэт®sвx, (4)

±ю

где 5э7{*!У) и 5цх(ху) - соответственно эталонное изображение и распознаваемый

сигнал, ху - координаты поля изображения, Хс и ус - координаты

корреляционного поля. После вычисления С(хс^ус), по ее виду, а именно по

17

наличию, величине, форме и положению корреляционного пика судят о совпадении или несовпадении и/или степени схожести ¡^¡(ху) и ^{х^'), а так же об их относительной локализации. Реальные постановки задачи корреляционного распознавания часто требуют инвариантности выходного корреляционного пика к различным изменениям распознаваемого объекта на входе оптической системы: искажениям формы, повороту, изменению масштаба, к изменению освещения, их возможных комбинаций и др. Главным препятствием на пути успешного решения задач корреляционного распознавания является неустойчивость выходного корреляционного пика к подобного рода изменениям входного объекта. Так, например, практика показывает, что для большинства нетривиальных объектов, корреляционный пик критически вырождается при плоском повороте объекта на 3-5град или при изменении масштаба на 3-5%. Основным способом достижения инвариантности корреляционного пика при наличии искажений распознаваемого объекта относительно эталонного является применение инвариантных корреляционных фильтров. Данный подход состоит в замене эталонного изображения 5Э1(х,у) на синтезированный эффективный эталонный корреляционный объект к(х,у), далее инвариантный корреляционный фильтр (ЬСФ), содержащий априори заложенную информацию о возможных состояниях распознаваемого сигнала.

Проведён сравнительный анализ инвариантных корреляционных фильтров основных типов. Проведены компьютерные эксперименты по синтезу КФ и моделированию корреляционного распознавания с их применением. Проведено сравнительное исследование свойств КФ различных типов. Проведено моделирование межклассового распознавания изображений с использованием КФ и различных корреляционных метрик, примеры результатов представлены на рис.6. Результаты моделирования распознавания позволили оценить возможности определения числа эталонных изображений, необходимых для синтеза КФ в условиях конкретной постановки задачи распознавания, определить возможности применения того или иного типа корреляционной метрики, используемой при распознавании, получить оценки вероятностных характеристик распознавания и т.д.

Результаты проведённых сравнительного анализа и моделирования КФ позволили сформулировать следующие выводы:

« инвариантные корреляционные фильтры на основе радиальных (КФ РГ) или кольцевых гармоник (КФ КГ) пригодны для распознавания соответственно масштабированных в диапазоне 70%-130% или повёрнутых в полном диапазоне углов поворота изображений, однако крайне чувствительны - сильнее, чем прямая корреляция - к различного рода зашумлению и изменению геометрии изображений. В случае КФ КГ отмечено сильное влияние ошибки поворота, характерной для матричных устройств регистрации и ввода, особенно в случае контурных изображений. КФ РГ непригодны для распознавания контурных изображений с разумно ограниченным произведением размера на ШППЧ. » КФ РГ и КФ КГ допускают адаптацию к зашумлению входного изображения только при использовании методов множественной корреляции и чрезвычайно вычислительно ёмких процедур генерализации. Особенным требованием при синтезе КФ данных типов является потребность в поиске оптимального центра разложения эталонного изображения и выбора используемой гармоники.

® инвариантные корреляционные фильтры с синтезированной дискриминационной функцией (КФ СДФ) в ряде случаев оказываются непригодны для использования из-за ограничений числа изображений эталонного набора. КФ СДФ крайне чувствительны к шумам во входном изображении. Введение шума при синтезе КФ СДФ с минимумом дисперсии (КФ МДСДФ) в ряде случаев улучшает качество распознавания.

• составные КФ по методу Кальмана и КФ с «переключением» могут обеспечивать отличные результаты распознавания, в том числе для зашумлённых изображений, их синтез трудно формализуем и требует крайне больших вычислительных затрат.

в различные варианты инвариантных корреляционных фильтров с оптимизацией параметров корреляционного пика (КФ с минимумом средней энергии корреляции - МСЭК, максимальной высоой корреляционного пика -МВК, минимумом шума и средней энергии корреляции - МШСЭК и др.) и оптимальные компромиссные фильтры на их основе (ОК КФ) могут обеспечивать

19

хорошие результаты распознавания для полутоновых изображений при геометрических искажениях, а также при изменении их яркости или контраста. При распознавании контурных изображений КФ данных типов часто менее эффективны, чем при распознавании полутоновых. Процедуры синтеза КФ с оптимизацией параметров вычислительно ёмки.

• КФ с оптимизацией параметров весьма эффективны при необходимости достижения инвариантности одновременно к двум разнородным факторам -«геометрическому» и «энергетическому», например, к повороту и изменению освещённости, дисторсии и изменению контраста, повороту и зашумлению и т.п., однако естественно существуют ограничения диапазона искажений, определяемые ограничениями размерности набора эталонных изображений.

• инвариантные корреляционные фильтры с линейным фазовым коэффициентом (КФ ЛФК) непригодны для распознавания полутоновых изображений, однако дают хорошие результаты распознавания для контурных изображений. Корреляционная функция, обеспечиваемая КФ ЛФК наиболее близка по форме к прямой корреляции по сравнению с другими типами КФ, синтез фильтра вычислительно экономен. КФ ЛФК обладают некоторой устойчивостью к шумам. КФ ЛФК могут быть эффективны при необходимости достижения инвариантности одновременно к двум «геометрическим» факторам, например к повороту и изменению масштаба, в некотором диапазоне, определяемом ограничениями набора эталонных изображений.

Проведено детальное исследование дискриминационных свойств КФ ЛФК. Продемонстрирована межклассовая избирательность КФ ЛФК. Продемонстрировано сохранение корреляционного пика КФ ЛФК для промежуточных искажений входного изображения, не заложенных при синтезе фильтра. Определены условия, при которых КФ ЛФК теряет избирательность -отношение автокорреляции эталона к кросскорреляции эталона и возможного ложного изображения менее определённого порогового, а также «кратность» геометрических деталей КФ и ложного изображения (совпадение деталей изображения и деталей нескольких элементов КФ); в указанных случаях требуется изменять «шаг» тренировочных изображений и сокращать их количество, что понятным образом снижает эффективность применения КФ.

Истинное из ображение

Ложное изображение

МСЭК

(вещественная часть)

И (ЭОград)

Л (ЭОград)

1 ЩЩ piщ fЩЩ II I

-/ЛГЧ/и. Д 'ЛлЛ'\Ал...л K^vWv-MA/--А л/

Зависимость интенсивности корреляционного пика (отн. ед.} от угла поворота (град) для КФ МСЭК, верхняя линия - истинное изображение, нижняя - ложное, пунктир - порог; 65 настроечных изображений, 180 положений на входе

МСЭКГ (вещественная часть)

И (90град)

А

Л.'-"

Зависимость отношения пик/склон (отн. ед.) от угла поворота (град) для КФ МСЭКГ, верхняя линия - истинное изображение, нижняя — ложное, пунктир - порог; 65 настроечных изображений, 180 положений на входе

Рис. 7: Результаты моделирования межклассового распознавания при помощи КФ МСЭК и КФ МСЭК со сглаживающей функцией Гаусса (МСЭКГ) (пространственный поворот 180град, полутоновые изображения): примеры истинных и ложных изображений, распределения вещественных частей КФ, примеры корреляционных функций и полученные дискриминационные характеристики.

Проведено исследование устойчивости распознавания при помощи КФ ЛФК к зашумлению входного изображения; использовалось добавление бинарного шума во входное бинарное контурное изображение. Установлено, что удовлетворительные характеристики корреляционного пика (по локализации и отношению амплитуды пика к амплитуде окружения) сохраняются при зашумлении до 25%.

Глава пятая посвящена проблемам применения инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом при решении задач корреляционного распознавания изображений в условиях их конкретных постановок. Составной фильтр с линейным фазовым коэффициентом (ЛФК, LPCC - Linear Phase Coefficient Composite filter). КФ ЛФК составляется из N эталонных изображений i0>Siv%-i. выбираемых исходя из требований к инвариантности [5]:

Кчфш)(*>У) = IехрС-у~nk)sn(х,у),к = 0,1,... (N-1). (5)

|Ы1 Л'

Сделан вывод о возможности реализации КФ ЛФК в корреляционных системах на основе цифровых электронных корреляторов в виде заранее заготовленного эталона - массива комплексных величин. С учетом параметров современной элементной базы, время возможна работа таких систем при размерностях входных изображений 1000x1000 и выше и достижимых скоростях обработки Ю10 операций с целыми числами в секунду. Сделан вывод о возможности реализации КФ ЛФК в корреляционных системах на основе лазерных корреляторов при достижимых скоростях обработки до 1013 операций в секунду. В этом случае фильтр реализуется в виде синтезированного дифракционного объекта, в т.ч. формируемого при помощи пространственно-временного модулятора света (могут быть использованы коммерчески доступные образцы модуляторов). Предложен метод для распознавания полутоновых изображений, регистрируемых в различных условиях освещённости и в условиях их возможных геометрических искажений; метод состоит в применении процедур выделения контуров полутоновых изображений и использования затем КФ ЛФК при распознавании полученных бинарных контурных изображений.

Рис. 9: Примеры корреляционных картин для КФ ЛФК инвариантного к повороту +10 град и изменению масштаба +10% со сложной сценой (шаг фильтра 5%, 5 град.).

Корреляция фильтра, построенного на

основе фрагмента сцены

со сценой, увеличенной на 2.5%

Корреляция фильтра, построенного на основе фрагмента сцены со сценой, уменьшенной на 10%

Корреляция фильтра, построенного на

основе фрагмента сцены со сценой, повёрнутой по часовой стрелке на 2.5 градуса.

Корреляция фильтра, построенного на

основе фрагмента сцены

со сценой, увеличенной на 5% и повёрнутой

по часовой стрелке на 2.5 градуса.

Корреляция фильтра, построенного на основе фрагмента сцен ы со сценой, увеличенной на 5% и повёрнутой против часовой стрелки на 2.5 градуса.

Корреляция фильтра, построенного на основе фрагмента сцены со сценой, увеличенной на 5% и повёрнутой по часовой стрелке на 5 градусов.

Рис. 8: Оконтуренное изображение сцены и увеличенные фрагмент сцены, использованный при построении КФ ЛФК и вещественная часть полученного фильтра.

Проанализированы возможности применения стандартных алгоритмов оконтуривания, а также разработан и опробован оптимизированный морфологический алгоритм оконтуривания изображений, превосходящий по

23

соотношению «скорость/качество» стандартные. Проведены численные эксперименты по распознаванию полутоновых изображений, подвергнутых искажениям «плоский поворот и изменение масштаба» с использованием разработанного метода, примеры результатов представлены на рис.7 и рис.8. Разработан и экспериментально опробован метод реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных дифракционных элементов (голографических фильтров) в схемах когерентных корреляторов с фильтрацией в частотной плоскости. При проведении исследований был синтезирован КФ ЛФК, инвариантный к повороту входного изображения. Фильтр был рассчитан на основе 18 эталонных изображений размерности 256x256 отсчётов, повёрнутых с шагом 1 Оград. Эталонное и ложные изображения, а также распределение амплитуды КФ показаны на рис.10. Ложные изображения имеют одинаковую с эталонным толшину контура, схожие детали и одинаковые линейные размеры, а также близки по мощности; минимальное отношение автокорреляции эталонного изображения к кросскорреляции эталонного с ложным составляло 2,7.

О 30 60 90 120 150 180

угол поворота входного изображения, град

Рис. 11: Зависимость амплитуды корреляционного пика от утла поворота входного изображения.

эталон

Зависимость амплитуды корреляции от утла поворота входного изображения на рис.11. В качестве критерия распознавания принималось простое пороговое преобразование. Сцена, содержащая изображения повёрнутого эталонного объекта в диапазоне 180град с шагом 5град и распределение интенсивности корреляционной функции сцены и КФ ЛФК, подвергнутое операции порога представлены на рис. 12.

Рис. 12: Сцена, содержащая повороты от 0 до 175 градусов эталонного изображения, и интенсивность корреляции КФ ЛФК со сценой (порог 0,8).

Рис. 13: Результат численного восстановления распределения амплитуды отклика голографического фильтра (слева) и результат измерения интенсивности отклика голографического фильтра (справа, А=632нм).

С помощью имеющегося специального программного обеспечения для реализации синтезированного КФ ЛФК в схеме дифракционного коррелятора

были рассчитаны соответствующие Фурье-голограммы (топографические фильтры); различные варианты голограмм были реализованы. Рассчитанное распределение амплитуды импульсного отклика голографического фильтра и результат его измерения представлены на рис. 13; отклик состоит из 8-функции в нулевом порядке дифракции и двух взаимосопряженных областей, соответствующих синтезированному фильтру в 1 и -1 порядках. Было проведено численное моделирование работы коррелятора Вандер Люгта с КФ ЛФК, реализованными в виде голографических фильтров. Выходной сигнал коррелятора содержит пространственно разделённые область свёртки, область изображения и область корреляции, которая и используется на практике. Результаты моделирования представлены на рис.14, рис.15 и рис.16 и демонстрируют, что избирательные характеристики голографического фильтра адекватны исходному КФ ЛФК.

Существенной проблемой реализации КФ в схемах опгоэяектронных корреляторов является ограниченность динамического диапазона модуляции реально существующих средств ввода, используемых для представления КФ в оптической системе. При этом весьма интересной с практической точки зрения представляется возможность использования бинарного представления КФ, поскольку это отвечает возможностям наиболее скоростных ПВМС. Для исследования возможности реализации КФ ЛФК в схеме коррелятора Вандер Люгта с использованием современных голографических носителей были рассмотрены несколько вариантов: использование носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции, использование бинарных носителей с применением стандартных методов прямой бинаризации и использование бинарных носителей с применением бинарного растрирования для передачи градаций пропускания.

Во всех случаях проводились численный анализ С КО откликов голографических фильтров и расчёт выходных сигналов коррелятора.

В случае реализации голографического фильтра с помощью носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции было установлено, что для полного сохранения характеристик распознавания достаточно сохранить 32 градации пропускания.

ш

ж -А. .1 й

1«

Рис. 14: Результат расчёта распределения амплитуды в выходной плоскости коррелятора для возможных поворотов входного изображения (слева) и те же сигналы, подвергнутые операции порога на уровне 0,5 от максимального значения корреляционного пика (справа).

угол поворота входного изображения, г'рад.

Рис. 15: Зависимость амплитуды корреляции от угла поворота входного изображения для амплитудного голографического фильтра.

Рис. 16: Результат расчёта распределения амплитуды в выходной плоскости коррелятора для истинного (И) и ложных (Л) объектов (слева) и те же сигналы, подвергнутые операции порога на уровне 0,5 от максимального значения корреляционного пика (справа).

Корреляционный пик в случаях входных изображений объектов эталонного класса сохраняет удовлетворительные качества даже в случае передачи 4х уровней пропускания. Анализ результатов численного моделирования показал, что для адекватного представления КФ ЛФК достаточно использования 16ти градаций пропускания голографического фильтра. В случае реализации голографического фильтра с использованием бинарной модуляции света были рассмотрены стандартные алгоритмы бинаризации изображений: методы Ниблака и гистограмм, методы фиксированного порога и адаптивного порога Отсу. В результате моделирования установлено, что применение методов Ниблака,

Рис. 17: Фото сигналов коррелятора (слева), те же сигналы, подвергнутые операции порога на уровне 0,5 от максимального значения корреляционного пика (справа). Л=532нм. Голограмма с представлением 26 градаций пропускания с использованием стохастического растра (см. также рис. 14).

гистограмм и фиксированного порога не обеспечивает сохранения свойств КФ ЛФК. Реализация голограммы, бинаризованной методом Отсу в ряде случаев позволяет распознать эталонный объект среди всех используемых тестовых объектов.

Исследована возможность реализации голографического фильтра с помощью бинарных модуляторов с применением бинарного растрирования для передачи градаций пропускания голограммы. В результате установлено, что в случае применения бинарного растрирования для полного сохранения распознавательных свойств голографического фильтра достаточно использовать 16 уровней пропускания.

Рис. 18: Фото сигналов коррелятора (слева), те же сигналы, подвергнутые операции порога на уровне 0,5 от максимального значения корреляционного пика (справа). А,=532нм. Голограмма бинаризованная методом Отсу (см. также рис.16).

Проведено экспериментальное макетирование когерентного коррелятора с КФ ЛФК, реализованными в виде амплитудных Фурье-голограмм. В корреляционной области выходного поля коррелятора получены адекватно локализованные корреляционные сигналы, сохраняющиеся при повороте входного изображения. В проведённых экспериментах удалось обеспечить возможность отличить истинное изображение от ложных, что иллюстрируется примерами, приведёнными на рис.15 и 16. Полученные экспериментальные результаты демонстрируют возможность достижения инвариантности распознавания при применении корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом, реализуемых в

виде компьютерно синтезированных голограмм в схемах когерентных дифракционных корреляторов, в том числе, при использовании для реализации фильтров голографических носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции.

В заключении сформулированы основные результаты и выводы диссертации.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ

1. Анализ показывает, что отличительной чертой современной вычислительной оптоэлектроники стала интеграция оптоэлектронных информационных систем в электронные цифровые вычислительные системы. Существенный прогресс элементной базы обеспечивает увеличение числа дискретных каналов обработки оптического сигнала с целью достижения массированного параллелизма; фундаментальными приборами и технологиями новейшего поколения вычислительной оптоэлектроники являются: массивы полупроводниковых лазеров с вертикальным резонатором (до 104 и выше каналов с полосой модуляции до десятков гигагерц); современные массивы фотодетекторов (до 107 каналов); жидкокристаллические, микромеханические пространственно временные модуляторы света (до 106 каналов и выше, смена кадра сотни килогерц при числе каналов 104, размер элемента от единиц микрометров до десятков миллиметров, контраст до 104); интегральные массивы «приём-обработка-передача»; современные голографические материалы, массивы дифракционных элементов, массивы микролинз. При разработке оптоэлектронных вычислителей возможны как адаптация существующей элементной базы, так и специальная разработка элементов с требуемой функциональностью.

2. Основными нишами применения оптоэлектронных вычислительных устройств являются: использование их в качестве специализированных вычислительных средств в составе цифровых информационных систем в качестве спецпроцессоров-ускорителей, использование их в качестве средств коммутации и поддержки в высокопараллельных высокоскоростных цифровых универсальных вычислительных системах. В первом случае уже сейчас можно рассчитывать на

создание относительно простых и недорогих устройств, с некоторой степенью миниатюризации. Во втором случае, в настоящий момент, можно говорить об уникальности применения и некоторой определенности в выборе архитектур и элементной базы. Основной перспективой вычислительных оптоэлектронных устройств на настоящем этапе является достижение скорости вычислений до 10121014 операций с целыми числами (операций с фиксированной точкой) в секунду или пропускной способности до сотен терабайт в секунду.

3. Проведены исследования по разработке лазерных оптических матричных процессоров (ОМП). Показано, что создание конкурентоспособных ОМП сталкивается главным образом со сложностью их интеграции в цифровые вычислительные системы. Наиболее существенными проблемами построения ОМП в этом плане являются высокие значения коэффициентов разветвления и необходимость аппаратных и вычислительных затрат для поддержания результата вычислений. По сути, следует говорить об использовании ОМП в качестве спецпроцессора-ускорителя, работающего со скоростью вычислений в 100-200 раз большей допустимой скорости постобработки его результата. Наиболее универсальным типом ОМП являются оптические вектор-матричные перемножители (ОВМП); проведено детальное исследование таких схем, показавшее, что эффективное использование ОВМП возможно при необходимости решения задач реального времени с бинарным входом, небольшой разрядностью входных данных (1-3 бит), и невысокими требованиями к точности результата (7-16 бит). В случае аналогового ОВМП быстродействие может составить около 5x1013 операций с целыми числами в секунду при семибитной точности результата и коэффициенте разветвления по выходу 100. В случае точных ОВМП пиковое быстродействие может достигать 1012 операций с целыми числами в секунду при 16-17 битной точности результата и при коэффициенте разветвления по выходу 100.

4. Предложены архитектуры ОМП, реализуемых в виде гибридных микросхем и микромодулей (ГМ), соответствующие различным вычислительным задачам. Проведён анализ возможных архитектур ГМ, определены наиболее эффективные их типы Экспериментально продемонстрирован основные алгоритмы работы ГМ - свёртка дискретных сигналов, варианты алгоритмов

вектор-матричного перемножения, варианты алгоритмов перемножения массивов данных. Результаты проведенных исследований подтверждают возможность создания ГМ с размерностью обрабатываемого массива до 100x100, точностью 14-7 бит при достижении производительности, соответственно до 108-1012 операций с целыми числами в секунду. Рассмотренные принципы построения ОМП подразумевают возможность использования новейшей функциональной элементной базы, и интеграции с электроникой постобработки.

5. Анализ известных оптико-электронных схем выделения инвариантных признаков изображений показывает, что в настоящее время возможно два функциональных типа подобных устройств: осуществляющие инвариантное корреляционное сравнение и обеспечивающие вычисление (измерение) инвариантных признаков, используемых затем при распознавании. Основной проблемой при построении систем, обеспечивающих вычисление инвариантных признаков в оптике, является низкая точность результата оптических вычислений, не превышающая 7-8 бит. Применение нейросетевых методов распознавания изображений возможно при комбинировании в единой системе оптоэлектронного блока предобработки, осуществляющего вычисление (измерение) инвариантных признаков и нейронной сети, однако точность оптических методов часто оказывается недостаточной и в этом случае.

6. Предложены метод и когерентная дифракционная схема прецизионного измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений, инвариантных соответственно к повороту и изменению масштаба. За счёт увеличения числа каналов измерения и применения цифровой постобработки схема, базирующаяся на применении массива фотодетекторов специальной топологии, позволяет осуществлять параллельное вычисление инвариантных признаков с цифровой точностью. Цифровая постобработка, обеспечивающая накопление точности результата состоит только в сложении результатов измерений. Экспериментально продемонстрирован эффект повышения точности результата в предложенной когерентной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений размерности 103х103пикс до 14 бит и выше.

7. Проведён анализ инвариантных корреляционных фильтров (КФ) основных типов. Проведены синтез КФ основных известных типов и моделирование корреляционного распознавания изображений с их использованием. Результаты анализа литературы и проведённого оригинального моделирования позволили сформулировать практические выводы и рекомендации по синтезу и применению КФ в условиях конкретных постановок задачи корреляционного распознавания.

8. Проведено детальное исследование свойств инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом (КФ ЛФК). Продемонстрирована межклассовая избирательность КФ ЛФК. Продемонстрировано сохранение корреляционного пика КФ ЛФК для промежуточных искажений входного изображения, не заложенных при синтезе фильтра. Определены границы применимости КФ ЛФК. Сделан вывод о возможности применения КФ ЛФК в корреляционных системах на основе цифровых электронных корреляторов, в настоящее время возможна работа таких систем при достижении скоростей обработки Ю10 операций в секунду. Сделан вывод о возможности реализации КФ ЛФК в системах на основе лазерных дифракционных корреляторов при достижимых скоростях обработки до 1013 операций в секунду. В этом случае фильтр реализуется в виде синтезированного дифракционного элемента - статического, или динамически формируемого при помощи пространственно-временного модулятора света.

9. Предложен метод для корреляционного распознавания полутоновых изображений, регистрируемых в различных условиях освещённости и в условиях их возможных геометрических искажений; метод состоит в применении процедур выделения контуров полутоновых изображений и использования затем инвариантных КФ ЛФК при распознавании полученных бинарных контурных изображений. Разработан оптимизированный алгоритм морфологического оконтуривания изображений; разработанный алгоритм превосходит по соотношению «скорость/качество» стандартные алгоритмы; продемонстрирована применимость алгоритма при использовании для предобработки полутоновых изображений в корреляционных системах, осуществляющих распознавание контурных изображений. Проведены компьютерные эксперименты по корреляционному распознаванию полутоновых изображений сцены,

подвергнутых искажениям «одновременно плоский поворот и изменение масштаба» с использованием КФ ЛФК и процедур оконтуривания. Возможные значения поворота+ 1 Оград, изменения масштаба+ 10%.

10. Разработан и экспериментально опробован способ реализации КФ ЛФК в виде компьютерно синтезированных Фурье-голограмм (голографических фильтров) в схемах лазерных дифракционных корреляторов. Проведен анализ ухудшения корреляционных свойств голографических фильтров при ограничении числа градаций пропускания; выявлена необходимость использования не менее 16ти уровней пропускания для сохранения избирательных характеристик фильтров. Показана возможность бинарного представления голографических фильтров при сохранении их избирательных характеристик. Результаты экспериментального макетирования когерентного коррелятора с голографическими фильтрами демонстрируют возможность достижения инвариантности распознавания при применении КФ ЛФК, в том числе, в случае использования для ввода соответствующих синтезированных Фурье-голограмм голографических носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В реферируемых журналах, рекомендованных ВАК:

1. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, B.N. Onyky, V.V. Perepelitsa, l.B. Scherbakov. "Experimental investigation of the performance of the optical two-layer neural network" // Optical memory & neural network v4, No 4, 1995, pp.315-321.

2. H.H. Евтихиев, P.C. Стариков «Разработка принципов построения оптоэлектронных процессоров на основе сэндвич-структур» // Наукоёмкие технологии т2, №4, 2001, стр.41-49.

3. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov "Methods of design of specialized optoelectronic processors constructed as hybrid microcircuits for realization of neural network algorithms" // Optical memory & neural network vlO, No 4, 2001, pp.219-225.

4. N.N. Evtikhiev, P.A. Ivanov, A.V. Kamensky, R.S. Starikov, M.I. Zabulonov "Experiments on realization of wavelet transform based on architecture of hybrid optoelectronic chip" // Optical memory & neural network vl 1, No 1 2002, pp.39-43.

5. Н.Н. Евтихиев, А.В. Захарцев, П.А. Иванов, Б.М. Рейзин, С.А. Сироткин, P.C. Стариков «Синтез и исследование инвариантных фильтров с линейным фазовым коэффициентом для задач оптико-электронного корреляционного различения изображений» // Наукоёмкие технологии тб, №5 2005, стр.12-19.

6. Н.Н. Евтихиев, М.И. Забулонов, П.А. Иванов, А.В. Каменский, P.C. Стариков, А.В. Шевчук «Разработка оптических вычислителей в виде гибридных микросхем и микромодулей: компьютерное моделирование и экспериментальное макетирование» // Наукоёмкие технологии тб, №5 2005, стр.20-28.

7. Н.Н. Евтихиев, С.Н. Стариков, Е.Ю. Злоказов, С.А. Сироткин, P.C. Стариков «Реализация инвариантных голографических фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схеме коррелятора Вандер Люгта» // Квантовая электроника т38, №2, 2008, стр.191-193.

8. P.C. Стариков «Оптоэлектронный вектор-матричный процессор: схемотехнические ограничения» // Радиотехника и электроника т53, №8, 2008, стр.980-986.

9. Н.Н. Евтихиев, Е.Ю. Злоказов, P.C. Стариков, А.В. Шевчук «Экспериментальное моделирование схемы прецизионного измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений на базе массива фотодетекторов специальной топологии» // Радиотехника и электроника т53, № 11, 2008, стр. 1410-1416.

10. Н.Н. Евтихиев, С.Н. Стариков, М.В. Конник, P.C. Стариков «Исследование алгоритмов оконтуривания изображений, полученных при различных условиях регистрации» // Наукоёмкие технологии, т10, №5, 2009, стр.39-43.

11. P.C. Стариков «Влияние ограничений динамического диапазона голографического носителя на свойства голографических инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом» // Наукоёмкие технологии, тЮ, №6, 2009, стр.51-54.

12. P.C. Стариков «Сравнение свойств инвариантных корреляционных фильтров различных типов» // Наукоёмкие технологии, тЮ, №7, 2009, стр. 57-64.

13. N. N. Evtikhiev, Е. Yu. Zlokazov, S. N. Starikov, R. S. Starikov, E. A. Shapkarina, and D. V. Shaulskiy "LPCC Filter Realization in 4-F Correlator of Images with Application of Purely Amplitude Binary Spatial Modulation" // Optical memory & neural network (Information Optics) vl8 No 3 2009 pp. 141-150.

14. Н.Н Евтихиев, С.Н. Стариков, Е.Ю. Злоказов, В.Г. Родин, P.C. Стариков «Инвариантные корреляционные фильтры с линейным фазовым коэффициентом: варианты реализации в схемах когерентных корреляторов изображений» // Научно-технические ведомости СПбГПУ, Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», №4 2010, стр.227-233.

36

Некоторые работы в других изданиях:

15. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, B.N. Onyky, V.V. Perepelitsa, I.B. Scherbakov. "Experimental investigation of the performance of the two-layer neural network based on an optical vector-matrix multiplier" // Optical Computing international conference, Edinburg 22-25 August 1994, Abstracts WP-147.

16. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, B.N. Onyky, V.V. Perepelitsa, I.B. Scherbakov. "Experimental investigation of the performance of the optical two-layer neural network." // proc. SP1E v2430, 1994, pp. 189-197.

17. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, I.B. Scherbakov, A.E. Gaponov, B.N. Onyky. "Hybrid optoelectronic neurocomputer: variants of realizations" // proc. SPIE v2492, 1995, pp.96-103.

18. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, B.N. Onyky, V.V. Perepelitsa, I.B. Scherbakov. "Experimental investigation of the performance of the two-layer neural network based on an optical vector-matrix multiplier" // in Optical Computing (Inst. Phys. Conf. Ser. Nol39) Part 4,1.O.P. Publishing Ltd 1995, pp.467-470.

19. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, I.B. Scherbakov, B.N. Onyky, D.V. Repin, M.I. Zabulonov. "Optical Hardware Implementation of the Two-Layer Neural Network with the Pre-Processing Unit for Invariant Pattern Recognition" // proc. SPIE v2752 1996 pp.281-289.

20. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, I.B. Scherbakov, B.N. Onyky, D.V. Repin, M.I. Zabulonov. "The Hierarhical Hybrid Optoelectronic Neural Network System Based on the Vector-Matrix Multiplier with the Pre-Processing Unit" // Photonics and Optoelectronics v2, No 4, 1994, pp. 187-196.

21. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, I.B. Scherbakov, B.N. Onyky, D.V. Repin, M.I. Zabulonov. "The Hierarhical Hybrid Optoelectronic Neural Network System Based on the Vector-Matrix Multiplier with the Pre-Processing Unit" // proc. SPIE v2969, 1996, pp.48-51.

22. H.H. Евтихиев, P.C. Стариков. «Методы построения специализированных онтоэлектронных вычислителей в виде гибридных микросхем и микромодулей для реализации нейросетевых алгоритмов» // Труды Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-99», часть 2, М., МИФИ, 1999, стр.50-55.

23. Н.Н Евтихиев, А.В. Каменский, М.И. Забулонов, Р.С. Стариков «Экспериментальные исследования по применению широтно-импульсной модуляции для представления аналоговых сигналов в гибридных оптоэлектронных микросхемах» // Научная сессия МИФИ-1999, т.З, М., МИФИ 1999, стр.82-83.

24. N. N. Evtikhiev, P.A. Ivanov, A.S. Lyapin, A.V. Shevchuk, S.A. Sirotkin, R.S. Starikov, A.V. Zaharcev "Computer simulations for comparison of pattern recognition based on different variants of distortion invariant correlation filters" // proc. SPIE, v5267, 2003, pp.220-227.

25. N. N. Evtikhiev, P.A. Ivanov, A.S. Lyapin, B.M. Reyzin, A.V. Shevchuk, S.A. Sirotkin, R.S. Starikov, A.V. Zaharcev "Synthesis and research of LPCC invariant correlation filters for pattern recognition" // proc. SPIE v5851,2005, pp.242-246.

26. P.C. Стариков «Оптоэлектрониый вектор-матричный процессор: схемотехнические ограничения» // сб. тезисов докладов конгресса «Фундаментальные проблемы оптики 2006», С-Пб., ИТМО, электронное издание, 2006.

27. S.Yu. Shelestov, A.V. Shevchuk, S.A. Sirotkin, R.S. Starikov "LPCC invariant correlation filters: variants of application" // proc. SPIE, v6595, 2007 65951Q.

28. N. N. Evtikhiev; S. N. Starikov; S. A. Sirotkin; R. S. Starikov; E. Yn. ZIokazov "LPCC invariant correlation filters: realization in 4-f holographic correlator" // proc. SPIE, v6977,2008,69770C.

29. N.N. Evtikhiev, S.N. Starikov, R.S. Starikov, E.Y. ZIokazov «LPCC filters realization as binary amplitude hologram in 4-f correlator: range limitation of hologram pixels representation» //Proc. SPIE, v7340, 2009, 73400C.

30. R.S. Starikov, E.Yu. ZIokazov «Computer generated holographic invariant LPCC filters for 4-f correlator» // Proc. SPIE, v7358,2009, 73580W.

31. H.H. Евтихиев, C.H. Стариков, Е.Ю. Злоказов, P.C. Стариков, Д.В. Шаульский «Реализация инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схеме коррелятора Вандер Люгта: влияние бинаризации» // Научная сессия МИФИ-2010, сборник, трудов т4, М., МИФИ 2010, стр.207-210.

32. Е.Ю. Злоказов, Р.С. Стариков, Д.В. Шаульский «Голографические компьютерно-синтезированные инвариантные корреляционные фильтры с линейными фазовыми коэффициентами: влияние бинаризации па качество распознавания» // 7 Международная научно-практическая конференция «Голография. Наука и практика», 27 Школа по когерентной оптике и голографии, сборник трудов, Москва, 2010, стр. 149-155.

33. N. N. Evtikhiev, E.Yu. ZIokazov, S.N. Starikov, R.S. Starikov, and D.V. Shaulskiy «Amplitude holographic LPCC filters for 4-f correlator: variants of binary realization» //Proc. SPIE, v7835, 2010, 78350M.

Список цитируемой литературы

1. Дж. Гудмен Введение в Фурье оптику. М.: Мир 1969

2. Р.С. Стариков Автореферат диссертации на соискание степени кандидата физико-математических наук, М.: МИФИ 1997

3. А. Папулис Теория систем и преобразований в оптике. М.: Мир 1971

4. B.V.K. Vijaya Kumar, A. Mahalanobis, R Juday Correlation Pattern Recognition. Cambridge University Press 2005

5. L. Hassebrook, B.V.K. Vijaya Kumar, L. Hostetler "Linear phase coefficient composite filter banks for distortion invariant optical pattern recognition" // Opt Eng, v29,1990, pp. 1033-1043

Подписано в печать 19.05.2011. Заказ №160. Тираж 120 экз. Типография НИЯУ МИФИ. 115409, г. Москва, Каширское ш., 31

Введение

1. Оптико-цифровые методы обработки массивов данных: современные возможности

§1.1 Вычислительные возможности оптических систем

§1.2 Основные новейшие направления исследований в мире

§ 1.3 Элементная база оптоэлектронных систем обработки информации

§ 1.4 Оптический процессор в вычислительной системе

§1.5 Оптико-электронные Фурье процессоры и корреляторы изображений

§1.6 Оптоэлектронные матричные и сигнальные процессоры, голографические реконфигурируемые процессоры

§1.7 Средства поддержки цифровых вычислительных систем - схемы оптических межсоединений

§1.8 Обсуждение 48 Выводы главы

2. Методы построения оптоэлектронных матричных процессоров

§2.1 Архитектуры, алгоритмы работы и вычислительные параметры оптоэлектронных вектор-матричных перемножителей

§2.2 Схемотехнические ограничения оптоэлектронных вектор-матричных перемножителей

§2.3 Методы реализации оптоэлектронных процессоров в виде гибридных микросхем и микромодулей

§2.4 Математическое моделирование и экспериментальное макетирование оптоэлектронных матричных процессоров

§2.5 Обсуждение

Выводы главы

3. Методы реализации инвариантных преобразований средствами Фурье оптики

§3.1 Инвариантные преобразования в оптике

§3.2 Общие принципы построения оптических систем для вычисления инвариантных признаков изображений

§3.3 Гибридная иерархическая система распознавания изображений на базе нейронной сети и оптоэлектронного блока выделения инвариантных признаков

§3.4 Схемы измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений на базе массивов фотодетекторов специальной топологии

§3.5 Экспериментальное моделирование лазерной схемы прецизионного измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений на базе массива фотодетекторов специальной топологии

Выводы главы

4. Методы синтеза и применения инвариантных корреляционных фильтров для оптико-электронных систем корреляционного распознавания изображений

§4.1 Фильтры на основе гармонических разложений

§4.2 Составные фильтры с синтезированной дискриминационной функцией

§4.3 Инвариантные корреляционные фильтры с оптимизацией параметров

§4.4. Составные корреляционные фильтры с линейным фазовым коэффициентом

§4.5 Компьютерное моделирование распознавания изображений с использованием инвариантных корреляционных фильтров 130 Выводы главы

5. Разработка методов применения инвариантных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в системах корреляционного распознавания изображений

§5.1 Варианты применения инвариантных корреляционных фильтров в системах корреляционного распознавания изображений

§5.2 Необходимые краткие замечания об особенностях реализации и применения инвариантных корреляционных фильтров

§5.3 Применение инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом для распознавания полутоновых сцен, полученных с помощью аэрофотосъёмки

§5.4 Экспериментальная реализация инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схеме коррелятора Вандер Люгта 158 Выводы главы 5 182 Заключение 183 Список цитируемой литературы

Актуальность темы. Использование оптических и оптоэлектронных средств при построении систем обработки информации привлекательно благодаря принципиальной возможности достижения чрезвычайно высоких скоростей обработки информации в оптике. Современный прогресс элементной базы, характеристики которой в последнее десятилетие достигли уровня адекватного или почти адекватного требованиям, возникающим при создании оптических средств обработки информации, делает реальностью как появление коммерческих и «продвинутых» экспериментальных образцов оптических процессоров, так и формирование новых направлений разработки оптических устройств обработки информации. Как отмечено уже в ранних исследованиях по оптической обработке информации [1-12], возможность достижения высоких скоростей проведения вычислений в оптике обусловлена, прежде всего, параллелизмом действия оптических систем. Наиболее перспективные типы вычислений, реализуемые в оптике и в полной мере использующие её возможности, базируются на двух типах вычислительных операций: двумерном преобразовании Фурье в дифракционной оптической системе и поэлементном перемножении массивов данных в проецирующей оптической системе; в системах обоих указанных типов наибольшие информационные возможности открывает применение когерентного лазерного излучения.

Важнейшей чертой элементной базы новейших поколений, отвечающей как параллелизму оптических систем, так и современным формам представления информации, является рост числа дискретных информационных каналов в оптических и оптоэлектронных устройствах: увеличение числа индивидуально управляемых элементов в интегральных наборах излучателей, отсчётов пространственно-временных модуляторов света и детекторов изображений и т.д. Одновременно, рост возможностей цифровой электроники по управлению световыми сигналами и их использованию привёл к фактическому формированию в последнее десятилетие целых классов оптико-цифровых систем, сочетающих достоинства оптики и цифровой электроники. В нынешних технологических пределах оптические устройства обработки информации могут обладать малой энергоёмкостью работы - до 1,5x10"6 Ватт на переключение, а также теоретически чрезвычайно высоким быстродействием - до 1015 вычислительных операций в секунду или до сотен терабайт в секунду пропускной способности. Именно эти факты определяют растущий интерес исследователей, разработчиков и производителей к оптоэлектронным устройствам обработки информации. Среди развивающихся направлений оптической обработки информации следует отметить во первых радиооптические и другие средства аналоговой и аналого-цифровой обработки сигналов, во вторых специализированные 4 аналого-цифровые матричные процессоры, Фурье процессоры и корреляторы изображений, а также, в третьих, средства коммутации и поддержки для высокопроизводительных цифровых вычислительных систем. На настоящий момент последнее из перечисленных направлений находится в стадии определения методов, средств и технологий реализации [13-16], второе находится на уровне технологических исследований и появления практических образцов [17-26], в рамках первого получены применяющиеся практические результаты [27-30].

Исследования по оптической обработке информации ведутся в наиболее развитых странах с возрастающей интенсивностью. В этой связи необходимо отметить, прежде всего, соответствующие работы в крупнейших технологических и исследовательских центрах США и Японии, некоторые проекты КНР и Индии, а также ряд проектов стран Евросоюза. В частности, в США работы в области фотоники ведутся в таких организациях, как Los Alamos National Laboratory, Jet Propulsion Laboratory, Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), в ряде ведущих университетов, IBM, Intel, и многих др. Например, объём госбюджетного финансирования DARPA по проекту аналоговой оптической обработки сигналов в 2002-2005 гг составлял 37 млн. долл. США, по проекту разработки терабитного оптического роутера Data in Optical Domain в 2002-2006 гг - 60 млн. долл. США, по проекту разработки оптических межсоединений для многопроцессорных вычислительных систем Chip to Chip Optical Interconnect (C20I) в 2003-2007 гг - 45 млн. долл. США и т.д.; одновременно организацией ведётся до 5-7 крупных проектов в области фотоники. Имеются сведения о высоком уровне кооперации исследовательских и технологических организаций при выполнении ряда федеральных проектов США; в частности в выполнении проекта C20I участвуют IBM, University of California Santa Barbara, University of Texas Austin, Colorado State University, Mayo Foundation, US Army Research Laboratory, The Air Force Research Laboratory, MIT Lincoln Laboratory. Как показывает сложившаяся реальная практика, принципиальным фактором развития оптоэлектронных устройств нынешнего и, наиболее вероятно, следующих поколений является увеличение числа одновременно работающих дискретных каналов приёма, обработки и передачи данных, как правило использующих когерентное лазерное излучение. Данный факт определяет как возможные архитектуры и характеристики оптоэлектронных вычислителей, так и условия их использования - место в вычислительной системе и ряд требований к ней, возможные форматы данных и т.д.

Учитывая вышесказанное, целью работы являлись разработка и обоснование принципов построения эффективных оптоэлектронных устройств обработки массивов дискретных данных на основе применения методов дифракционной оптики, компьютерной 5 голографии и цифровой оптоэлектроники, а также определение условий и методов применения таких устройств в цифровых системах обработки информации. К основным задачам работы относятся:

• разработка и экспериментальное обоснование принципов реализации специализированных оптико-электронных процессоров, позволяющих осуществлять как аналоговую, так и цифровую обработку массивов дискретных данных;

• анализ схемотехнических возможностей и принципиальных ограничений применения специализированных оптико-электронных процессоров в цифровых системах обработки информации;

• исследование и анализ возможностей и способов реализации схемотехнически эффективных оптоэлектронных матричных процессоров, в том числе процессоров для операций линейной алгебры;

• анализ возможностей и разработка методов построения оптико-цифровых дифракционных лазерных систем распознавания изображений реального времени;

• анализ и разработка способов достижения инвариантности распознавания изображений в оптико-электронных системах, выполняющих измерение информативных признаков изображений или осуществляющих их корреляционную обработку.

Изложенные в диссертации теоретические и экспериментальные результаты отличаются от других исследований в этой области следующими положениями, определяющими научную новизну:

1. Показано, что широкий класс современных задач обработки информации может быть успешно решен при применении оптоэлектронных методов, базирующихся на использовании когерентного лазерного излучения. Показано, что основной перспективой вычислительных оптоэлектронных устройств на настоящем этапе является достижение скорости вычислений до 1012-1014 операций в секунду или пропускной способности до сотен терабайт в секунду.

2. Проведён анализ схемотехнических ограничений возможных скоростных и точностных параметров оптоэлектронных вектор-матричных перемножителей. Доказано, что наиболее перспективной схемой оптоэлектронных вектор-матричных перемножителей при их использовании в качестве элемента цифровой вычислительной системы является схема с временным интегрированием.

3. Разработаны и обоснованы теоретически и экспериментально методы реализации оптических процессоров обработки массивов дискретных данных в виде гибридных микросхем и микромодулей. Предложен ряд архитектур гибридных микросхем и микромодулей, соответствующих различным вычислительным задачам.

4. С учётом возможностей современной элементной базы определены оптимальные варианты возможных схем инвариантной обработки изображений, использующие методы когерентной Фурье оптики и компьютерной голографии. Определены принципиальные ограничения таких схем.

5. Впервые предложен и экспериментально апробирован метод повышения точности измерения инвариантных признаков изображений в когерентной дифракционной оптико-цифровой системе. Теоретически показана и экспериментально продемонстрирована возможность достижения точности измерений инвариантных признаков до 14 бит и выше.

6. Сформулированы методики применения инвариантных корреляционных фильтров в условиях конкретных постановок задачи корреляционного распознавания изображений.

7. Впервые предложен и экспериментально продемонстрирован метод реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных амплитудных дифракционных элементов- в когерентных дифракционных корреляторах изображений.

Практическое значение результатов состоит в том, что они служат теоретической, и экспериментальной базой для разработки и эффективного применения оптоэлектронных средств обработки информации в современных цифровых вычислительных системах.

Методика построения эффективных оптоэлектронных матричных процессоров и схемотехнические принципы их реализации могут быть использованы при построении специализированных процессоров обработки сигналов, изображений и массивов дискретных данных со скоростью вычислений до 1012 операций с целыми числами в 1 секунду при цифровой точности 16 бит, и до 10 операций с целыми числами в секунду при цифровой точности результата 7-8 бит. Принципы построения лазерных систем распознавания изображений, основанных на выделении инвариантных признаков с использованием методов Фурье оптики и нейросетевых алгоритмов предназначены для разработки и построения систем распознавания реального времени. Способ повышения точности результата измерений до 14 бит и выше в когерентной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений может применяться при построении систем распознавания изображений реального времени. Методики применения инвариантных корреляционных фильтров в системах оптико-электронного корреляционного распознавания изображений 7 предназначены для использования при построении оптико-электронных систем распознавания изображений, базирующихся как на электронных цифровых, так и на лазерных дифракционных корреляторах изображений. Метод реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных амплитудных или фазовых дифракционных элементов (голографических фильтров) может применяться при создании инвариантных лазерных корреляторов с эквивалентным быстродействием до 1013 операций с целыми числами в секунду, в том числе в условиях ограничений динамического диапазона модуляции используемых для ввода фильтров голографических носителей.

Исследования выполнены в соответствии с программой Министерства образования и науки РФ «Развитие научного потенциала высшей школы», Межотраслевой программой «Оптоэлектроника», Межвузовской программой «Оптические процессоры», Аналитической целевой ведомственной программой Министерства образования и науки РФ «Исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России», а также при поддержке РФФИ.

Основные научные положения, выносимые на защиту:

1. Методика построения схемотехнически эффективных лазерных оптоэлектронных процессоров для операций линейной алгебры. Разработка и экспериментальное обоснование методов реализации специализированных процессоров в виде гибридных микросхем и микромодулей с послоевой структурой организации.

Экспериментальное обоснование возможности создания лазерных вектор-матричных перемножителей со скоростью вычислений до 1012 операций с целыми числами в секунду 1 при цифровой точности 16 бит, и со скоростью вычислений до 5x10 операций с целыми числами в секунду при цифровой точности результата 7-8 бит.

2. Принципы построения лазерных систем распознавания изображений в реальном времени, основанных на выделении инвариантных признаков с использованием средств Фурье оптики и нейросетевых алгоритмов. Разработка и экспериментальная демонстрация способа повышения точности результата измерений до 14 бит и выше в когерентной дифракционной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений.

3. Методы применения инвариантных корреляционных фильтров в системах оптико-электронного корреляционного распознавания изображений, базирующихся как на 8 электронных цифровых, так и на лазерных дифракционных корреляторах в условиях конкретных постановок задачи корреляционного распознавания изображений.

4. Способ реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в виде синтезированных дифракционных элементов (голографических фильтров) в схемах лазерных корреляторов изображений.

5. Экспериментальная демонстрация реализации инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схемах когерентных дифракционных корреляторов, в том числе при использовании для ввода фильтров голографических носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции.

Данные положения определяют методы создания оптико-электронных систем обработки информации, позволяющие осуществлять как аналоговую, так и цифровую обработку массивов дискретных данных, в том числе специализированных оптоэлектронных матричных процессоров, когерентных систем измерения инвариантных признаков изображений, лазерных процессоров корреляционного распознавания изображений.

Апробация работы. Результаты работ докладывались: на международных конференциях «Аэрокосмические датчики» (Орландо, США, 1995, 1996 гг), на международной конференции по фотонике и машинному зрению (Провиденс, США, 2003г), на международных конференциях «Фундаментальные проблемы опто- и микроэлектроники» (Хабаровск, 2004г, Харбин, КНР, 2006г), на международном конгрессе по оптическим вычислениям (Эдинбург, Великобритания, 1994г), на международной конференции «Оптическая память и нейронные сети» (Москва, 1995г), на международной конференции по оптической обработке информации (С.-Пб., 1996г), на всероссийских конференциях «Научная сессия МИФИ» (Москва, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010 гг), на международной конференции «Оборона и безопасность» (Орландо, США, 2008, 2009 гг), на международной конференции по голографии (Прага, Чехия, 2009г), на международной конференции «Оборона и безопасность Европа» (Тулуза, Франция, 20 Юг), на международной конференции «Голография Экспо» (Москва, 20 Юг), на международном конгрессе «Фундаментальные проблемы оптики - Оптика XXI век» (С.-Пб., 2006, 2010 гг).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 88 работ, из них 14 статей в реферируемых журналах рекомендованных ВАК, 24 статьи в сборниках и других изданиях, 50 тезисов в материалах научных конференций. 9

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. В главе первой представлены результаты анализа современного состояния элементной базы оптоэлектронных систем обработки информации и рассмотрены принципы их построения. Отмечено, что отличительной чертой современной вычислительной оптоэлектроники стала интеграция оптоэлектронных информационных средств в электронные цифровые вычислительные системы. Существенный прогресс элементной базы, в том числе интегральных массивов лазеров, пространственно-временных модуляторов, фотодетекторов и детекторов изображений, обеспечивает увеличение числа дискретных каналов обработки оптического сигнала с целью достижения массированного параллелизма. Отмечено, что в настоящее время при разработке оптических вычислителей возможны как адаптация существующей элементной базы, так и специальная разработка элементов с требуемой функциональностью. Основными нишами применения оптоэлектронных вычислительных устройств являются: 1) использование их в качестве специализированных вычислительных средств в составе цифровых систем в качестве процессоров-ускорителей, 2) использование их в качестве средств поддержки в высокопараллельных вычислительных системах, фактически роль шины данных, возможно выполняющей часть обработки. В первом случае уже сейчас можно рассчитывать на создание относительно простых и недорогих устройств, с некоторой степенью миниатюризации. Во втором случае, в настоящий момент, можно говорить об уникальности применения и некоторой определенности в выборе архитектур и типа элементной базы. Основной перспективой информационных оптоэлектронных устройств

Основные выводы и результаты диссертации могут быть сформулированы следующим образом:

1. Анализ показывает, что отличительной чертой современной вычислительной оптоэлектроники стала интеграция оптоэлектронных информационных систем в электронные цифровые вычислительные системы. Существенный прогресс элементной базы обеспечивает увеличение числа дискретных каналов обработки оптического сигнала с целью достижения массированного параллелизма; фундаментальными приборами и технологиями новейшего поколения вычислительной оптоэлектроники являются: массивы полупроводниковых лазеров с вертикальным резонатором (до 104 и выше каналов с полосой модуляции до десятков гигагерц); современные массивы фотодетекторов (до 107 каналов); жидкокристаллические, микромеханические пространственно временные модуляторы света (до 10б каналов и выше, смена кадра сотни килогерц при числе каналов 104, размер элемента от единиц микрометров до десятков миллиметров, контраст до 104); интегральные массивы «приём-обработка-передача»; современные голографические материалы, массивы дифракционных элементов, массивы микролинз. При разработке оптоэлектронных вычислителей возможны как адаптация существующей элементной базы, так и специальная разработка элементов с требуемой функциональностью.

2. Основными нишами применения оптоэлектронных вычислительных устройств являются: использование их в качестве специализированных вычислительных средств в составе цифровых информационных систем в качестве спецпроцессоров-ускорителей, использование их в качестве средств коммутации и поддержки в высокопараллельных высокоскоростных цифровых универсальных вычислительных системах. В первом случае уже сейчас можно рассчитывать на создание относительно простых и недорогих устройств, с некоторой степенью миниатюризации. Во втором случае, в настоящий момент, можно говорить о некоторой определенности в выборе будущих архитектур и элементной базы. Основной перспективой вычислительных оптоэлектронных устройств

19 1Л на настоящем этапе является достижение скорости вычислений до 10 -10 операций с целыми числами (операций с фиксированной точкой) в секунду или пропускной способности до сотен терабайт в секунду.

3. Проведены исследования по разработке оптических матричных процессоров (ОМП). Показано, что создание конкурентоспособных ОМП сталкивается главным образом со сложностью их интеграции в цифровые вычислительные системы. Наиболее существенными проблемами построения ОМП в этом плане являются высокие значения коэффициентов разветвления и необходимость аппаратных и вычислительных затрат для. поддержания результата вычислений. По сути, следует говорить об использовании',

ОМП в качестве спецпроцессора-ускорителя, работающего со скоростью вычислений в

100-200 раз большей допустимой скорости постобработки его результата. Наиболее универсальным типом ОМП являются оптические вектор-матричные перемножители (ОВМП); проведено детальное исследование таких схем, показавшее, что эффективное использование ОВМП возможно при необходимости решения задач реального времени с бинарным входом, небольшой разрядностью входных данных (1-3 бит), и невысокими требованиями к точности результата (7-16 бит). В случае аналогового ОВМП быстродействие может составить около 5x1013 операций с целыми числами в секунду при точности результата 7-8 бит и коэффициенте разветвления по выходу 100. В случае

1 О точных ОВМП пиковое быстродействие может достигать 10 операций с целыми числами в секунду при точности результата 16-17 бит и при коэффициенте разветвления по выходу 100:

4. Предложены архитектуры ОМП, реализуемых в виде гибридных микросхем и микромодулей (ГМ), соответствующие различным, вычислительным задачам. Проведён анализ возможных архитектур ГМ, определены наиболее эффективные их типы Экспериментально продемонстрирован основные алгоритмы работы ГМ - свёртка дискретных сигналов, варианты алгоритмов вектор-матричного перемножения, варианты алгоритмов перемножения массивов ^ данных. Результаты проведенных исследований подтверждают возможность создания ГМ с размерностью обрабатываемого массива до 100x100, точностью 14-7 бит при достижении: производительности, соответственно до 108-1012 операций с целыми числами в секунду. Рассмотренные принципы построения ОМП подразумевают возможность использования-новейшей функциональной элементной базы, и интеграции с электроникой постобработки.

5. Анализ известных оптико-электронных схем выделения инвариантных признаков изображений показывает, что в настоящее время возможно два функциональных типа подобных устройств: осуществляющие инвариантное корреляционное сравнение и обеспечивающие вычисление (измерение) инвариантных признаков, используемых затем при распознавании. Основной проблемой при построении систем, обеспечивающих вычисление инвариантных признаков в оптике, является низкая точность результата оптических вычислений, не превышающая 7-8 бит. Применение нейросетевых методов распознавания изображений- возможно при комбинировании в единой системе оптоэлектронного блока предобработки, осуществляющего вычисление инвариантных признаков и нейронной сети, однако точность оптических методов часто оказывается недостаточной и в этом случае.

6. Предложены метод и схема прецизионного измерения кольцевых и секторных элементов пространственного спектра интенсивности изображений, инвариантных соответственно к повороту и изменению масштаба. За счёт увеличения числа каналов измерения и применения цифровой постобработки схема, базирующаяся на массиве фотодетекторов специальной топологии, позволяет осуществлять параллельное вычисление инвариантных признаков с цифровой точностью. Цифровая постобработка, обеспечивающая накопление точности результата состоит только в сложении результатов измерений. Экспериментально продемонстрирован эффект повышения точности результата в предложенной когерентной оптико-цифровой системе измерения инвариантных признаков пространственного спектра интенсивности изображений о Ч размерности 10 х10 пике до 14 бит и выше.

7. Проведён анализ инвариантных корреляционных фильтров (КФ) основных типов. Проведены синтез КФ основных известных типов и моделирование корреляционного распознавания изображений с их использованием. Результаты анализа литературы и проведённого оригинального моделирования позволили сформулировать следующие выводы по применению КФ:

• КФ на основе радиальных (КФ РГ) или кольцевых гармоник (КФ КГ) пригодны для распознавания соответственно масштабированных в диапазоне 70%-130% или повёрнутых в полном диапазоне углов поворота изображений, однако крайне чувствительны к зашумлению и изменению геометрии изображений. В случае КФ КГ отмечено сильное влияние ошибки лексикографического поворота, характерной для матричных устройств регистрации и ввода, особенно в случае контурных изображений. КФ РГ непригодны для распознавания контурных изображений с разумно ограниченным произведением размера на ШППЧ.

• КФ РГ и КФ КГ допускают адаптацию к зашумлению входного изображения только при использовании методов множественной корреляции и чрезвычайно вычислительно ёмких процедур генерализации. Особенным требованием при синтезе КФ данных типов является потребность в поиске оптимального центра разложения эталонного изображения и выбора используемой гармоники. С использованием РГ и КГ возможно создание составных КФ, хотя эффективность такого подхода неочевидна.

• КФ' с синтезированной дискриминационной функцией (КФ СДФ) в ряде случаев оказываются непригодны для использования из-за ограничений числа изображений эталонного набора. КФ СДФ крайне чувствительны к шумам во входном изображении. Введение шума при - синтезе КФ СДФ с минимумом дисперсии (КФ : МДСДФ) в ряде случаев улучшает качество распознавания.

• составные КФ по методу Кальмана и КФ с переключением могут обеспечивать отличные результаты распознавания, в том числе для зашумлённых изображений, их синтез требует крайне больших вычислительных затрат. Метод синтеза КФ Кальмана принципиально неформализуем.

• различные варианты КФ с оптимизацией параметров (КФ с минимумом средней энергии корреляции - МСЭК, максимальной высотой корреляционного пика -МВК, минимумом шума и средней энергии корреляции - МШСЭК и др.), и оптимальные компромиссные фильтры (ОК КФ) могут обеспечивать хорошие результаты распознавания для полутоновых изображений при геометрических искажениях, а также при изменении их яркости или контраста. При распознавании контурных изображений КФ данных типов' часто менее эффективны, чем при распознавании полутоновых. Процедуры синтеза КФ с оптимизацией параметров вычислительно ёмки.

• КФ с оптимизацией параметров эффективны при необходимости достижения инвариантности одновременно к двум разнородным факторам - «геометрическому» и «энергетическому», например, к повороту и изменению освещённости, дисторсии и изменению контраста, повороту и зашумлению и т.п., однако естественно существуют ограничения диапазона искажений, определяемые ограничениями размерности набора эталонных изображений.

• КФ с линейным фазовым коэффициентом (КФ ЛФК) непригодны для распознавания полутоновых изображений, однако эффективны для распознавания для контурных изображений. Корреляционная функция, обеспечиваемая КФ ЛФК наиболее близка по форме к прямой корреляции по сравнению с другими типами КФ, синтез фильтра вычислительно экономен. КФ ЛФК обладают некоторой устойчивостью к шумам. КФ ЛФК могут применяться и при необходимости достижения инвариантности одновременно к двум «геометрическим» факторам, например к повороту и изменению масштаба.

8. Проведено детальное исследование свойств КФ ЛФК. Продемонстрирована межклассовая избирательность КФ' ЛФК. Продемонстрировано сохранение корреляционного пика КФ ЛФК для промежуточных искажений входного изображения, не заложенных при синтезе фильтра. Определены границы применимости КФ ЛФК. Сделан вывод о возможности применения КФ ЛФК в корреляционных системах на основе цифровых электронных корреляторов, в настоящее время возможна работа таких систем при достижении скоростей обработки Ю10 операций в секунду. Сделан вывод о возможности реализации КФ ЛФК в корреляционных системах на основе оптико-электронных корреляторов при достижимых скоростях обработки до 1013 операций в секунду. В этом случае фильтр реализуется в виде синтезированного дифракционного элемента - статического, или динамически формируемого при помощи пространственно-временного модулятора света.

9. Предложен метод для корреляционного распознавания полутоновых изображений, регистрируемых в различных условиях освещённости и в условиях их возможных геометрических искажений; метод состоит в применении процедур выделения контуров полутоновых изображений и использования затем инвариантных КФ ЛФК при распознавании полученных бинарных контурных изображений. Разработан оптимизированный алгоритм морфологического оконтуривания изображений; разработанный алгоритм превосходит по соотношению «скорость/качество» стандартные алгоритмы; продемонстрирована применимость алгоритма при использовании для предобработки полутоновых изображений в корреляционных системах, осуществляющих распознавание контурных изображений. Проведены компьютерные эксперименты по корреляционному распознаванию полутоновых изображений сцены, подвергнутых искажениям «одновременно плоский поворот и изменение масштаба» с использованием КФ ЛФК и процедур оконтуривания. Возможные значения поворота ±1 Оград, изменения масштаба+10%.

10. Разработан и экспериментально опробован способ реализации КФ ЛФК в виде компьютерно синтезированных Фурье-голограмм (голографических фильтров). Проведен анализ ухудшения корреляционных свойств голографических фильтров при ограничении числа градаций пропускания; выявлена необходимость использования не менее 16ти уровней пропускания для сохранения избирательных характеристик фильтров. Показана возможность бинарного представления голографических фильтров при сохранении их избирательных характеристик. Результаты экспериментального макетирования когерентного коррелятора с голографическими фильтрами демонстрируют возможность достижения инвариантности корреляционного пика при применении КФ ЛФК, в том числе, в случае использования для ввода соответствующих компьютерно синтезированных Фурье-голограмм голографических носителей с ограниченным динамическим диапазоном модуляции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. P. Elias, "Optics and communication theory," // JOSA, v43, No.4, pp. 229-232, 1953

2. Cutrona L.J., Leith E.N., Porcello L.J., Vivian W.E. "Optical data processing and filtering" // IRE.Trans.Informat.Theory, vII-6, pp.388-400, I960

3. D. K. Pollock, C. J. Koester, and J. T. Tippett, Optical Processing of Information, Spartan Books, Baltimore, Md, USA, 19634. «Оптическая обработка информации», сб. под ред. С.П. Ерковича М.: Мир 1966

4. J. W. Goodman, Introduction to Fourier Optics, McGraw-Hill, San Francisco, Calif, USA, 1968. (Дж. Гудмен «Введение в Фурье оптику». М.: Мир, 1970

5. К. Preston, Coherent Optical Computers, McGraw-Hill, New York, NY, USA, 1972 (К. Престон «Когерентные оптические вычислительные машины». М.: Мир. 1974)

6. Y. Е. Nesterkhin, G. W. Stroke, and W. E. Kock, Optical Information Processing, Plenum Press, New York, NY, USA, 1976

7. Юу Ф.Т.С. Введение в теорию дифракции, обработку информации и голографию. М.: Советское радио, 1979

8. Оптическая обработка информации. Применения сб. под ред. Д. Кейсесента Перевод, с англ. М.: Мир, 1980

9. Optical Information Processing Fundamentals, ed. S. H. Lee, Springer, Berlin, Germany, 1981

10. F.T.S. Yu, Optical Information Processing Wiley, New York, 1983

11. H. H. Arsenault, T. Szoplik, and B. Macukow, Optical Processing and Computing, Academic Pres, San Diego, Calif, USA, 1989

12. K. Takeuchi "Technical trends in optical connection technology" // Science & Technology Trends Quarterly Review No.20, pp.33-47, Jul 2006

13. DARPA's C20I document, www.darpa.mil, 2006

14. R. Singh; N. Gupta; J. A. Sadie; K. F. Poole; J. Ballato; S. J. Hwu «Challenges and opportunities of manufacturing the next generation of integrated photonics» // Proc.SPIE, Vol. 7591, 7591 ON, 2010

15. Yu. Vlasov "Silicon photonic for next generation computer systems" IBM document http://www.research.ibm.com/photonics, 2008

16. H. Caulfield, S. Dolev and W. Green "Optical High-Performance Computing: introduction to the JOSA A and Applied Optics feature" // Appl.Opt., v48,22 August 2009

17. P. Birch, A. Gardezi, R. Young, C. Chatwin "Volume holographic MACH correlator" // Proc.SPIE, v7696, 76961L, 2010

18. S. Yamamoto, H. Kuboyama, S. Arai, K. Yamaguchi, M. Fukuda, M. Kato, T. Kawaguchi, M. Inoue "Compact slot-in-type optical correlator" // Proc.SPIE, v7723, 77230B, 2010

19. W. Greene, Y. Zhang, T. Lu, T-H Chao "Feature extraction and selection strategies for automated target recognition" // Proc.SPIE, v7703, 77030B, 2010

20. T. Lin, T. Lu, H. Braun, W. Edens, Y. Zhang, T-H. Chao, C. Assad, T. Huntsberger "Optimization of a multi-stage ATR system for small target identification" // Proc.SPIE, v7696, 76961Y, 2010

21. Cambridge Correlators Ltd., www.cambridgecorrelators.com, 2009

22. EnLight256® 8000 Giga MAC/sec fixed points DSP. Lenslet Corp., Herzelia Pituach, Israel, 2004

23. V. Handerek; A. McCarthy; L. Laycock "Hybrid optoelectronic vector matrix multipliers using guided-wave and micro-optic components" // Proc.SPIE, v6739, 67390L, 2007

24. D. Tamir, N. Shaked, P. Wilson, and S. Dolev "High-speed and low-power electro-optical DSP coprocessor" // JOSA A, v26, No.8, August 2009

25. A. Sharkawy; O. Ebil; M. Zablocki; S. Shi; D.W. Prather «Chip-scale photonic interconnects for reconfigurable computing» // Proc.SPIE, v7609, 760900, 2010

26. Родес У.Т. «Акустооптическая обработка сигналов: Свертка и корреляция» // ТИИЭР, т69, №1, стр.74-91, январь 1981

27. Ли Дж. Н:, Вандерлугт Э. "Акустооптические методы обработки сигналов и вычислений" // ТИИЭР, т77, № 10, стр.158-193, октябрь 1989

28. Гусев О.Б., Кулаков С.В., Разживин Б.П., Тигин Д.В. Оптическая обработка радиосигналов в реальном времени. М., Радио и связь, 1989

29. Ушаков В.Н. Акустооптические процессоры корреляционного типа. М.: Радиотехника, 2007

30. Борн М., Вольф А. Основы оптики М.: Наука, 1970

31. Guilfoyle P.S. "Acousto-optic engagement matrix processor" // Proc.SPIE, v352, pp.28, 1982

32. Goodman J.W., Dias A.R., Woody L.M. "Fully parallel high speed incoherent optical method for performing the discrete Fourier transform" // Opt.Lett., v2, Nol, pp.1-3, 1978

33. Athale R.A., Collins W.C. "Optical matrix-matrix multiplier based on outher product decomposition" // Appl.Opt., v21, No 12, pp.2089-2090, 1982

34. Гудмен Дж. Введение в Фурье оптику. М., Мир 1969

35. Ernst Abbe gesammelte abhandlungen G fischer, Jena 190437. 0. Lummer and F. Reiche, Die Lehre von der Bildentstehung im Mikroskop von Ernst Abbe, Braunschweig 1910

36. A. B. Porter, Phil. Mag. On the diffraction theory in microscope vision 11, p.154, 1906

37. P.-M. Duffieux, L'Intégrale de Fourier et ses Applications à l'Optique, Faculté des Sciences Besançon, Chez l'Auteur, France, 1946 (P.-M. Duffieux, The Fourier Transform and Its Applications to Optics, John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 1983)

38. E. O'Neill, "Spatial filtering in optics" // IRE. Trans. Informat. Theory, v2, No.2, pp.56-65,1956

39. H. Stark, Application of Optical Fourier Transform, Academic Press, Orlando, Fla, USA, 1982 (Применение методов Фурье-оптики: Пер. с англ. Под ред. Г. Старка. М.: Радио и связь, 1988)

40. Smith P.W. "On the Physical Limits of Digital Optical Switching and Logic Elements" // Bell System Tech. J., v61, No.8, 1982

41. Meindl J.D. "Low Power Microelectronics: Retrospect and Prospect" // Proc.IEEE, v83, No.4, 1995

42. H. J. Caulfield, "Perspectives in optical computing," // Computer, v31, No. 2, pp. 22s25,1998

43. Guilfoyle, P.S, Hessenbruch, J.M., Stone, R.V. "Free-Space Interconnects for HighPerformance Optoelectronic Switching" // IEEE Computer, February 1998

44. F.T.S. Yu, Information Optics New York, 2000

45. Choquetee K.D., Hou, H.Q.: 'Vertical-cavity surface emitting lasers: moving from research to manufacturing' // Proc.IEEE, v85, Nol 1, pp. 1730-1739, November 1997

46. J. K. Guenter; J. A. Tatum; A. Clark; R. S. Penner; R. H. Johnson; R. A. Hawthorne III "Commercialization of Honeywell's VCSEL technology" // Proc.SPIE, v3946, pp.2-13, 2000

47. J. K. Guenter; J. A. Tatum; A. Clark; R. S. Penner; R. H. Johnson; R. A. Hawthorne III; J. R. Biard; Y. L. "Commercialization of Honeywell's VCSEL technology: further developments" // Proc.SPIE, v4286, pp. 1-14, 2001

48. J. К. Guenter; J. A. Tatum; R. A. Hawthorne III; В. M. Hawkins; D. T. Mathes "VCSELs at Honeywell: The story continues" // Proc.SPIE, v5364, pp.34-46,2004

49. J. E. Cunningham; D. Beckman; X. Zheng; A. V. Krishnamoorthy "Scaling VCSEL performance for 1 OOterabits/s systems" // Proc.SPIE, v6124, 612400, 2006

50. Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers XI (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE, v6484, Editors: K. D. Choquette; J. K. Guenter, 2007

51. Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers XII (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE, v6908, Editors: C. Lei; J. K. Guenter, 2008

52. D. K. McElfresh; L. D. Lopez; R.t Melanson; D. Vacar "VCSEL reliability: a user's perspective" // Proc. SPIE, v5737, pp. 101-108, 2005

53. ПВМС под ред. Компанца И.Н. М.: Машиностроение, 1987

54. Магдич М.В. Акустооптические устройства и их применения М.: Радио и связь, 1978

55. Ярив А., Юх П. Оптические волны в кристаллах М.: Мир, 1988

56. BNS's FLC SLM, BNS Corp, 200965. www.dlp.com, 2010

57. Ablaze™ 2D MQW Spatial Light Modulator Array. Lenslet corp., 2003

58. M. Chen, C. Cheng, and H. Tu "Optical reconstruction of digital hologram using two coupled liquid crystal spatial light modulators"" // Proc.JCIS, jcis2006315, 2006

59. Sensors and Camera Systems for Scientific and Industrial Applications VI (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE v5677, Editor: M. M. Blouke, 2005

60. Sensors, Cameras, and Systems for Scientifi^ndustrial Applications VII (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE v6068, Editor: M. M. Blouke, 2006

61. Sensors, Cameras, and Systems for Scientific/Industrial Applications VIII (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE, v6501, Editor: M. M. Blouke, 2007

62. Sensors, Cameras, and Systems for Industrial/Scientific Applications IX (Proceedings Volume), Proceedings of SPIE, v6816, Editors: M. M. Blouke; E. Bodegom, 2008

63. G.C. Hoist, T.S. Lomheim CMOS/CCD Sensors and Camera Systems, PM172, 2007

64. L. Zhang; Y. X. Li; X. J. Li; X. W. Xu "Design and implementation of high-speed CCD driving circuit based on CPLD" // Proc.SPIE, v6279, 62791M, 2007

65. E. Funatsu; Y. Nitta; Y. Miyake; T. Toyoda; К. Hara "Artificial retina chip with a 256 x 256 array of n-MOS variable sensitivity photodetector cells" // Proc.SPIE, v2597, pp.283291, 1995

66. R. Maldonado-Lopez; F. Vidal-Verdu; G. Linan; E. Roca; A. Rodriguez-Vazquez "Tactile on-chip pre-processing with techniques from artificial retinas" // Proc.SPIE, v5839, pp.293-304, 2005

67. J.-S. Kong; S.-H. Kim; D.-K. Sung; S.-H. Seo; J.-K. Shin "A CMOS vision chip for a contrast-enhanced image using a logarithmic APS and a switch-selective resistive network" // Proc.SPIE, v6501, 650110, 2007

68. T.K Woodward et al.: "Parallel operation of 50 element two-dimensional CMOS smartpixel receiver array" // Electron.Lett., v34, No 10, pp.936-937, 14 May 1998

69. S. Lopez; G. M. Callico; J. F. Lopez; R. Sarmiento "A low-cost bidimensional smart pixel network for video coding operations" // Proc.SPIE, v5837, pp.638-649, 2005

70. D. Fey; M. Komann "Bioinspired architecture approach for a one-billion transistor smart CMOS camera chip" // Proc.SPIE, v6592, 65920G, 2007

71. C.M. Travers, J.M. Hessenbruch, J. Kim, R.V. Stone, P.S. Guilfoyle, F. Kiamilev "VLSI photonic smart pixel array for I/O system architectures" // SPIE Photonics West Conf., January 1998

72. Д.Л. Флэннери, Д.Л. Хорнер «Оптические фурье-процессоры сигналов» // ТИИЭР т77, №10, стр.138-157, октябрь 1989

73. A. VanderLugt "Signal detection by complex filtering" // IEE Trans.Inform.Theory. VIT-10, No2, p. 139, 1964

74. C.S. Weaver, J.W. Goodman "Technique for optically convolving two functions" // Appl.Opt., v5, pp.l248-1249, 1966

75. F.T.S. Yu et all "Adaptive real-time pattern recognition using a liquid crystal TV based joint transform correlator" // Appl.Opt., v26, pp. 1370-1372, 1987

76. G.R. Brown, A.W. Lohmann "Complex spatial filtering by binary masks" // Appl.Opt., v6, pp.967-969, 1966

77. Yu.A. Bykovsky, A.A. Markilov, M.F. Smazheliuk, S.N. Starikov "Optical computing by double transformation of spatial coherence of light" // Proc.SPIE, v963, pp.354-360, 1988

78. D. Casasent, G. House "Implementation Issues for a Noncoherent Optical Correlator" // Proc.SPlE, v2237, pp. 179-188, 1994

79. Гончарский А.В., Гончарский A.A. Компьютерная оптика. Компьютерная голография. М.: Изд-во МГУ, 2004

80. Дифракционная компьютерная оптика под ред. Сойфера В.А., М.: Физматлит, 2007

81. U. Schnars, W. Jueptner "Digital Holography" Springer, 2005i

82. Digital holography and three-dimensional display. Principles and Applications Edited by T.-C. Poon, Springer Science+Business Media, Inc., 2006

83. ATR System Odin (Optical digital neural network) (C), AOS Inc., Huntsville, Alabama, USA. http://aos-inc.com/odin/odin.htm, 2005

84. INO, "INO Optical correlator OC-VGA-6000," 2001

85. Boulder Nonlinear Systems, Inc. www.bnonlinear.com, 2010

86. A. Brown N. Gerein, "Direct P(Y) Code Acquisition Using An Electro-Optic Correlator" // Proceedings of ION National Technical Meeting 2001, Long Beach, С A, January 200198. http://nich.ugatu.ac.ru/ntr-0001.htm, 2005

87. T.-H. Chao "Optical joint transform correlator using high-speed holographic photopolymer film" // Proc.SPlE, v5816, pp. 136-143, 2005

88. Т. T. Lu; C. L. Hughlett; H. Zhou; T.-H. Chao; J. C. Hanan "Neural network postprocessing of grayscale optical correlator" // Proc.SPlE, v5908, 590810, 2005

89. T.-H. Chao; T. Lu; H. Zhou "Recent progress on grayscale optical correlator for automatic target recognition" // Proc.SPlE, v6245, 624503, 2006

90. T.-H. Chao; T. Lu "System issues of developing grayscale optical correlator for ATR applications" // Proc.SPlE, v6574, 657405, 2007

91. T.-H. Chao; T. Lu "Grayscale optical correlator for CAD/CAC applications" // Proc.SPlE, v6977, 697704, 2008

92. T.-II. Chao, T. Lu "Automatic target recognition (ATR) performance improvement using integrated grayscale optical correlator and neural network" // Proc.SPlE, v7340, 734003, 2009

93. S. Bains "Miniature optical correlator fits inside a PC" // Laser Focus World, v31, No 12, pp. 17-18, 1995

94. P. Birch, R. Young, F. Claret-Tournier, et al., "Fully complex filter implementation in all-optical and hybrid digital/optical correlators," // Proc.SPlE, v4387, pp. 16-26, 2001

95. T. Ewing, S. Serati, and K. Bauchert, "Optical correlator using four kilohertz analog spatial light modulators," // Proc.SPIE, v5437, pp. 123-133, 2004

96. J. Bauer; H. Podbielska; A. Suchwalko; J. Mazurkiewicz "Optical correlators for recognition of human face thermal images" // Proc.SPIE, v5954, 59540E, 2005

97. W. Wang; Y. Chen; C. Liang; H. Miao "Hybrid optoelectronic joint transform correlator for the recognition of targets in cluttered scenes" // Proc.SPIE, v5642, pp.204-212, 2005

98. J. A. Butt; T. D. Wilkinson "Binary phase only reference for invariant pattern recognition with the joint transform correlator" // Proc.SPIE, v6234, 62340J, 2006

99. F. Guo; H. Wang; L. Li; N. Yin; W. Wang "Infrared telephoto lens design of hybrid optoelectronic joint transform correlator" // Proc.SPIE, v6834, 68343F, 2007

100. K. Ni; Z. Qu; L. Cao; P. Su; Q. He; G. Jin "High accurate volume holographic correlator with 4000 parallel correlation channels" // Proc.SPIE, v6827, 68271 J, 2007

101. V. Diaz; V. Kober "Illumination invariant adaptive joint transform correlator" // Proc.SPIE, v6695, 6695IB, 2007

102. A. Bergeron; P. Bourqui; B. Harnisch "Lightweight compact optical correlator for spacecraft docking" // Proc.SPIE, v6739, 67390E, 2007

103. B. Haji-saeed; J. Khoury; C.L. Woods; J. Kierstead "Power-law radon-transformed superimposed inverse filter synthetic discriminant correlator for facial recognition" // Proc.SPIE, v6973, 69730M, 2008

104. S. N. Starikov; M. V. Konnik "Using commercial photo camera's RAW-based images in optical-digital correlator for pattern recognition" // Proc.SPIE, v6977, 69770R, 2008

105. P. Birch, A. Gardezi, B. Mitra, R. Young, C. Chatwin "An Optical Space Domain Volume Holographic Correlator" // Proc.SPIE, v7340, 734004, 2009

106. Ch. Fan, Y. Li, Y. Liang, et al.«Study on the measurement of image motion between sequential images based on optical correlator» // Proc.SPIE, v7283, 72831H, 2009

107. Y. Piao, S. Hong, D. Shin, et al. "3D image correlator using optically reconstructed integral plane images" // Proc.SPIE, v7329, 73290S, 2009

108. I. Soles, M. Torres-Cisneros, J.G. Avila-Cervantes, et al. "Two-dimensional cell tracking by FPGA-optical correlation method" // Proc.SPIE, v7386, 73860D, 2009

109. E. Watanabe, A. Naito, K. Kodate "Ultra-high-speed compact optical correlation system using holographic disc" // Proc.SPIE, v7442, 74420X, 2009

110. E. Rueda, J.F. Barrera Ramirez, R.H. Henao, et al. «Lateral shift multiplexing with a modified random mask in a joint transform correlator encrypting architecture» // Opt.Eng., v48, 027006,2009

111. J.A. Gonzalez-Fraga, A.L. Moran, V. Meza-Kubo, et al. «Correlation based system to assess the completeness and correctness of cognitive stimulation activities of elders» // Proc.SPIE, v7443, 74430P; 2009

112. R.B. Yadav, A.K. Gupta «Tissue classification by wavelet modified generic Fourier descriptor and their recognition using hybrid correlator» // Proc.SPIE, v7564, 75642R, 2010

113. A. El-Sabaa, M.S. Alama, and W.A. Saklab "Pattern recognition via multispectral, hyperspectral, and polarization-based imaging" // Proc.SPIE, v7696, 76961M, 2010

114. S. Alsharif, A. El-Saba and R. Stripathi "Improving the recognition of fingerprint biometric system using enhanced image fusion" // Proc.SPIE, v7708, 77080D, 2010

115. Д. Кейсесент "Акустооптические процессоры для операций линейной алгебры. Архитектура, алгоритмы применения" // ТИИЭР, т72, № 7, стр.92-113, июль 1984

116. Л.Д. Бахрах, Н.Н. Евтихиев, В.В. Перепелица «Оптическая обработка сигналов приемных адаптивных антенных решеток» // Радиотехника, 1990, №5, стр.50-52

117. Y. Nitta, J. Ohta, S. Tai, and K. Kyuma, "Optical learning neurochip with an internal analog memory," // Appl.Opt. v32, Issue 8, pl264, 1993

118. R.G. Stearns «Neural network that incorporates direct optical imaging» // Appl.Opt., v34, No. 14, pp.2595-2604, 1995

119. Н.Н. Евтихиев, H.A. Есепкина, В.А. Долгий, А.П. Лавров, Б.М. Хотянов, В.В. Чернокожин, С.А. Шестак «Оптоэлектронный процессор в виде гибридной микросхемы»//Квантовая электроника т.22 (10) стр.985-990, октябрь 1995

120. V. A. Pilipovich, А. К. Esman, I. A. Goncharenko, and V. К. Kuleshov, "An optical matrix multiplier" // J.Opt.Technol., v73, Issue 12, pp.834-839, 2006

121. N. T. Shaked; G. Simon; T. Tabib; S. Mesika; S. Dolev; J. Rosen "Optical processor for solving the traveling salesman problem (TSP)" // Proc.SPIE, v6311, 63110G, 2006

122. J. Gimeno; H. Lamela; M. Jimenez; M. Gonzalez; M. Ruiz-Llata "Design and implementation of a support vector machine using an optoelectronic matrix-vector multiplier" // Proc.SPIE, v6576; 657604, 2007

123. V. Handerek, L. Kent, A. McCarthy and L. Laycock "Optical Testbed for Hybrid Optoelectronic Vector Matrix Processor for Radar Signal Processing" // Proc. EMRS-DTC 3rd Technical Conference, B28, Edinburgh, 2006

124. H. Jia; J. Zhang; J. Yang; X. Li; W. Hu "A novel optical digital processor based on digital micromirror device" // Proc.SPIE, v6837, 68370C, 2008

125. Т. H. Szymanski, M. Saint-Laurent, V. Tyan, A. Au, and B. Supmonchai, "Fieldprogrammable logic devices with optical input-output" // Appl.Opt., v39, pp.721-732, 2000

126. J. Mumbru, G. Panotopoulos, D. Psaltis, X. An, F. Mok, S. Ay, S. Barna, and E. Fossum, "Optically programmable gate array," // Proc.SPIE, v4089, pp.763-771, 2000

127. Walker A.C., et al.: "Optoelectronic systems based on InGaAs-complementary-metal-oxide-semiconductor smart-pixel arrays and free-space interconnects" // Appl.Opt., v37, pp.2822-2830,10 May 1998

128. Sterling T., Messina P.S., Smith P.H. "Enabling technologies for peta(FL)OPS computing" Caltech Concurrent Supercomputing Facilities Rep. (California Institute of Technology, Pasadena) 1994

129. V. Morozov, Y.C. Lee, J. Neff, H. Temkin, A.S. Fedor "Analysis of a tree-dimensional computer optical scheme based on bidirectional free-space optical interconnections" // Opt.Eng., v34, pp.523-534, 1995

130. H.J. Zhou, V. Morozov, J. Neff, A.S. Fedor "Analysis of a vertical-cavity surface-emitting laser-based bidirectional free-space optical interconnections" // Appl.Opt. v36, Nol7, pp.3835-3853, 1997

131. P.S. Guilfoile "Digital optical compute intensive application" in Optical Computing (Inst. Phys. Conf .Ser.) N139 Part 4 pp.37-40 I.O.P. Publishing Ltd 1995

132. C.M. Travers, J.M. Hessenbruch, J. Kim, R.Y. Stone, P.S. Guilfoyle "CMOS compatible free-space optical interconnects" //, Proc.SPIE, v3490, pp.560-563, 1998

133. C.M. Travers, J.M. Hessenbruch, J. Kim, R.Y. Stone, P.S. Guilfoyle, F. Kiamilev "VLSI photonic smart pixel array for I/O system architectures" // SPIE Photonics West Conf., January 1998

134. X. Wang; R. T. Chen "Fully embedded board level optical interconnects: from point-to-point interconnection to optical bus architecture" // Proc.SPIE, v6899, 689903, 2008

135. M. Schneider; T. Kuhner "Optical interconnects on printed circuit boards using embedded optical fibers" // Proc.SPIE, v6185, 61850L, 2006

136. E. Palen "Low cost optical interconnects" // Proc.SPIE, v6478, 647804, 2007

137. A. L. Glebov; M. G. Lee; K. Yokouchi "Integration technologies for pluggable backplane optical interconnect systems" // Opt.Eng., v46, Nol, 015403, January 2007

138. W. M. J. Green; F. Xia; S. Assefa; M. J. Rooks; L. Sekaric; Y. A. Vlasov "Silicon photonic wire circuits for on-chip optical interconnects" // Proc.SPIE, v6883, 688306, 2008

139. О. Rits; М. De Wilde; G. Roelkens; R. Bockstaele; R. Annen; M. Bossard; F. Marion; R. Baets "2D parallel optical interconnects between CMOS ICs" // Proc.SPIE, v6124, 61240L, '2006

140. I. Artundo; W. Heirman; C. Debaes; J. Dambre; J. Van Campenhout; H. Thienpont "Design of a reconfigurable optical interconnect for large-scale multiprocessor networks" // Proc.SPIE, v6996, 69961H, 2008

141. C. Berger; B. J. Offrein; M. Schmatz "Challenges for the introduction of board-level optical interconnect technology into product development roadmaps" // Proc.SPIE, v6124, 61240J, 2006

142. M. Rouviere; M. Halbwax; J.-L. Cercus; E. Cassan; L. Vivien; D. Pascal; M. Heitzmann; J.-M. Hartmann; S. Laval "Integration of germanium waveguide photodetectors for intrachip optical interconnects" // Opt.Eng., v44, No7, 075402, July 2005

143. К. C. Cadien; M. R. Reshotko; B. A. Block; A. M. Bowen; D. L. Kencke; P. Davids "Challenges for on-chip optical interconnects" // Proc.SPIE, v5730, pp.133-143, 2005

144. B.H. Морозов Оптоэлектронные матричные процессоры. М.: Радио и связь, 1986

145. G. Т. Reed, Silicon Photonics: the state of the art, John Wiley & Sons Inc., New Jersey, 2008

146. P.C. Стариков Автореферат диссертации на соискание степени кандидата физико-математических наук, М:: МИФИ, 1997

147. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov, B.N. Onyky, V.V. Perepelitsa, I.B. Scherbakov. "Experimental investigation of the performance of the optical two-layer neural network" // Optical memory & neural network, v4, No 4, pp.315-321,1995

148. P.C. Стариков «Оптоэлектронный вектор-матричный процессор: схемотехнические ограничения» // Радиотехника и электроника, т53, №8, стр.980-986, 2008

149. Н.Н. Евтихиев, Р.С. Стариков «Разработка принципов построения оптоэлектронных процессоров на основе сэндвич-структур» // Наукоёмкие технологии, т.2, №4, стр.41-49, 2001

150. N.N. Evtikhiev, R.S. Starikov "Methods of design of specialized optoelectronic processors constructed as hybrid microcircuits for realization of neural network algorithms" // Optical memory & neural network, vlO, No4, pp.219-225, 2001

151. N.N. Evtikhiev, P.A. Ivanov, A.V. Kamensky, R.S. Starikov, M.I. Zabulonov "Experiments on realization of wavelet transform based on architecture of hybrid optoelectronic chip" // Optical memory & neural network, vl 1, Nol, pp.39-43, 2002

152. D.P. Casasent, A'. Ghosh "Optical linear algebra processors: noise and error-source modeling" // Opt.Lett., vlO, pp.252-254, 1985

153. D. Psaltis, R.A. Athale "High accuracy computation with linear analog optical system: a critical study" // Appl.Opt., v25, pp.3071-3077, 1986

154. S.C. Batsell, T.-L. Jong, J.F. Walkup, T.F. Krile "Noise limitations in optical linear algebra processors" // Appl.Opt., v28, pp.3843-3851, 1989

155. C.J. Perlee, D.P. Casasent "Effects of error sources on the parallelism of an optical matrix-vector processor" // Appl.Opt. v29, pp.2544-2555, 1990

156. А.В. Петров, С.Б. Одиноков «Анализ точностных параметров оптикоэлектронного матрично-векторного процессора обработки- цифровой информации»// Квантовая электроника, т22, №10, стр. 1001-1008, 1995

157. К. Raj, R.A. Athale "Cross-talk analysis and reduction in fully parallel matrix-matrix multipliers" //Appl.Opt., v34, pp.6752-6757, 1995

158. T. Pochapsky, D.P. Casasent "Acoustooptic linear heterodyned complex-valued matrix-vector processor" // Appl.Opt., v29, pp.2532-2542, 1990

159. J. Jackson, D.P. Casasent "Optical systolic array processor using residue arithmetic" // Appl.Opt., v22, pp.2817-2821, 1983

160. H.J. Whitehouse, J.M. Speiser in Aspects of signal processing with emphasis on underwater acoustics vol.2 G. Tacconi, Ed. (proc. of NATO Advanced Study Institute). Boston, MA, 1976

161. D. Psaltis, D. Casasent, D. Neft, M. Carlotto "Accurate numerical computation by optical convolution" // proc.SPIE, v232, pp.151-156, 1980

162. A.P. Goutzulis "BPAM algorithm" // abstracts of SPIE Southwest Conference. Orlando FL ,1986

163. C.K. Gary "Matrix-vector multiplication using digital partitioning for more accurate optical computing" // Appl.Opt., v31, pp.6205-6211, 1992

164. Оптические вычисления: Пер. с англ. Под ред. Р. Арратуна; Пер. с англ. под ред. Ю.А. Быковского. М.: Мир, 1993

165. S.A. Ellet, T.F. Krile, J.F. Walkup "Throughput analysis of digital partitioning with error-correcting codes for optical matrix-vector processors" // Appl.Opt., v34, No29, pp.6744-6751,1995

166. S. Oh, D.C. Park, R.J. Marks II, L.E. Atlas "Error detection and correction in multilevel algebraic optical processors" // Opt.Eng., v27, pp.289-293, 1988

167. S.A. Ellet, T.F. Krile, J.F. Walkup "Error-correction coding for accuracy enhancement in optical matrix-vector multipliers" // Appl.Opt., v31, pp.5642-5653, 1992

168. S.A. Ellet, T.F. Krile, J.F. Walkup "Reduction of error effects in digital partitioning by error-correction coding" // proc.SPIE, v2026, pp.276-285, 1993

169. P.S. Guilfoile "Systolic acousto-optic binary convolver" // proc.SPIE, v456, 1984

170. H.H. Евтихиев, P.С. Стариков, В.В. Чернокожин «Разработка оптических вектор-матричных процессоров, реализуемых в виде гибридных микросхем» // Научная сессия МИФИ-2001, т.4, стр.42-43, М.: МИФИ, 2001

171. Р.С. Стариков «Сравнение свойств инвариантных корреляционных фильтров различных типов» // Наукоёмкие технологии, т10, №7, стр. 57-64, 2009

172. А. Папулис Теория систем и преобразований в оптике. М.: Мир, 1971

173. Т.Н. Reiss, "Recognizing planar objects using invariant image features" (Lecture notes in computer science, vol.676), Springer, Cop., 1993

174. I. Tohyama et. al., "Feature extraction pre-processing and optical neural network", // Optical Computing (Inst. Phys. Conf. Ser.) Nol39, Part 4,1.O.P. Publishing Ltd, 1995

175. Преобразование Хартли M,: Мир, 1987

176. R.N. Bracewell "Aspects of the Hartley Transform" // Proc.IEEE, v82, No3, pp.381387, 1994

177. R.N. Bracewell, H. Bartelt, A.W. Lohmann, N. Streibl "Optical synthesis of Hartley Transform"//Appl.Opt., v24, pp. 1401-1402, 1985

178. G.R. Gindi, A.F. Gmitro, "Optical feature extraction via the Radon transform" // Opt.Eng., v23, No5, 1984

179. H.H. Barret, "Optical processing in Radon space" // Opt.Lett., v7, No6, 1982

180. P. Ambs, S.H. Lee, "Optical implementation of the Hough transform by a matrix of holograms" // App.Opt., v25, No22, 1986

181. G. Eichmann, Y. Li, "Real-time optical line detection" // Opt.Comm., v63, No4, 1987

182. D. Casasent, C. Szczutkowski, "Optical Mellin transform using computer generated holograms" // Opt.Comm., vl9, pp.217-22, 1976

183. Y. Sheng, J. Duvernoy, "Circular-Fourier-radial-Mellin transform descriptors for pattern recognition" // JOSA, A3, 1986

184. G. Kaiser A Friendly Guide to Wavelets. Boston, 1994

185. S. Chang, H.H. Arsenault, "Invariant optical pattern recognition using calculus descriptors" // Opt. Eng., v33, Nol2, pp.4045-4050, December 1994

186. S. Chang, H.H. Arsenault, P. Garcia-Martinez, and C.P. Grover «Invariant pattern recognition based on centroids»//ApplOpt., v39, No35, pp.6641-6648, 2000

187. M.K. Hu "Visual pattern recognition by moment invariants) // IRE Trans. Inf. Theory IT-8, February 1962

188. S. Maitra, "Moments invariants" // Proc.IEEE, v67, No4, April 1979

189. G. L. Cash,' M. Hatamian, "Optical character recognition by the method of moments" // Computer Vision, Graphics, and Image Processing 39, pp.291-310, 1987

190. K. Wagner, D. Psaltis, "Real-time computation of moments with acoustooptics" // Proc.SPIE, v352, pp.82-88, 1982'

191. B.V.K. Vijaya Kumar, "Hybrid methods to compute image moments" // Proc.SPIE, v939, pp.121-126, 1988

192. B.V.K. Vijaya Kumar, C. A. Rahenkamp, "Calculation of geometric moments using Fourier plane intensities" // App.lOpt., v25, No6, March 1986

193. B.V.K. Vijaya Kumar, M.J. Zinnikas, "Geometrical moments from optical cosinusoidal transform" // Opt.Comm., v62, No4, May 1987

194. B.V.K. Vijaya Kumar, "Geometric moments computed from the Hartley transform" // Opt.Eng., v25, No 12, December 1986

195. V. Perju, D. Casasent, I. Mardare, A. Crivat "Face Recognition on the basis of Moment Invariants, Principal Component Analysis and Correlation" // Proc.SPIE, v6977, 69770U, 2008

196. Ф. Уоссермен Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир 1992

197. G.G. Lendaris, G.L. Stanley "Diffraction-Pattern Sampling For Automatic Pattern Recognition" // Proc.IEEE, v58, No2, pp.198-216, 1970

198. N. George, A.L. Kazdan, Proc. Opt. Electron. Syst. Des. Conf., Calif, pp.494-503, 1975

199. D. Clark. "An optical feature extractor for machine vision" // Proc. Vision'87 Conf., (Soc. Manuf. Eng., Dearborn, MI.) 7-23, 7-49, 1987

200. D. Casasent, Sh.-F. Xia, J-Zh Song, A.J. Lee "Diffraction Pattern Sampling Using a Computer-Generated Hologram" // Appl.Opt., v25, pp.983-989, 1986

201. D. Asselin H.-H. Arsenault "Rotation and scale invariance with polar and log-polar coordinate transformations" // Opt.Comm., vl04, pp.391-404, 1994

202. D. Asselin, H.-H. Arsenault, D. Prhost "Optical circular sampling system for translation and rotation invariant pattern recognition" // Opt.Comm., vl 10, pp.507-513, 1994

203. D.P. Casasent, Yu-Ch. Wang "A hierarchical classifier using new support vector machines for automatic target recognition" // Neural Networks, vl8, No5-6, pp.541-548, July-August 2005

204. H.H. Евтихиев, P.C. Стариков «Прецизионная лазерная схема измерения кольцевых и секторных гармоник Фурье-спектра интенсивности изображений для систем распознавания» // Научная сессия МИФИ-1998., часть 2, стр. 168, М.: МИФИ, 1998

205. N.N. Evtikhiev, S.N. Litovchenko, A.V. Shevchuk, R.S. Starikov, E.Yu. Zlokazov "Experimental modeling of high accuracy measurement of circular and radial harmonics"// proc.SPIE, v6595, 2006

206. В. V. К. Vijaya Kumar, A. Mahalanobis, R- Juday Correlation Pattern Recognition. Cambridge University Press, 2005

207. В. V. К. V. Kumar "Tutorial survey of composite filter designs for optical correlators" // Appl.Opt., v31, pp. 4773-4801, 1992

208. Y. N. Hsu and H.-H. Arsenault, "Optical characteter recognition using circular harmonic expansion" // Appl.Opt., v21, pp.4016-4019, 1982

209. D. Mendlovic, E. Marom, N. Konforti, "Shift and scale invariant pattern recognition using Mellin radial harmonics" // Opt.Comm., v67, pp.172-176, 1988

210. Y. N. Hsu and H. H. Arsenault, "Pattern discrimination by multiple circular harmonic components" //Appl.Opt., v23, pp.841-844, 1984

211. H. Szu, Y. Sheng, and J. Chang, "Wavelet transform as a bank of matched filters," // Appl.Opt., v31, pp.3267-3277, 1992

212. A. Moya, J. Garcia, C. Ferreira, "Method for determining the proper expansion center and order for Mellin radial harmonics," // Opt.Comm., vl03, pp.39-45, 1993

213. A. Moya, J. Garcia, C. Ferreira, "Real filter based on Mellin radial harmonics for scale-invariant pattern recognition" // Appl.Opt., v33, Nol4, May 1994

214. T.-C. Liang and Y.-S. Cheng, "Rotational-invariant pattern recognition using circular harmonic and optical wavelet transform," // Opt.Rev., vl, pp.198-201, 1994

215. P. Garcia-Martinez, J. Garcia, C. Ferreira "A new criterion for determining the expansion center for circular-harmonic filters" // Opt.Comm., vl 17, pp.399-405, 1995

216. P. Garcia-Martinez, H.-H. Arsenault "A correlation matrix representation using sliced orthogonal nonlinear generalized decomposition" // Opt.Comm., vl72, pp.181-192, 1999

217. P. Garcia-Martinez, H.-H. Arsenault, S. Roy "Optical implementation of the sliced orthogonal nonlinear generalized correlation for images degraded by nonoverlapping background noise" // Opt.Comm., vl73, pp. 185-193, 2000

218. H.-H. Arsenault Improved rotation invariant pattern recognition using circular harmonics of binary gray level slices. // Opt.Comm., vl85, Issues 1-3, pp.41-481, November 2000

219. H.-H. Arsenault "Nonlinear radial-harmonic correlation using binary decomposition for scale-invariant pattern recognition" // Opt.Comm., v223, Issues 4-6, pp.273-282, August 2003

220. Ph. Refregier "Optical pattern recognition: optimal trade-off circular harmonic filters" //OptComm., v86, pp.113-118, 1991

221. C. F. Hester and D. Casasent, "Multivariant technique for multiclass pattern recognition." // Appl.Opt., vl9, pp. 1758-1761, 1980

222. Z. Bahri and B.V.K. Vijaya Kumar, "Generalized synthetic discriminant functions" // JOSA, A 5, pp. 562-571,1988

223. B.V.K. Vijaya Kumar, "Minimum variance synthetic discriminant functions", // JOSA, A3, pp. 1579-1584, 1986

224. A. Mahalanobis, B. V.K.Vijaya Kumar, and D. Casasent, "Minimum average correlation energy filters" // Appl.Opt., v26, pp.3633-3640, 1987

225. A. Mahalanobis, B.V.K. Vijaya Kumar, S. Song, S.R.F. Sims, J.F. Epperson "Unconstrained correlation filters" // Appl.Opt., v33, pp.3751-3759,1994

226. D. Casasent, A. Iyer, G. Ravichandran, "Circular harmonic function MACE filters," // Appl.Opt., v30, pp.5169-5175, 1991

227. D. Casasent, G. Ravichandran, and S. Bollapraggada, "Gaussian MACE correlation filters" //Appl.Opt., v30, pp.5176-5181, 1991

228. A. Aran, N.K. Nishchal, V.K. Beri, and A.K. Gupta, "Log-polar transform-based wavelet-modified maximum average correlation height filter for distortion invariance in a hybrid digital-optical correlator" // Appl.Opt., v46, pp.7970-7977, 2007

229. G. Ravichandran and D. P. Casasent, "Minimum noise and correlation energy optical correlation filter" // Appl.Opt., v31, Nol 1, pp.1823-1833, April 1992

230. D. Casasent, S. Nakariyakul and P. Topiwala, "Zero-mean Miance filters for detection in visible EO imagery" // proc.SPIE, v5608, pp.252-263, October 2004

231. D. Casasent, R. Patnaik MINACE-filter-based facial pose estimation // Proc.SPIE, v5779, pp.460-467, (Mar 2005)

232. D. Casasent, S. Nakariyakul "Improved MINACE infrared detection filters" // Proc.SPIE, v5816, pp.126-135, Mart 2005

233. R. Patnaik; D. Casasent "Illumination invariant face recognition and impostor rejection using different MINACE filter algorithms" // Proc.SPIE, v5816, pp.94-104, 2005

234. D. Casasent, R. Patnaik "MINACE filter classification algorithms for ATR using MSTAR data" // Proc.SPIE, v5807, pp.100-111, May 2005

235. D. Casasent, R. Patnaik "Automated distortion-invariant filter synthesis and training set selection (auto-Minace)" // Proc.SPIE, v6245, 624507, Apr 2006

236. D. Casasent, R. Patnaik "MSTAR object classification and confuser and clutter rejection using Minace filters" // Proc.SPIE, v6234, 62340S, May 2006

237. D. Casasent, R. Patnaik "Automated synthesis of distortion-invariant filters: AutoMinace" // Proc.SPIE, v6384, 638401, Oct 2006

238. R. Patnaik; D. Casasent "Minace filter tests on the Comanche IR database" // Proc.SPIE, v6574, 65740H, 2007

239. R. Patnaik; D. Casasent "Clutter performance and confuser rejection on infrared data using distortion-invariant filters for ATR" // Proc.SPIE, v6967, 696705, 2008

240. B.V.K. Vijaya Kumar, D. Carlson, and A. Mahalanobis "Optimal Trade-Off Synthetic Discriminant Function Filters for Arbitrary Devices," // Opt.Lett., vl9, pp.1556-1558, 1994

241. R.R. Kallman, "The construction of low noise optical correlation filters" // Appl.Opt., v25, pp. 1032-1033, 1986

242. G.F. Schils and D.W. Sweeney, "Iterative technique for the synthesis of optical-correlation filters" // JOSA, A 3, pp. 1433-1442, 1986

243. S. Leibowitz and D. Casasent, "Error-correction coding in an associative processor" // Appl.Opt., v26, 999-1006; 1987

244. M. Fleisher, U .Mahlab, and J. Shamir, "Entropy optimized filter for pattern recognition" //Appl.Opt, v29, pp.2091-2098, 1990

245. S. Munshi, V.K. Beri, and A.K. Gupta, "Hybrid digital-optical correlation employing a chirp-encoded simulated-annealing-based rotation-invariant and distortion-tolerant filter" // Appl.Opt., v46, Issue 20, pp.4304-4319, 2007

246. G. Gheen, "Optimal distortion invariant quadratic filters," // Proc.SPIE, vl564, pp.112-120,1991

247. J.W. Fisher III "A nonlinear extension of the MACE filter" // Neural Networks, v8 Issues 7-8, pp.1131-1141, 1995

248. A. Rodriguez and B.V.K. Vijaya Kumar "Automatic Multi-Target Recognition From Two Classes Using Quadratic Correlation Filters" // Proc.SPIE, v 7696, 76960C, 2010

249. A. Sinha and K. Singh, "The design of a composite wavelet matched filter for face recognition using breeder genetic algorithm," // Opt.Eng. v43, pp.1277-1291 (2005)

250. B. Haji-saeed, J. Khoury, C.L. Woods, J. Kierstead "Power-law radon-transformed superimposed inverse filter synthetic discriminant correlator for facial recognition" // Proc.SPIE, v6973, 69730M, 2008

251. R. Patnaik, D. Casasent "Analysis of kernel distortion-invariant filters" // Proc.SPIE, v6764, 67640Y, 2007

252. R. Patnaik, D. Casasent "Distortion-invariant kernel filters for general pattern recognition" // Proc.SPIE, v6977, 697703, 2008

253. R.A. Kerekes; B.V.K. Vijaya Kumar «Selecting a composite correlation filter design: a survey and comparative study» // Opt.Eng., v47, No6, 067202, 2008

254. L.G. Hassebrook, B.V.K. Vijaya Kumar and L. Hostetler: "Linear phase coefficient composite filter banks for distortion invariant optical pattern recognition," // Opt.Eng., v29, pp.1033-1043, 1990

255. L.G. Hassebrook, M. Rahmati, and B.V.K. Vijaya Kumar: "Hybrid composite filter banks for distortion invariant optical pattern recognition," // Opt.Eng., v 31, pp.923-933, 1992

256. L.G. Hassebrook, M. Rahmati "Training set selection with multiple out-of-plane rotation'parameters" // proc.SPIE, vl959, pp.32-42,1993

257. L.G. Hassebrook, M.E. Lhamon, R.C. Daley "Using pseudorandom phase-only encoding to approximate fully complex distortion-invariant filters" // proc.SPIE, v2237, pp.204-211 1994

258. M. Rahmati and L.G. Hassebrook, "Intensity- and Distortion-Invariant Pattern Recognition with Complex Linear Morphology" // Pattern Recognition, v27, No4, pp 549-568, 1994

259. L.G. Hassebrook, M.E. Lhamon, M. Wang, et al. "Distortion parameter estimation using complex distortion-invariant correlation filter bank responses" // Proc.SPIE, v2490, 28 March 1995

260. D.M. Gavrila; L.S. Davis «Fast correlation matching in large (edge) image databases» // Proc.SPIE, v2368, pp. 104-116, 1995

261. M.J. Carlotto "Image Indexing And Retrieval Using Linear Phase Coefficient Composite Filters" // proc.SPIE, v2615, pp.29-39, 1996

262. D. Woon; L.G. Hassebrook; D.L. Lau; Z. Wang "Implementation of 3D linear phase coefficient composite filters" // Proc.SPIE, v6234, 623401, 2006

263. L.G. Hassebrook «Composite correlation filter for O-ring detection in stationary colored noise» // Proc.SPIE, v7340, 734007 2009

264. C. Casey, L.G. Hassebrook P. Chaudhary "Correlation* based swarm trackers for 3-dimensional manifold mesh Formation" // Proc.SPIE, v7340, 73400G, 2009

265. H.H. Евтихиев, C.H. Стариков, Е.Ю. Злоказов, C.A. Сироткин, P.C. Стариков «Реализация инвариантных голографических фильтров с линейным фазовым коэффициентом в схеме коррелятора Вандер Люгта» // Квантовая электроника, т38, №2, стр.191-193, 2008

266. N. N. Evtikhiev, Р.А. Ivanov, A.S. Lyapin, В.М. Reyzin, A.V. Shevchuk, S.A. Sirotkin, R.S. Starikov, A.V. Zaharcev "Synthesis and research of LPCC invariant correlation filters for pattern recognition" // proc.SPIE, v5851, pp.242-246, 2005

267. S.Yu. Shelestov, A.V. Shevchuk, S.A. Sirotkin, R.S. Starikov "LPCC invariant correlation filters: variants of application" // proc.SPIE, v6595, 65951Q, 2007

268. S. I. Sudharsanan, A. Mahalanobis, and M. K. Sundareshan "A unified framework for the synthesis of synthetic discriminant functions with reduced noise variance and sharp correlation structure," // Opt.Eng., v29, pp. 1021-1028, 1990

269. B. Braunecker, R.W. Hauck, and A.W. Lohmann, "Optical character recognition based on nonredundant correlation measurements" // Appl.Opt., vl8, pp.2746-2753, 1979

270. A. Mahalanobis, B.Y.K. Vijaya Kumar «Multi-frame filtering techniques for the detection and recognition of moving objects» // Proc. of SPIE Vol. 6736, 67360L, 2007

271. Maragos, P., "Morphological correlation and mean absolute error criteria" // Proc. conf.

272. EE Trans. Acoust. Speech Signal Process, pp. 1568-1571, 1989

273. В. V. K. Vijaya Kumar and L. Hassebrook "Performance measures for correlation filters" // Appl.Opt., v29, No20, pp.2997-3006, 10 July 1990

274. I. Sobel and G. Feldman. "A 3x3 isotropic gradient operator for image processing" Never published but presented at a talk at the Stanford Artificial Project, 1986

275. J. Canny. "A computational approach to edge detection" // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, No6, PAMI-8, pp.679-698, 1986

276. A. Verri, E. Trucco. Introductory technics for 3-d computer vision. Prentice Hall, 1998.

277. J. Serra. Image Analysis and Mathematical Morphology. Academic Press, London, 1982

278. P. Maragos and R.W. Schafer "Morphological filters part i: their set theoretic analysis and relations to linear shift invariant filters" // IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. ASSP-35, No. 8, pp.l 153-1169, 1987

279. R.A. Peters "A new algorithm for image noise reduction using mathematical morphology" // IEEE Transactions on Image Processing, v4, No3, pp.554-568, 1995

280. P. Вудс P. Гонсалес Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2006

281. Н.Н. Евтихиев, М.В. Конник, Р.С. Стариков «Разработка-алгоритмов выделения контуров для оптико-электронного корреляционного различения изображений» Сборник трудов Научной сессии МИФИ-2007, т.15, стр.137-138, М.:МИФИ, 2007

282. Евтихиев Н.Н., Стариков С.Н., Конник М.В., Стариков Р.С. «Исследование алгоритмов оконтуривания изображений, полученных при различных условияхIрегистрации» // Наукоёмкие технологии, т10, №5, стр.39-43б 2009

283. N. Otsu. «А threshold selection method from gray-level histograms» // IEEE Trans. Systems Man Cybernet, v9, Nol, pp.62-66, 1979

284. N. N. Evtikhiev; S. N. Starikov; S. A. Sirotkin; R. S. Starikov; E. Yu. Zlokazov "LPCC invariant correlation filters: realization in 4-f holographic correlator" // proc.SPIE, v6977, 69770C, 2008

285. R. S. Starikov; E. Yu. Zlokazov «Computer generated holographic invariant LPCC filters for 4-f correlator»// proc.SPIE, v7358, 73580W, 2009

286. J. L. Horner "Light utilization in optical correlators" // Appl. Opt. 21,4511-4514 (1982).

287. H. J. Caulfield "Role of the Horner efficiency in the optimization of spatial filters for optical pattern recognition," // Appl.Opt., v21, pp.4391-4392, 1982

288. P.C. Стариков «Влияние ограничений динамического диапазона голографического носителя на свойства голографических инвариантных корреляционных фильтров с линейным фазовым коэффициентом» // Наукоёмкие технологии, т10, №6, стр.51-54, 2009

289. N. N. Evtikhiev, S. N. Starikov, R. S. Starikov, and E. Y. Zlokazov "LPCC filters realization as binary amplitude hologram in 4-f correlator: range limitation of hologram pixels representation" // Proc.SPIE, v7340, 73400C, 2009

290. N. N. Evtikhiev, E.Yu. Zlokazov., S.N. Starikov, R.S. Starikov, and D.V. Shaulskiy "Amplitude holographic LPCC filters for 4-f correlator: variants of binary realization" // Proc.SPIE, V7835, 78350M, 2010