1. 熟悉频谱（幅度谱）的特性 2. 熟悉互相关的初步应用

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一、实验目的 1.熟悉Word2003的工作环境。 2.熟悉邮件合并的使用。 3.熟悉公式编辑器的使用

 傅里叶光学的基础：  1.两维傅里叶变换  2. 透镜的傅里叶变换性质  阿贝成像原理和空间滤波实验  傅里叶光学的应用—光学信息处理  优点：并行处理、速度快和容量大  缺点：不灵活  克服方法：光电混合处理—空间光调制器、CCD等

第五节 阿贝成像理论和波特实验 第六节 光学信息处理

第十七讲提纲 一、信息处理实验室 二、无线传感器网络 1.背景与动机 2.技术与应用 三、学期总结

一、实验目的 二、实验准备 三、实验内容 四、实验要求 五、实验资料 六、操作指导

一、实验目的 二、实验准备 三、实验内容 四、实验要求 五、实验资料 六、操作指导

研究光源或经光源照射后物体透、反射颜色的学科称为色度学.这是一门有着广泛应 用的学科,目的是对人眼能观察到的颜色进行定量的测量.无论是在纺织、印染、印刷、 染料、涂料、塑料、食品、油漆、建筑等行业,还是在计量、医学、电视、电影、照相、 环境美化、交通信号、产品鉴定以及遥感、信息处理和空间光学等各个领域,都离不开对 颜色的测量和研究 色度学本身涉及到物理、生理及心理等领域的知识,是一门交叉性很强的边缘学科.为 了把“颜色”这个经过生理及心理等因素加工后的生物物理量变换到客观的纯物理量,从 而能使用光学仪器对色光进行测量,以消除那些因人而异,含混不清的颜色表达方式,需 要经过大量的科学实验,将感性认识上升到理性阶段,再去指导人们对颜色的正确测量

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能