匹配滤波相关器具有高速并行的二维相关运算能力,光折变体全息存储具有空间分辨率高、存储容量大等优点。将光折变体全息存储技术与匹配滤波相关器结合构成光折变体全息存储匹配滤波相关器,大量待识别的各角度、方位的目标图像匹配滤波器可同时存入晶体中,匹配滤波器样本库可以非常大,使匹配滤波相关识别系统不仅可以具有畸变不变识别特性,同时多目标实时识别也将成为可能。该相关识别系统的关键是匹配滤波器的准确恢复,为了较好地恢复滤波器,将编码技术、均衡技术、去噪技术引入相关系统以减小系统中各种噪声的干扰。围绕该相关识别系统,本文完成的工作如下: （1） 将Wiener滤波均衡、约束最小二乘滤波均衡、CMA自适应盲均衡三种信道均衡技术引入光折变体全息数字存储系统中。计算机模拟实验结果表明:使用信道均衡技术后,恢复图像的误码率得到了较大的降低,当信噪比高于30dB时,均衡后的误码率一般都能满足10^-3的要求。 （2） 盲均衡技术实际求解比较困难,一般信道均衡使用传统均衡技术,因而必须首先知道点扩展函数,但实际条件下点扩展函数不可能知道。针对这种情形,提出了一种基于误码率大小分析的Gauss型点扩展函数的估算方法。Wiener滤波均衡情况下的模拟实验表明,只要系统信噪比不太低,该估算方法有较好的实用价值。 （3） 体存储系统中噪声为多种形式噪声的迭加,去噪方法必须能够兼顾混合噪声。在研究各种图像去噪方法的基础上,提出了一种基于LoG算子边缘提取的Wiener滤波和中值滤波组合滤波去噪方法。模拟实验结果显示该方法有较好噪声消除效果。 （4） 将光折变体全息存储技术与光学匹配滤波相关器结合构成光折变体全息存储匹配滤波相关器,并将数字编码技术和数据均衡技术用于该相关识别系统中。模拟结果表明该相关识别系统切实可行,拥有较好的识别性能。 （5） 鉴于光学相关器抗畸变的能力为其系统性能的重要指标,通过数值模拟详细探讨了五种一般型畸变以及尺度畸变和旋转畸变对相关识别的影响。模拟实验结果表明,五种一般型畸变可以通过某种校正控制在一定范围之内,对相关识别不会产生明显的识别误差;相关识别系统对旋转畸变较为敏感,旋转畸变控制在5度以内,才不至于出现严重的误判;系统对尺度畸变非常敏感,畸变量一旦超过0.1,容易导致误判。 （6） 借助于计算机模拟,详细地研究了匹配滤波相关器的抗噪性能。模拟实验结果表明,无论高斯噪声还是脉冲噪声,只要信噪比高于20dB,噪声对相关识别影响不大,光学相关器有很好的抗噪性能。