光学信息处理 第五章 相干光学信息处理
光学信息处理技术的应用及发展
光学信息处理技术的应用及发展光学信息处理技术是一种将光学原理和信息处理相结合的技术，广泛应用于图像处理、通信、计算机、生命科学等领域。
其优点在于处理速度快、精度高、可靠性和稳定性好、存储容量大等。
随着科学技术的不断发展，光学信息处理技术也在不断提高和发展。
一、光学信息处理技术的应用1. 图像处理领域图像处理是光学信息处理技术最主要的应用领域之一。
光学信息处理技术可以通过对图像的变换、滤波、压缩、复原等进行处理，实现图像的增强、降噪、保真、重构和分析等功能。
在医学影像、遥感影像、军事侦察、工业质检等方面有着广泛的应用。
2. 光学通信领域随着互联网的快速发展，人们对通信速度的需求越来越高。
而传统的电器通信技术由于受到带宽、干扰等限制，已经不能满足现代社会的需要。
光学通信利用光纤传输光信号，克服了电器通信存在的弊端，具有传输速度快、传输距离长、信号干扰少等优势，已经成为现代通信技术的主流。
光学信息处理技术在光学通信领域中，主要发挥着光纤网络传输的调制、解调、复用、分离等功能。
3. 光学计算机领域随着信息量的增大，传统的计算机已经不能满足人们对大数据处理的需要。
光学计算机作为一种新型的计算机，利用光学器件实现计算、存储和信息处理等功能，并且计算速度可以比电子计算机快几百倍。
光学信息处理技术在光学计算机领域中，主要应用于光学处理器、光学存储器等方面。
4. 生命科学领域随着生命科学的发展，人们对于生物信息的处理和分析需求也越来越高。
而光学信息处理技术可以应用于生命科学中的显微镜图像分析、光学成像、拓扑结构识别等领域，可以大大提高生物信息的处理和分析效率。
二、光学信息处理技术的发展随着科学技术的不断发展，光学信息处理技术也在不断提高和发展。
主要体现在以下几个方面：1. 光学器件的进步随着光学器件的不断发展，如全息存储器、相位调制器、模拟器等光学器件的性能得到了不断提高，可以更好地实现光学信息的处理和传输。
2. 基于深度学习的光学信息处理技术深度学习是人工智能领域的一个重要研究方向，可以应用于图像的识别和重构等任务。
光学信息处理技术
利用光学信息处理技术对物质成分、结构、含量等方面进行光谱分 析，提供快速、准确的分析结果。
光学仪器中的应用
光学显微镜
01
通过光学信息处理技术提高显微镜的成像质量和分辨率，应用
于生物学、医学、材料科学等领域。
光学望远镜
02
利用光学信息处理技术对天体进行观测和分析，推动天文学的
发展。
光学干涉仪
光学信息处理技术
汇报人： 202X-01-04
目录
• 光学信息处理技术概述 • 光学信息处理技术的基本原理 • 光学信息处理技术的主要方法 • 光学信息处理技术的实际应用 • 光学信息处理技术的未来展望 • 光学信息处理技术的挑战与解决方
案
01 光学信息处理技术概述
定义与特点
定义
光学信息处理技术是指利用光学 原理和光学器件对信息进行获取 、传输、处理、存储和显示的技 术。
特点
高速度、高精度、大容量、并行 处理、非接触、非破坏性等。
光学信息处理技术的发展历程
01
19世纪
光学显微镜和望远镜的发明，奠定了光学信息处理的基 础。
02
20世纪
全息摄影技术的出现，实现了三维信息的存储与再现。
03
21世纪
光子晶体、光子计算机等新型光学器件的出现，推动了 光学信息处理技术的发展。
光的干涉与衍射
光的干涉
当两束或多束相干光波在空间某一点叠加时，光波的振幅会 因相位差而发生变化，产生明暗相间的干涉现象。干涉现象 在光学信息处理中可用于实现图像增强、图像恢复等功能。
光的衍射
光波在传播过程中遇到障碍物时，会绕过障碍物的边缘继续 传播的现象。衍射现象在光学信息处理中可用于实现光束控 制、光束合成等功能。
光学信息处理技术
光学信息处理技术光学信息处理技术是一种基于光学的信息处理方式，它利用光的干涉、衍射、偏振等特性，实现对信息的获取、转换、加工和存储等操作。
这种技术具有高速度、高精度、高可靠性等优点，因此在现代通信、传感、生物医学等领域得到了广泛应用。
一、光学信息处理技术的基本原理光学信息处理技术主要基于两个基本原理：干涉和衍射。
干涉是指两个或多个光波叠加时，光强分布发生改变的现象。
通过控制干涉的相干性，可以实现信息的叠加、增强或抵消等操作。
衍射是指光波遇到障碍物时产生的空间频率变化现象。
通过控制衍射的图案，可以实现信息的滤波、变换等操作。
二、光学信息处理技术的应用1、光学计算：光学计算利用光的干涉和衍射原理，可以实现高速数学运算和数据处理。
例如，利用光学干涉仪可以实现傅里叶变换等复杂计算。
2、光学传感：光学传感利用光的干涉和偏振原理，可以实现高灵敏度的传感和测量。
例如，利用光学传感技术可以实现生物分子和环境参数的检测。
3、光学通信：光学通信利用光的相干性和偏振原理，可以实现高速、大容量的数据传输。
例如，利用光学通信技术可以实现城域网和长途通信。
4、光学存储：光学存储利用光的干涉和衍射原理，可以实现高密度、高速度的信息存储。
例如，利用光学存储技术可以实现光盘、蓝光等存储介质。
三、光学信息处理技术的未来趋势随着科技的不断发展，光学信息处理技术也在不断创新和进步。
未来，光学信息处理技术将朝着以下几个方向发展：1、高速度、大容量：随着数据量的不断增加，对光学信息处理技术的速度和容量要求也越来越高。
未来的光学信息处理技术将更加注重提高处理速度和扩大存储容量。
2、微型化、集成化：随着微纳加工技术的不断发展，未来的光学信息处理技术将更加注重微型化和集成化。
例如，利用微纳加工技术可以实现光学器件的集成和封装，提高系统的可靠性和稳定性。
3、智能化、自动化：未来的光学信息处理技术将更加注重智能化和自动化。
例如，利用人工智能技术可以实现光学系统的自适应和优化，提高系统的智能化水平。
第五章光电信息处理技术图像稳定
DS算法的特点在于它分析了视频图像中运动矢量的 基本规律，选用了大小两种形状的搜索模板LDSP 和SDSP。先用LDSP搜索，由于步长大，搜索范围 广，可以进行粗定位，使搜索过程不会陷于局部最 小；当粗定位结束后，可以认为最优点就在LDSP 周围8个点所围的菱形区域中，这时再用SDSP来准 确定位，使搜索不结果
背景
图像稳像技术广泛应用于民用测绘仪器、军事领域 和摄影系统中。图像不稳定主要是由摄像机载体的运 动导致的，这是因为载体姿态的变化会传递给摄像系 统的瞄准线，从而造成摄像系统的光轴与目标之间有 无效的相对运动。
2 2020-8-14
图像不稳定的因素
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菱形搜索法
DS算法采用了两种控制模扳，分别是有9个检测点 的大模板 (LargeDiamond Search Pattern) LDSP和有5 个检测点的小模板 (Small Diamond SearchPattern) SDSP，如图所示。
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搜索时先用大模板计算，当最小块误差MBD点出现在中心 点处时，将大模板LDSP换为SDSP，再进行匹配计算，这 时5个点中的MBD即为最优匹配点。
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电子稳像技术的意义
电子稳像不仅可以稳定光学系统的移动，也可以对 目标进行跟踪，可能补偿任何形式的作用量，且不 依赖任何的支撑体系。
同时由于大规模集成电路技术的不断提高，也便于 实现设备的小型化和轻量化。
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电子稳像的基本原理
电子稳像是利用电子设备和数字图像处理技术相 结合的方法，通过检测出参考图像和被比较图象 的运动矢量，并利用其补偿被比较图像，从而消 除或减轻视频图像序列帧间的不稳定，获取清晰 而稳定的视频图像序列。
高等光学教程-第5章参考答案
第五章 部分相干光理论5.1 证明解析信号()t u 的实部u t r ()()和虚部u t i ()()之间互为希尔伯特变换，即它们之间有下面的关系⎰∞∞--=ξξξπd )(P.V.1)()()(t u t u r i ， ⎰∞∞---=ξξξπd )(.P.V 1)()()(tu t u i r证明：（1）由(5-10)式，解析函数的实部()()0()2Re ()exp(2)d r r u t j t νπνν∞⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦⎰U （5.1-11） 而)](Re[)()(t t u r u =，比较以上两式，可见有关系式⎰∞-=0)(d )2e x p ()(2)(νπννt j t r U u （5.1-13）上式可表示为 ⎰∞∞--+=νπνννd )2exp()()sgn 1()()(t j t r U u （5.1-18）又因为 ()()exp(2)d t j t νπνν∞-∞=-⎰u U所以有 ()()(1sgn )()r ννν=+U U （5.1-19） 对上式两边取傅里叶逆变换11()1()()11()(){()}{()}{(sgn )()}(){sgn )}{()}r r r r t u t νννννν-----==+=+*u U U U U F F F F F 上式中 1{sgn }jtνπ-=-F 再利用卷积定义 ⎰⎰∞∞---=*=*ηξηξηξd d ),(),(y x f g f g g f令 tj f π-= ， )()(t j t f -=-ξπξ ， )()(t u g r = ， )()()(ξξr u g =所以 ⎰∞∞--+=ξξξπd )(..)()()()(t u V P jt ut r r u （5.1-22）可见 ⎰∞∞--=ξξξπd )(..1)()()(t u V P t ur i（2）参考教材中（5.1-10）式的推导过程，对于解析函数的虚部有下式成立⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-=⎰∞)()(d )2e x p ()(Re 2)(νπννt j t u i i U （P5.1-1）)](Re[)()(t j t u i u -= （P5.1-2）比较（P5.1-1）和（P5.1-2）式，得到⎰∞-=-0)(d )2exp()(2)(νπννt j t j i U u所以 ⎰∞-=0)(d )2exp()(2)(νπννt j j t i U u)()sgn 1()()(νννi j U U +=对上式两边取傅里叶逆变换得)}(){sgn )}({)}({)()(1)(11ννννi i j j t U U U u ---+==F F F)()}({}{sgn )()(11t ju j i i +*=--ννU F F )(d )(..1)()(t ju tu V P i i +--=⎰∞∞-ξξξπ所以 ⎰∞∞---=ξξξπd )(..1)()()(t u V P t ui r5.2 考察用宽带光作杨氏干涉实验(1) 证明观察屏上的入射光场可表示为⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛-=c r t P t c r t P t t Q 222111,d d ,d d ),(u K u K u 其中 iii i i i i i cr A s cr πθπθ2)(d 2)(k k K ≅=⎰⎰个针孔第 2,1=i 而i A 为第i 个针孔的面积。
光学信息处理技术研究
光学信息处理技术研究光学信息处理技术是指利用光学原理和技术，对信息进行加工和处理的一系列技术。
目前，在信息处理领域，光学信息处理技术已经取得了一些重要的成果，特别是在图像处理、光存储等方面具有广泛的应用。
一、光学信息处理技术的基本原理光学信息处理技术是基于光学干涉、光学计算、光学谱学、光学阵列等原理，将信息通过光信号转换成光学信号进行处理。
光学信息处理技术所采用的是光波的特有性质，如相位、幅度、偏振、频谱、衍射等，对信息进行处理。
光学信息处理技术的主要特点是处理速度快、容易实现并行处理、信息处理效率高、处理精度高、存储容量大、数据量大等。
二、光学信息处理技术的应用领域1、图像处理光学信息处理技术在图像处理领域中的应用非常广泛，如数字图像的重建、增强、压缩、加密解密等。
利用光学信号的并行处理性质，可以将图像处理速度提高数千倍，大大提高了图像处理的效率。
2、光存储光学存储与磁盘存储、半导体存储等相比，具有存储密度高、存储速度快、存储容量大、易于读取等优点。
光存储技术主要包括两种：一种是利用热致变色介质进行的存储，如光盘、光盘阵列等；另一种是利用互相关存储的技术，如反射式空间光调制、内共振干涉和光吸收等。
3、光学传感器光学传感器是一种基于光学原理的传感器，其主要功能是将待测物理量转换成光学信号，并通过光学信号的处理，实现对物理量的测量、控制和检测。
光学传感器通常具有快速响应、灵敏度高、精度高、环境适应性好等优点，在工业、环境、医疗等领域具有广泛的应用。
三、光学信息处理技术的发展趋势1、数字光学信息处理技术将逐渐取代模拟光学信息处理技术。
随着数字信息处理技术的发展和计算机技术的进步，数字光学信息处理技术将逐渐替代模拟光学信息处理技术，使系统的可靠性、精度和性价比得到大幅提高。
2、光子晶体、量子点、超材料等新型材料的出现，将进一步推动光学信息处理技术的发展。
这些新型材料在光学波导、光学调制、光学探测等方面，具有广泛的应用前景，将推动光学信息处理技术的发展。
相干光学信息处理 - 副本
S( , ) S( , ) exp(j ( , ))
则由定义，匹配滤波器函数可以表示成
H ( , ) S( , ) exp( j ( , ))
信号经过匹配滤波器后变为 S ( , )
2
这个量完全是实数,
这意味着滤波器完全抵消了入射波前s的全部相位弯曲,于 是透射场是一个振幅加权但相位均匀的平面波前 , 这一平 面波前继续向前传播 , 在输出平面上产生信号的自相关光 斑.
相关运算可用卷积表示为
s( x , y )★ f ( x , y ) s* ( x, y ) f ( x对应于相乘运算 ,若要
对s (x,y)和f(x,y)进行卷积运算,可先用全息方法制作s(x,y)的 频谱函数S(,),然后把f(x,y)作为4f系统的输入函数,把S (,), 作 为 滤 波 函 数 H(,), 在 频 谱 面 上 的 复 振 幅 分 布 为 H(,)F(,),输出面上的分布则为
实现图像相减的方法很多，仅介绍两种： (1)频域光栅滤波; (2)全息照相法。
7.1.1 采用正余弦光栅滤波器实现相减的方法
y1 相干光
f f f f L1
y2,v
L2
y3 g(x3,y3) y1 x1
f(x1,y1)
H(u,v)
f ( x1 , y1 ) f A ( x1 b, y1 ) f B ( x1 b, y1 )
W f Wh
W f 2Wh
2b 2W f 3Wh
3 b W f Wh 2
W f Wh
参考光倾角
Wf f
3 Wh 2f
三、图像识别
图像识别是指检测和判断图像中是否包含某一特定信
息的图像 . 例如 : 从许多指纹中鉴别有无某人的指纹 ; 从许 多文字中找出所需的文字:在病理照片中识别出癌变细胞 等等.采用匹配滤波器进行相关检测,是图像识别的一种重 要手段.
相干光学信息处理
(9.2.9)
iv) 在象面上，光场为：
g xi , yi F
1
x0 y0 f 0 x0 , y0 comb comb f x0 , y 0 a b
(9.1.1)
式中 a、b分别表示网点沿xo,yo方向的间距。
ii) 在频谱面上的频谱为：
x0 y0 F0 f x , f y F comb comb f x0 , y0 a b
(9.1.2)
iii) 在频谱面上放置一低通滤波器 H ( f x , f y ) ，只让中 心 (m=n=0)的 F ( f x , f y ) 通过，即
F0 f x , f y H f x , f y f x , f y F f x , f y
(9.2.3)
------------- 获图像相减 特点 ：（ 1 ）光路，原理简单 （ 2 ）调节困难，（精确重合难）
二、利用光栅滤波实现图像相加减 A. 光路
图9.2.2 用光栅实现图象相加减
图中：A、B两图离轴的距离为 b f0 f f --- 透镜焦距 f0 --- 光栅空间频率
(9.2.5)
B．数学分析 i）物光场
f x0 , y0 f A x0 b, y0 f B x0 b, y0
(9.2.6)
ii）谱：
F fx , f y F
相干光学成像技术的研究与应用
相干光学成像技术的研究与应用相干光学成像技术是光学成像技术中的一种重要技术，它通过处理成像光线的相位信息来获取样品的物理结构信息。
该技术常常应用于光学显微成像、超分辨成像、三维重建等领域。
以下将介绍相干光学成像技术的原理，现有的各种成像方法以及在不同领域的应用。
一、相干光学成像技术的原理相干光学成像技术的原理是利用光子在空间中传播时的波动特性。
当光子在介质中传播时，它会产生干涉和衍射现象。
不同光束的干涉会导致空间中光的相位信息的变化，这种相位信息可以用来还原物体的几何形态。
相干光学成像技术就是利用这种干涉和衍射现象来还原物体的几何形态。
具体来说，相干光学成像技术是利用一束相干光源照射物体，然后通过光学元件收集反射或透射的光，利用干涉或衍射的现象来重建物体的形态和结构。
其中，相干光指的是相位随时间而变化的光，具有频谱连续、相位不变的特点。
常见的相干光源有光纤激光器、铷原子光谱灯等。
二、现有的相干光学成像方法目前，相干光学成像方法已经发展出多种技术，主要包括以下几种。
1. 同焦面全息术同焦面全息术是一种基于衍射现象的成像技术。
它通过在物体与探测器之间插入全息板，使得物体的信息被编码在探测器位置上的干涉条纹中。
同焦面全息术具有全息成像的优点，可以同时记录样品的振幅和相位信息。
2. 相移全息术相移全息术在同焦面全息术的基础上，通过引入相位移动来实现相位信息的提取。
相位移动可以通过改变物体或探测器的位置、改变全息板的位置等多种方式来实现。
相移全息术具有高分辨率、高稳定性的优点，适用于生物医学、材料科学等领域。
3. 数字全息术数字全息术是一种新兴的成像技术，它将样品在不同方向的全息图像进行数字化处理，通过迭代重建算法来还原样品的三维形态。
数字全息术具有快速重建、高分辨率等优点，适用于纳米科技、高速成像等领域。
三、相干光学成像技术在不同领域的应用相干光学成像技术在物理学、生物医学等领域有着广泛的应用，以下将介绍其中几种典型应用。
光学信息处理
光学信息处理【摘要】：光学信息处理，是对光学图像或光波的振幅分布作进一步的处理的技术。
由于光的衍射,图像的夫琅和费衍射分布,即图像的空间频谱分布与图像的空间分布规律不同,这使得在频谱面上对其进行处理可获得一些特殊的图像处理效果。
实验中以傅里叶光学为基本原理，利用光学信息处理的方法，观察了空间滤波现象，利用空间滤波器进行方向滤波，利用两个正交光栅验证卷积定理，利用复合光栅观察光学微分现象，利用4f系统进行θ调制，从而对光学信息处理加深认识，了解其基本思想。
【关键词】：傅里叶光学、空间频谱、方向滤波、卷积定理、光学微分一、前言傅里叶光学是指把数学中的傅里叶分析方法用于波动光学，把通讯理论中关于时间、时域、时间调制、频率、频谱等概念相应地改为空间、空域、空间调制、空间频率、空间频谱，并用傅里叶变换的观点来描述和处理波动光学中光波的传播、干涉、衍射等。
傅里叶变换已经成为光信息处理的极为重要的工具。
光学信息处理就是对光学图像或光波的振幅分布作进一步的处理。
近代光学信息处理具有容量大，速度快，设备简单，可以处理二维图像信息等许多优点，是一门既古老又年青的迅速发展的学科。
在信息光学中常用傅里叶变换来表达和处理光的成像过程。
设在物屏X-Y平面上光场的复振幅分布为g (x，y) ，根据傅里叶变换特性，可以将这样一个空间分布展开成一系列二维基元函数的线性叠加，即，式中fx、fy为x、y方向的空间频率，即单位长度内振幅起伏的次数，G (fx，fy)表示原函数g (x，y)中相应于空间频率为fx、fy的基元函数的权重，亦即各种空间频率的成分占多大的比例，也称为光场（optical field）g (x，y)的空间频谱。
G (fx、fy)可由g (x，y)的傅里叶变换求得，g(x，y)与G (fx，fy)是一对傅里叶变换式，G (fx，fy)称为g(x，y)的傅里叶的变换，g(x，y)是G (fx，fy)的逆变换，它们分别描述了光场的空间分布及光场的频率分布，这两种描述是等效的。
光学信息处理
实验简介光学信息处理是用光学的方法实现对输入信息的各种变换或处理。
光学信息处理是近年来发展起来的一门新兴学科,它以全息术、光学传递函数和激光技术为基础。
透镜的傅里叶变换效应是光学信息处理的理论核心。
与其他形式的信息处理技术相比，光学信息处理具有高度并行性和大容量的特点。
这一学科发展很快，现在已经成为信息科学的一个重要分支，在许多领域进入了实用阶段。
光学信息处理的内容十分丰富。
本实验介绍两个基本的光学信息处理实验：图像相减和图像识别。
实验原理⏹原理图●原理图如下：上图为典型的光学信息处理系统示意图，S为对激光进行扩束的短焦距透镜，L0为使扩束后的激光束变为平行光的准直透镜。
（x1，y1）为物平面，L1为第一个傅里叶变换透镜，它从物面发出的衍射光并在后焦面（x，h）上形成物体的频谱。
（x，h）上可以放上各种空间滤波器以完成光学信息处理的任务。
L2为第二个傅里叶变换透镜，它的作用是对经处理后的物的频谱在进行一次傅里叶变换（相当于一次逆傅里叶变换只是坐标反转了）。
这样就可以得到经特殊处理的图像。
实验重点⏹相干光信息处理系统的主要特点。
⏹实验的技巧：光路调整和制作全息滤波器等。
实验难点⏹光信息处理实验对于光学元件、光路调整和环境要求很高，实验中必须非常细心。
在非实时的光学信息处理实验中，用全息法制作滤波器要用原位显影的方法。
自测题⏹相干光信息处理系统与非相干光信息处理系统的主要区别是什么？答案：照明光源不同。
相干光信息处理系统使用激光等单色性很好的光源，非相干光信息处理系统使用白光光源。
相干光信息处理系统处理的是光信号的复振幅，相干光信息处理系统处理的是光信号的强度。
⏹散斑图像相减实验中滤波用的狭缝的宽度如何计算？答案：狭缝的宽度杨氏条纹的暗纹宽度。
而暗纹的宽度，，为两次曝光时图像移动量。
⏹衍射光栅法是不是实时的光学信息处理系统？如果光学系统可以通过的图像的最大尺寸为Ｄ，则它可以对多大的图像进行相减？对这样的两个图进行相减时，要制作的正弦光栅的周期的大小？答案：是，Ｄ／２，设两个图案的中心距离为ｂ＜Ｄ／２，则正弦光栅的周期。
光信息处理技术
do di xo'
f
图 8.1
阿贝二次成像理论示意图
8．2．2 阿贝—波特（Abbe—Porter）实验 为了验证阿贝提出的成像理论，阿贝本人于 1873 年、波特于 1906 年分别做了实验，这 就是著名的阿贝—波特实验。实验装置与图 8.1 所示相同，物平面采用正交光栅（即细丝网 格状物），由相干单色平行光照明；频谱面上放置滤波器，以各种方式改变物的频谱结构， 在像平面上可观察到各种与物不同的像。图 8.2 表示部分实验内容及结果。 由实验结果归纳出几点结论如下： 1．实验充分证明了阿贝成像理论的正确性：像的结构直接依赖于频谱的结构，只要改 变频谱的组分，便能够改变像的结构； 2．实验充分证明了傅里叶分析的正确性： （1）频谱面上的横向分布是物的纵向结构的信息（图 B）；频谱面上的纵向分布是物 的横向结构的信息（图 C）； （2）零频分量是一个直流分量，它只代表像的本底（图 D）； （3）阻挡零频分量，在一定条件下可使像发生衬度反转（图 E）；
8．2 光学频谱分析系统和空间滤波 8．2．1 阿贝（Abbe）成像理论 1873 年阿贝首次提出了一个与几何光学成像传统理论完全不同的成像概念。该理论认 为相干照明下显微镜成像过程可分作两步：首先，物平面上发出的光波经物镜，在其后焦面 上产生夫琅和费衍射，得到第一次衍射像；然后，该衍射像作为新的相干波源，由它发出的
图 8.7 只允许 0 级通过或只允许 0 级和±1 级谱通过时的情况
3．滤波器为双狭缝，只允许正、负二级频谱通过。滤波后的光场复振幅为
第8章
光信息处理技术
8．1
引言
光信息处理是 60 年代随着激光器的问世而发展起来的一个新的研究方向，是现代信息 处理技术中一个重要组成部分，在现代光学中占有很重要的地位。所谓光学信息，是指光的 强度（或振幅）、位相、颜色（波长）和偏振态等。光学信息处理是基于光学频谱分析，利 用傅里叶综合技术，通过空域或频域调制，借助空间滤波技术对光学信息进行处理的过程， 较多用于对二维图像的处理。 事实上，早在 1873 年，著名德国科学家阿贝（Abbe）创建了二次成像理论，就已经为 光学信息处理打下了一定的理论基础。1935 年，物理学家泽尼克（Dutchman Fritz Zernike） 发明了相衬显微镜， 将位相分布转化为强度分布， 成功地直接观察到微小的位相物体——细 菌，用光学方法实现了图像处理，解决了由于染色而导致细菌大量死亡的问题。泽尼克的成 功为光学信息处理技术的发展作出了新的贡献。1963 年，范德拉格特（A. Vander Lugt）提 出了复数空间滤波的概念，使光学信息处理进入了一个广泛应用的新阶段。 此后，光学信息处理作为一门十分活跃的学科发展极快。80 年代以后[8-1] ，随着高新技 术的蓬勃兴起，进入了一个“信息爆炸时代”，要求对超大量信息具有快速处理的能力。例 如核武器设计、战略防御计划、中长期天气预报、空间技术、气体动力学、机器人视觉、人 工智能等许多方面都对数据处理提出了超高速和超大容量的要求。 要想在预定的时间段内获 得准确的结果， 要求计算速度必须达到 1012～1015 次 / 秒。 几乎同时发展起来的电子计算机 技术随着电子功能器件的日益完善， 以其速度快、 使用方便而一度成为信息处理的主要手段。 然而，由于其自身的先天性局限，如“冯诺依曼瓶颈”问题、RC 问题、时钟歪斜问题、电 磁场干扰问题、互连带宽问题等等限制，要想完成这种超高速计算已显得力不从心，即使是 当今最先进的所谓“神经计算机”也无法满足时代提出的要求。光以其速度快、抗干扰能力 强、 可大量并行处理等特点逐渐显示其独特的优越性。 在光学信息处理基础上发展起来的光 计算研究及其相关技术已为该领域注入了新的生命，成为十分活跃的一个学科方向。 由于光学信息处理的内容及其丰富，涉及的面也极广，本章篇幅有限，很难全面地反映 该领域所取得的丰硕成果，因此只讨论最基本、最典型的处理方法和实例，并在最后就光学 神经网络、光互连等光计算学科的内容作一初步介绍。
相干光技术
相干光技术
相干光技术是一种利用相干光的特性来进行测量、成像和信号处理的技术。
在相干光技术中，发射出的光波具有相同的频率、相位和方向，能够产生明显的干涉现象。
相干光技术在光学通信、光学薄膜、光学干涉测量、光学成像等领域有广泛的应用。
相干光技术的原理是基于光的干涉现象。
当两束相干光相遇时，它们会发生干涉，产生明暗相间的干涉条纹。
通过检测干涉条纹的变化，可以获取有关光场的信息。
相干光技术可以实现高分辨率的成像，提高信号的质量和精度。
在光学通信中，相干光技术被用于提高光信号的传输速率和距离。
由于相干光技术能够抑制光信号的失真和干扰，可以实现高速稳定的光信号传输。
在光学干涉测量中，相干光技术可以测量物体的形状、表面粗糙度、位移等参数。
通过测量干涉条纹的变化，可以获取物体的形态信息。
相干光技术在光学检测、光纤传感等领域有广泛的应用。
相干光技术还可以应用于光学成像。
通过利用干涉现象，可以提高成像的分辨率和对比度。
相干光成像技术可以实现高分辨率的显微镜成像，用于生物医学、材料科学等领域的研究。
总之，相干光技术是一种重要的光学技术，对于提高光学系统的性能和功能具有重要的意义。
现代光学信息处理技术
现代光学信息处理技术现代光学信息处理技术啊，那可真是一个超级酷炫的领域，就像是光学世界里的魔法学院。
它把光玩得团团转，光在它手里就像是听话的小宠物，让干啥就干啥。
你看啊，这个技术处理图像的时候，就像一个超级挑剔的化妆师。
普通的图像要是有瑕疵，就像是脸上长了痘痘的小姑娘，而光学信息处理技术呢，一下子就把那些痘痘（噪点）给消除得干干净净，还能给图像美白（提高对比度）、瘦脸（校正几何变形）啥的，让图像变得美美的，就像超级模特的写真一样惊艳。
在数据存储方面，它简直就是一个超级大仓库。
传统的存储方式和它比起来，就像是小布袋和大集装箱的差别。
它可以把海量的信息用激光这种神奇的“搬运工”，整整齐齐地码放在光盘之类的存储介质里，就像把无数宝藏放进一个个小格子里，还能随时准确地找到你想要的那个。
光学加密技术呢，就像是给信息穿上了一层超级神秘的隐身衣。
那些机密信息就像被魔法隐藏起来的小精灵，就算是那些想要窥探的小坏蛋（黑客之类的）瞪大了眼睛，也只能看到一团迷雾，完全找不到头绪，就像在迷宫里迷失方向的小老鼠。
在光学计算这一块，那速度快得就像闪电侠在光纤赛道上狂奔。
传统的计算在它面前就像慢吞吞的乌龟，光学计算利用光的高速传播和并行处理能力，眨眼间就能算出那些复杂得让人头疼的数学题，就像超级学霸看一加一等于二那么简单。
光学成像技术的提升更是让人惊叹。
它就像给我们的眼睛装上了超级望远镜和显微镜。
远在天边的星星，在它的帮助下能看到更多的细节，就像把星星拉到眼前仔细端详；而那些微小得像小芝麻的细胞，也能被它放大得清清楚楚，好像细胞都变成了小巨人。
光学信息处理技术在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域的应用，那简直是创造了一个梦幻世界。
它像一个无所不能的梦境编织者，把虚拟的物体和现实的场景完美融合。
你可能走着走着就看到一个在现实中不存在的可爱小精灵在你身边跳舞，就像走进了童话世界一样。
在通信方面，光学信息处理技术就像是搭建了一座超级高速公路。
相干光处理
F A ( , ) exp(
F A ( , ) exp
P3平面上输出场的分布是上式的逆傅里叶变换
g( x3 , y3 )
1 4 1 2 exp( j 0 ) f A ( x 3 , y 3 ) f B ( x 3 , y 3 ) exp( j 2 0 )
s( x , y ) f ( x , y )
对于作相关运算,可根据相关运算和卷积运算的关系,只需 制作具有如下透过率的滤波器
H ( , ) F
1
s
*
( x , y ) F
1
s
*
( x , y ) S ( , )
将f(x,y)放在4f系统的输入面上
但空间位置不同的两个脉冲响应,即脉冲响应中的后两项.当图 像A相对于其中一个的卷积像与图像B相对于另一个的卷积像重
合时,在输出平面上实现了图像相减.A与B在输入平面上放置的
位置,正是为了保证两个卷积像的相干叠加.空域分析法和频域 分析法是等价的.
9.2
匹配滤波与图像识别
一、匹配空间滤波器
相干光学处理还能作两个函数的卷积运算和相关运算.由于这 两种方法极为相似,也由于相关运算能直接用于图像识别(特征识 别),本节主要介绍匹配滤波器和相关图像识别. 函数s(x,y)和f(x,y)的卷积运算和相关运算分别定义为
1 4 2 x t ( x 1 ) 1 sin 2 x0
1 2
1 2 x sin 3 x 3 0
1
R
第二次曝光时将光栅平行移动半个周 期,这时光栅透射因子
空域中两个函数的卷积运算在频域中对应于相乘运算,若要 对s (x y)和f(x,y)进行卷积运算,可先用全息方法制作s(x,y) 的频谱函数S(,),然后把f(x,y)作为4f系统的输入函数,把S (,),作为滤波函数H(,),在频谱面上的复振幅分布为 H(,)F(,),输出面上的分布则为
《现代光学导论》课程教学大纲
《现代光学导论》课程教学大纲课程名称：现代光学导论课程类别：专业选修课适用专业：物理学考核方式：考查总学时、学分：32学时 2 学分其中实验学时：0 学时一、课程性质、教学目标《现代光学导论》是依据四年制本科物理学专业培养目标而开设的专业选修课。
通过本课程的学习使学生系统学习从经典波动光学到现代变换光学的基本概念和规律、典型现象和重要应用，以及诸多方面的新进展。
培养学生理论联系实际，结合近代光学发展前沿，开拓学生理论用于实践的方法和创新思路，提高学生解决实际问题的能力。
为从事光学信息处理工作和近代光学信息处理技术的学习打下基础。
其具体的课程教学目标为：课程教学目标1：在经典光学基础上，利用线性系统理论和傅里叶分析方法分析光学问题；从光的物理本质电磁波出发，系统学习现代光学的基础理论,介绍光学信息处理技术的原理以及最新技术进展。
课程教学目标2：理解傅里叶变换所包含的光学变换的概念、思想基础和数理能力，使学生在以后的工作或者科学研究中遇到其他种类的变换比如分数傅里叶变换和小波变换等，也能较快地掌握，同时也可让学生感受数学工具在物理学中的重要地位。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系注：以关联度标识，课程与某个毕业要求的关联度可根据该课程对相应毕业要求的支撑强度来定性估计，H表示关联度高；M表示关联度中；L表示关联度低。
二、课程教学要求学生应预修普通物理、高等数学、光学等课程。
三、先修课程普通物理、高等数学、光学四、课程教学重、难点重点:现代光学的基础理论、基本概念。
难点:现代光学的物理机制。
五、课程教学方法与教学手段采用课堂讲授式、讨论式等教学方法，借助多媒体辅助教学手段。
通过阅读主要参考书目、网上查询、资料整理和专题讨论，加深对现代光学基本原理的了解，并了解该学科的发展前沿。
六、课程教学内容第一章：波动光学引论（8学时）1．教学内容（1）光波干涉引论；（2）光波衍射引论；（3）偏振光学引论；（4）光波的时空相干性。
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H 1 1 H * H * H * | H |2 H H *H | H |2
用全息的方法分别制作
H*匹配滤波器的制作方法 |H|-2可通过控制照相底片处理过程实现。
将照相底片置于h (x,y)的频谱面上拍摄其频谱全息图，化学处理严 格，使底片的透过率与|H|-2成正比
二者对准叠合
G(u, v) F (u, v) * H (u, v)
在4F系统的频谱面放置一个逆滤波器，使其 透过率满足H-1(u,v)，则在P2后光场分布为
u '(u, v) G(u, v)H (u, v)H 1(u, v)
G(u, v)
P1
y
L1
P2 L2
v
x
u
P3
y'
x'
f
f
f
f
逆滤波器的制作
1、相干图像消模糊 H-1可用全息方法制作，但直接制作比较困难，可通
图像处理
多重像的产生 图像相加减 光学微分
匹配滤波 图像识别 用逆滤波器消模糊
5.1图像处理
• 多重像的产生 • 图像的相加减 • 光学微分－边缘增强 • 图像的比较
1、多重像的产生
• 利用正交光栅调制输入像的频谱，有望得到 多重像的输出
AAA AAA AAA
A
2、图像的相加减
A、一维光栅调制 • 假设两图像对成放在输入面上，中心分别在
平面波
出现亮点 即被识别 若 x* = x 或 x*与 x 相关
小结：
• ①匹配滤波器
– 物的傅里叶变换全息图；
• ② 当有物O(x,y)输入时，输出是——强脉冲 （自相关）；
• ③ 当用其它物输入时，输出是——模糊斑 （相关）
5.3 模糊图像的复原
相干光学信息处理中的一项有趣应用。成像过 程中，由于系统的像差、目标和底片的相对运 动、大气扰动等导致像的模糊。
输入平面
傅立叶变换平面
f(x,y) y
L1 T（u,v)
v
x
u
f
f
（2）成像过程
输入平面 f(x,y) y
x
f
傅立叶变换平面 T（u,v)
L1
L2
v
u
f
f
输出平面
F-1 F (u, v)T (u, v)
•••
f
b f sin 处为 g f b f sin 处为 g f
结论：
• ①物的傅里叶变换全息图称为该物的匹配滤 波器；
• ② 当有物O(x,y)输入时，输出是——强脉冲 （自相关）；
• ③ 当用其它物输入时，输出是——模糊斑 （相关）
f(x,y)
g(x,y)
o( ,)
•
相关峰
▲ 应用——光学特征识别
光学特征识别是把已知物的付氏谱和待测物 的付氏谱进行比较，从而找出待测目标。
5.2 匹配滤波
• 相干光匹配滤波 • 匹配滤波器的制作 • 匹配滤波器的制作应用
1、相干光匹配滤波器
(1963 Vander Lugt experiment)
输入图象g(x,y) G*(u,v)匹配滤波器
2、匹配滤波器的制作（可应用傅立叶变换全息图）：
T (u, v) G(u, v) R(u, v) 2 G(u, v) exp[iau] 2
消模糊：如果在相干光学滤波系统中，从频谱 面对系统传递函数做适当补偿，将在输出平面 得到清晰的像。
方法 逆滤波器
维纳滤波器
逆滤波器消模糊
原理
模糊图像可以看作是一个理想图像和造成模糊 的点扩散函数的卷积，即
g(x, y) f (x, y)* h(x, y)
消模糊的过程实际上是进行图像解卷积的过程。 傅立叶变换后，得到各分量之间的简单乘积表 达式
特征识别系统可以做到：
从卫星照片中检测军事目标 从文件中检测某个字 从细胞中检测癌细胞 进行航空测量 光学侦破（指纹识别）
例如指纹识别：
x
Σ x
Σx
x
反过来
平面波 指 纹
P1
带有指纹信 带有指纹信 指
息的衍射波 息的会聚波 纹
L1
频谱面 L2 P2
亮 •点
平面波 x Σ x Σx
参照指纹
x* 待查指纹
G(u, v) 2 1 G(u, v) exp[ iau] G*(u, v) exp[iau]
1
g(x,y) y
G(u,v) v
x
u
R(u,v)
f
f
3、匹配滤波器的应用——（1） 滤波过程
F (u, v)T (u, v) ( G(u, v) 2 1)F (u, v)
F (u, v)G(u, v) exp[ iau] F (u, v)G*(u, v) exp[iau] 2
复合光栅进行光学微分
光学微分的作用
• 军事应用
– 模糊图片（透过云层的卫星照片）
• 工业检测
– 检测相位型光学元件内部缺陷、折射率的不 均匀性
4、图像的比较
在频谱面上放一照相底片，以单色光照明， 摄得频谱的负片。把负片放在原来频谱的位 置，象平面为一片黑暗。以此为标准，来判 断两图象是否相同。
31
缺点：
h的获得并不容易，如果事先知道造成模糊 的原因，可用数学方法得到h。
相干处理噪声对图像消模糊不利，对消模糊 而言，很多采用非相干处理方法。
例：摄影时由于不小心横向抖动了2a， 形成两个像，设计改良的滤波器。
解：造成成像缺陷的点扩散函数为
h(x, y) (x a) (x a)
u3=F{T}*F{G}
• G由两个光栅复合而成，其傅立叶变换有 六项：
每个光栅各有一零级、正一、负一
复合光栅相加相减运算示意图
Hale Waihona Puke 结论：– 当复合光栅相对坐标原点的位置量恰等于半个 莫尔条纹时，两个正1级相差为，图像相减
– 当复合光栅恢复到坐标原点的位置时，相差为0， 图像相加
• 注：待处理图像尺寸不得大于x,否则有图 像重叠而干扰相减
x=+l处
• 一维正弦光栅满足fg=l/(f)
用一维光栅调制实现相加相减
B、复合光栅调制 • 复合光栅定义
– 两个取向一致、但空间频率有微小区别的一 维正弦光栅用全息的方法叠合在一张底片上 制成的光栅。
– 空间频率分别为fg、fg－fg – 能产生莫尔条纹
• 要求两个图像的间距满足 x=fgf
• P3平面上光扰动为：
• 应用：
– 卫星、人体健康检查、工业检测
3、光学微分－边缘增强
• 微分滤波器的透过率 G(u,v)=j2u/(f)
• 只需满足正比于u,即可达到微分的效果 沿x方向微分
沿y方向微分
• 微分滤波器的制作（两套空间取向一致， 空间频率差为∆f的一维振幅型正弦光栅 叠加而成）
• 当复合光栅相对于坐标原点的位移量刚 好等于半条莫尔条纹时，可以作为微分 滤波器