一种具有安全特性的压缩全息成像方法

本文提出一种具有安全特性的压缩全息成像技术来解决当下存在于全息成像方面的安全问题.该方法可以在全息成像场景过程中实现光学加密、光学隐藏和光学压缩功能,能够在保护图像信息安全的同时,实现对数据的压缩.该方法将主对象引入经典Mach-Zehnder干涉仪的参考路径中,实现参考波的空间调制,形成参考光场的二维空间分布.之后,对象信息被加密并隐藏到菲涅耳域中目标光束和参考光束的相干成像过程中的主目标信息中,实现对图像的安全保护;同时,安全物体全息图被进一步压缩采样,单像素检测器只需记录较少数据,就可表示原始成像对象.该技术大大减少了对象的数据采集量,可以在纯光系统下安全地获得压缩对象,这是全息成像方法的一大突破,也有望突破全息影像在3DTV、医学诊断、实时全息TV等领域中,影像数据量受限的瓶颈.凭借全光学手段实现光学安全的可行性,本文提出的方法对实现全光网络、近地和星际激光通信链路等方面也有重要参考意义.     

基于多细节路网Voronoi层次模型的最优路径算法

随着城市交通的日渐拥堵,最优路径算法已然成为众多研究学者共同关注的话题。本文在分析了线Voronoi图相关特性的基础上,构建了基于路段的Voronoi图层及其相对应的Voronoi多细节层次模型。在此基础上,结合空间层次推理的思想,本文进一步设计了一种基于线Voronoi图的最优路径算法,该算法首先利用起止点所在的Voronoi区域查找路径的主干部分,在找到的路径中,如果相应小区域内对应的道路不连通,则获取相关区域内的次级路网数据及其对应的Voronoi数据,继续计算最优路径,直到形成一个连通路段的集合。在此基础上,计算由起止点连接路径主干部分的分支路径。实验证明,该算法不仅符合人们对出行线路规划时的思维过程,还能有效地缩短车辆的出行时间,为人们的出行提供可靠、快捷的诱导策略。