数字离轴全息实验系统及其零级像分析

针对数字全息术中记录介质分辨率制约物参光的最大夹角给实验系统搭建带来的问题，提出一种数字离轴全息记录系统．该系统是将低频全息衍射光栅作为分光元件引入数字全息系统，利用光栅衍射的0级和＋1／-1级形成离轴全息记录光路，同时对再现像中零级进行了理论分析，并进行实验研究实验结果证明了该系统的可行性，并且具有光路系统简单、操作容易等特点．     

用离轴全息透镜测量弯曲平板的倾斜

采用两个对称离轴全息透镜实现了激光散斑剪切干涉，应用于平面物体变形的测量。得到了清晰的等倾斜干涉条纹。     

一种离轴数字全息显微相位自动补偿方法

在离轴数字全息显微技术中,离轴光路往往在数字参考光重建过程中导致倾斜的相位畸变,严重影响重建质量.采用一种畸变相位自动补偿的方法,对数字全息重建过程进行研究.通过对全息图的频域图进行处理,找到+1级像和零级像所成角度的对应关系,利用多像素坐标计算,得到相应的倾斜数字参考光.利用倾斜的数字参考光进行数字重建,再通过对重建相位图进行二值化处理,利用最大连通区域判定找到最佳补偿相位,实现相位的自动补偿.实验证明方法效果较好,能实现自动消除一次相位畸变的功能.     

离轴全息透镜的制作及其性能测试与分析

在理论上分析了3种拍摄光路制作的离轴全息透镜的波带片空间频率的分布情况，计算发现了其平均空间频率大致相同，预计其衍射效率也应近似相等。通过测量，证实实验结果与理论分析相符合。文中给出了衍射效率的测试方法与实验值。     

离轴滤波全息术的理论与实验研究

提出了离轴滤波全息术。对圆形粒子模型,从理论上导出了再现像面上的强度分布表达式。采用数值分析技术研究了滤波器半径和吸收率对再现粒子像的强度分布的影响,获得了滤波器最佳参数选择的准则。实验结果与理论分析一致。     

计算全息半色调编码技术的研究

论述了计算全息的基本原理及常用的编码方法，在罗曼型和博奇型编码的基础上，运用空间脉冲调制技术，提出了新型的编码技术－－半色调位相型和标准型编码，半色调型编码用圆形通光孔代替矩形孔，以圆孔面积及位置来记录全息信息，改变了输出模式，减少了编码参数，为全息图的后期作提供了一种新的方法，同时通过理论计算和结果分析分析证明了半色调位相型编码具有和罗曼型同样好的衍射效率，半色调标准型编码具有和博奇型一样大的带宽，但综们的图形数据减少一倍。     

色彩编码片的并行处理与真彩色虹全息术

提出了二维空间我彩编码透明片的一次曝光无狭缝真彩色彩虹全息的记录方法,并讨论了再现真彩色彩虹全息像的条件。     

离轴数字全息成像方法研究

数字全息是一种三维相衬成像技术,它不仅获取物体定量的振幅信息,同时还可以获得相位信息。本文采用离轴方式记录全息图来提高再现像的质量,避免了零级像、原始像和共轭像三者之间的串扰;主要分析不同参考光方向对物体原始再现像的影响。该方法表明,参考光方向选取的合适,可以有效地消除零级像和共轭像的干扰,提高再现像的质量。     

离轴全息数字再现中零级衍射斑的消除

为了保证再现像清晰的细节再现,同时降低全息记录对CCD的要求,本文提出一种基于图像相减的消除离轴全息零级衍射斑的方法,同时用计算机模拟实验.结果表明,该方法简单快捷,即使在零级像和共轭像严重重叠的情况下,也能较好地消除零级像的影响.因此可用于全息的实时检测,且不会造成信息丢失.     

全息实时检测中零级衍射斑的消除

在全息流水线检测中,为了保证再现像细节的清晰再现,同时降低全息记录对CCD性能的要求,采用图像相减法消除离轴全息零级衍射斑,并对实际结果进行处理。实验表明,该方法简单快捷,并且在零级像和其他级次像严重重叠的情况下,也能较好地消除零级像的影响。因此可用于全息的实时检测,且不会造成信息丢失。     

计算全息图快速实现的研究

提出了一种快速、简易的计算机制作全息图方法,给出了相关的理论分析和模拟结果.计算全息面上的物光波分布作为中间数据,以此中间数据制作全息图.中间数据的计算量远小于全息图的计算量,方便存储、传输、能多次利用,从而能减少计算的时间,提高计算的速度.     

网络编码研究综述

网络编码是近年来网络通信领域研究的重要热点,其在提高网络数据吞吐量及数据传输可靠性等方面的显著优势受到网络研究者越来越多的关注。文中从网络编码的研究进展及网络编码的分类方面论述网络编码的概念、理论和方法,结合对网络编码研究进展的分析,详细分析了网络编码当前面临的重要问题,以及解决网络编码问题可能采取的方法,以此取得对网络编码研究的一些有用的结果。     

静止图像的分形编码方法的改进

介绍一种使用迭代函数系统对静止图像进行编码的方法.该算法是利用一种自适应四叉树分段对局部图像特性进行分块.与已存在的分形编码方法相比,该算法能取得比较好的重构图像质量.     

Hopfield改进模型的存储容量与编码

根据对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络改进模型大量的计算模拟实验，证明了这种存储矩阵对角元Ｔｉｉ＝１的改进模型具有比Ｔｉｉ＝０的原模型更大的存储容量和更强的纠错能力，并通过对二元矢量的编码，使得这个模型存储容量和纠错能力得到进一步提高。     

信息采集卡最佳编码问题

在信息采集卡的使用过程中,希望编码集的基本元素的个数最少,以增加信息容量,涂码的次数最少,以方便使用者。运用关系运算的理论和性质,在一般情况下讨论了这一问题,证明了最佳编码集的存在性,并给出了编码集的基本元素的最少个数及涂码次数的上界,并由此给出了最佳编码方案。     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。