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公开(公告)号：CN116320196A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211317009.6
申请日：2022-10-26
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于Kramers–Kronig关系的数字全息光学多图像加密方法，涉及信息安全和信息光学技术领域。本发明主要包括加密过程和解密过程，加密过程：多路物光分别经过一定距离的菲涅尔衍射并经随机相位密钥调制后与参考光干涉，得到加密全息图。该加密全息图隐藏了原始图像的信息和原始图像的个数,在存储和传输过程中具有较高的安全性。解密过程：利用信号的解析性，直接从频谱的正频部分将物光项提取出来。与传统的基于离轴数字全息的图像加密方法相比，该方法能在频谱重叠的情况下实现对图像的解密，更大限度的提高空间带宽利用率。
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公开(公告)号：CN115793268A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211373756.1
申请日：2022-11-04
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了透过散射介质的圆柱矢量光束生成方法，包括以下步骤：S1、通过旋转偏振片选择入射光的偏振状态，测量两个偏振方向的传输矩阵；S2、使用掩膜构建新算子，获得对圆柱矢量光束进行编码的传输矩阵；S3、将两个偏振状态的输出光场进行组合，进行二元偏振近似，得到偏振传输矩阵；S4、将共轭偏振光场加载于空间光调制器上，经过光路回放，实现透过散射介质生成圆柱矢量光束。本发明结合圆柱矢量光束的偏振特性，使其与偏振传输矩阵相结合，成功实现透过散射介质生成圆柱矢量光束的研究。为通过散射介质的超分辨成像开辟了前景。
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公开(公告)号：CN117788318B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311467797.1
申请日：2023-11-05
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于语义分割的无干涉编码孔径相关全息术去噪方法，涉及计算光学成像领域。通过将物体全息图和点扩散全息图进行纯相位滤波，得到一般的重建结果，然后使用深度学习中的语义分割技术区分信号区域和非信号区域，得到用于去噪的覆盖图像，覆盖图像和重建结果相乘即可得到去噪后的图像。本发明获得的重建结果峰值信噪比显著提升，具有去掉重建结果中绝大部分背景噪声的优点。
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公开(公告)号：CN117539139A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311545076.8
申请日：2023-11-19
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于散斑去相关的偏振无干涉编码孔径相关全息术,涉及计算光学成像领域。基于无干涉编码孔径相关全息术，仅利用单条光路，记录了包含0°、45°和90°偏振分量的全息图并合成单幅全息图，光路结构简单，同时利用散斑的旋转去相关技术，降低了不同偏振角度的点源全息图之间的相关性，从单幅全息图中分别重建出对应0°、45°和90°偏振分量的图像，且各偏振分量的图像在重建互不串扰，减小了Stokes参数的计算误差，提高了线偏振角和线偏振度计算精度。
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公开(公告)号：CN116819790A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310752162.X
申请日：2023-06-25
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G02B27/28 , G02B27/00 , G01N21/21 , G01J4/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T5/50
摘要： 本发明公开了一种基于孪生神经网络的偏振差分成像方法，属于计算成像领域。传统主动偏振差分成像方法因背景散射光的影响，其成像质量受限。本发明在传统主动偏振差分成像模型的基础上，引入深度学习，主要通过卷积神经网络对偏振成像系统进行优化处理。卷积神经网络对正交偏振光图像进行相似度判别，通过核心融合算法进行特征提取并融合相似特征信息，加强光电传感器所得目标信息的特征，在对偏振成像系统中的正交偏振光的精确选取中有一些优势。相比于传统偏振差分成像方法，该方法具有更高的成像质量。
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公开(公告)号：CN118884794A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411061264.8
申请日：2024-08-03
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G03H1/04
摘要： 本发明公开了一种基于复振幅互相关重建的离轴数字全息自聚焦方法，涉及计算光学成像领域。传统离轴数字全息技术由于光学系统误差、环境因素和样本复杂性，常导致全息图聚焦距离难以准确确定，影响成像质量。现有自聚焦方法依赖于图像清晰度评价函数，如Laplace(LAP)和Summed gradient(GRA)，需遍历全息图的不同重建距离，导致计算效率较低。本发明首先通过离轴数字全息技术分别得到在同一位置拍摄的物体和针孔的复振幅，然后将二者进行互相关运算得到样本物体的复振幅，从而无需遍历重建距离就可以实现全息图聚焦，解决了现有自聚焦方法计算效率低的问题。
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公开(公告)号：CN117788318A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311467797.1
申请日：2023-11-05
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于语义分割的无干涉编码孔径相关全息术去噪方法，涉及计算光学成像领域。通过将物体全息图和点扩散全息图进行纯相位滤波，得到一般的重建结果，然后使用深度学习中的语义分割技术区分信号区域和非信号区域，得到用于去噪的覆盖图像，覆盖图像和重建结果相乘即可得到去噪后的图像。本发明获得的重建结果峰值信噪比显著提升，具有去掉重建结果中绝大部分背景噪声的优点。
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公开(公告)号：CN118945482A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411061267.1
申请日：2024-08-03
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于矢量传输矩阵和互相关重建的透过散射介质成像方法，属于计算光学成像领域。本发明包括以下步骤：S1、测量矢量传输矩阵VTM(Vector Transmission Matrix)；S2、分别记录聚焦光场和成像光场；S3、互相关重建图像。现有的传输矩阵成像技术已经在振幅，相位和偏振扰动上进行了广泛研究，但在复杂散射成像环境下通常会导致成像结果失真较大。本发明通过四步相移法测量矢量传输矩阵VTM(Vector Transmission Matrix)，分别采集经过VTM进行波前矫正的聚焦光场和字母E的成像光场，利用互相关算法将聚焦光场的复振幅与成像光场的复振幅进行互相关重建，获得的成像结果比步骤S2中记录的成像光场更精确，在生物医学、地质勘探和物体检测等领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118884686A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411061258.2
申请日：2024-08-03
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于无干涉编码孔径相关全息术的定量相位显微镜，涉及计算光学成像领域。现有的定量相位显微镜多采用干涉法来获取相位信息，但这些方法通常需要复杂的光路结构和高稳定性要求，限制了其应用范围。该定量相位显微镜通过光强传输方程技术，利用记录的物体全息图OH(Object Hologram)和点源全息图PSH(Point Spread Hologram)的强度分布，求解OH和PSH的相位分布，进而分别得到OH和PSH的复振幅。随后，通过OH和PSH的复振幅互相关，重建出样本的振幅及相位信息。本发明的定量相位显微镜能够在非相干照明条件下实现高精度的相位成像，适用于生物医学成像、光谱成像和超分辨成像等领域，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN117434811A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311467799.0
申请日：2023-11-05
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明提出一种基于散射点扩散函数的无干涉编码孔径相关全息术，属于计算光学成像领域。基于编码相位掩膜的随机性，将其视为薄散射介质，引入散射成像的散斑相关模型。避免使用针孔带来的实验成本和繁琐操作，简化光路结构，通过反卷积的方式解出散射点扩散函数，仅用同一平面的参考物体和全部物体就能完成记录过程。
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