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公开(公告)号：CN116804842A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310602860.1
申请日：2023-05-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于空分复用的多3D彩色物体快照压缩加密方法及装置。所述方法包括：基于三基色激光源生成物光束和参考光束，并基于所述物光束生成多个复合三色平行光束；将所述多个复合三色平行光束分别照射各3D彩色物体以及与所述各3D彩色物体相连的随机相位掩膜，分别计算各3D彩色物体在所对应的随机相位掩膜平面的光场分布；通过各随机相位掩膜分别对所述光场分布进行加密，并根据加密后的光场分布在探测器平面生成物光场；通过所述物光场与所述参考光束在探测器平面发生干涉，生成多3D彩色物体的加密彩色全息图。以此方式，可以大大降低不同加密物体解码时的相互串扰效应，大大减少物体信息的泄露，大大提高安全性。
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公开(公告)号：CN116437111A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310413209.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/186
Abstract: 本发明的一种针对高维信号的相干快照压缩成像方法、存储介质及设备，所述方法包括以下步骤，S1、针对相干光照明场景的空‑时光场传播，通过将空间光调制器生成的复合相位掩膜对空‑时光场进行调制；S2、在探测器平面叠加记录，实现能够由单次曝光得到的空‑时光场压缩调制产生的单幅全息图；S3、将全息图发送至接收端，利用现有的重构算法重建原始信号以实现相干快照压缩成像。本发明中将快照压缩感知引入相干光照明场景，在相干光照明场合下应用快照压缩感知理论，实现了以二维测量值捕获高维数据，提高了采集速度，降低了对物理传感器的要求，仿真结果表明，在针对自稀疏3D空‑时光场的重构时，本发明在各项指标上都取得了较好结果。
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公开(公告)号：CN115016237A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210452434.X
申请日：2022-04-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于FS‑ORAP的大尺寸全息图快速生成方法，包括：将待处理大尺寸目标图像沿横向和纵向等分成若干份，得到若干个子目标图像；将每个子目标图像的振幅与事先生成的满支撑优化随机相位结合成复振幅；对所述复振幅依次进行带宽补偿和相位补偿操作，得到每个子目标图像在不同空间位置的复振幅；对每个子目标图像在不同空间位置的复振幅进行2DFFT运算，得到每个子目标图像的子子全息图；利用空间移位操作得到每个子目标图像的子全息图；将所有子全息图进行叠加，得到待处理大尺寸图像的完整全息图。本发明有效提高了数据处理速度，大大节省了大尺寸全息图的生成时间，同时保证了大尺寸全息图的生成质量。
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公开(公告)号：CN113467210B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110692359.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种多维空‑时光场压缩全息加密装置及方法，属于信息安全技术领域，包括扩束光学组件、分束器组、多维空‑时光场、空间光调制器和探测器，扩束光学组件布置在激光束照射在原始物体上所产生反射光的路径上，经扩束光学组件扩束准直后的激光束的光路径上布置有第一分束器，第一分束器将激光束分为物光束和参考光束，物光束的路径上设有多维空‑时光场，与光场相距为Δz1的位置布置有空间光调制器，空间光调制器和光场之间布置有第二分束器，与空间光调制器相距为Δz2的位置布置有探测器；空间光调制器生成的时变复合掩膜由时变随机相位掩膜和时变透镜相位因子组成。本发明可有效的降低解密重建时不同帧之间的串扰影响。
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公开(公告)号：CN110166055A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910385702.9
申请日：2019-05-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的多通道压缩传感优化方法及系统，属于压缩感知技术领域，包括对测量矩阵进行奇异值分解，得到优化后的观测值矢量，并利用同步正交匹配追踪联合重建算法来重建原始信号。本发明通过对测量矩阵进行奇异值分解，实现测量矩阵和重建矩阵的分离设计，得到可分离重构矩阵，由于优化的重构矩阵行相互正交，减少了测量值之间的相关性，利用测量值来重建出原始信号，大大提高了信号的重建精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108777799A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810535374.1
申请日：2018-05-25
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/42
Abstract: 本发明提供一种基于可分离压缩传感理论的压缩编码孔径成像方法，包括构造压缩编码孔径成像系统的点扩散函数模板，计算得到测量矩阵的两个分离矩阵，计算得到原始图像信号的测量值，求解优化式，计算得到重构的目标图像信号。本发明根据可分离压缩传感理论，将可分离矩阵应用到压缩编码孔径成像系统的测量矩阵中，可以显著降低传统压缩编码孔径成像中测量矩阵存储的维数和重构的难度，具有光学实现和计算可行的优点，为压缩编码孔径成像系统实现大尺度成像提供了理论基础，减小了产生和存储测量矩阵所需的内存空间，提高了成像系统的实用性，能够用于大尺度图像的压缩成像。
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公开(公告)号：CN105700135B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201610240397.0
申请日：2016-04-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种自然光照明的高速大场景相位恢复数据采集装置，包括带通滤波器、偏振片、空间光调制器、LCD显示屏和CCD阵列；所述偏振片设置在带通滤波器的出射光路上，所述空间光调制器设置在偏振片的出射光路上，所述LCD显示屏设置在空间光调制器的出射光路上，所述CCD阵列设置在LCD显示屏的出射光路上。本发明可以避免传统相位恢复中采集强度图像所引入的机械移动，提高了数据采集速度；同时，可压缩传感思想的引入，使得本发明可以在少量数据采集的情况下，获得与传统相机同样的采集效果，整个装置能够满足高速大场景中相位恢复对数据采集的需求。
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公开(公告)号：CN119783742A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411989753.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明公开基于银纳米线网络的储备池计算系统及其制备方法、应用，属于纳米线与神经网络技术领域；基于银纳米线网络的储备池计算系统包括：底部多电极阵列：其中的电极能作为输入端或输出端；储备池：为银纳米线网络，是由将银纳米线溶液通过滴注、旋涂的方式在底部多电极阵列上制备而成，用于将输入数据投射到高维非线性空间。本发明的计算系统能够应用于数据处理，其中数据的并行输入方法同时可与虚拟节点、幅值信息等应用方法相结合，极大的增加输入特征信息，降低对储备池复杂度和记忆容量的需求，并增强该储备池计算系统的特征提取能力。
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公开(公告)号：CN117853336A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311867153.1
申请日：2023-12-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T3/4053 , G03H1/08 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于物理启发的轻量级深度学习压缩成像方法及装置。该方法包括以下步骤：构建压缩全息感知模型；利用压缩全息感知模型获取低维衍射强度，利用计算超分重建方法构建计算成像框架，利用计算成像框架从所述低维衍射强度中恢复复值振幅；分别构建基于LIST层的轻量化计算成像框架与距离生成网络；利用轻量化计算成像框架和所述距离生成网络，确定轻量级深度学习压缩全息成像模型；利用轻量级深度学习压缩全息成像模型，进行压缩全息成像。本发明的方法耗费更少的时间，尤其是在低维衍射强度条件时同时实现更高质量的复振幅重建和更精准的重建距离估计。
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公开(公告)号：CN116704121A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310562314.X
申请日：2023-05-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/0895 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于自监督深度学习的三维压缩成像方法及装置。该方法包括：采用基于编码测量的压缩成像方法对三维物体进行成像；构建自监督深度学习网络模型，利用自监督深度学习网络模型对三维物体的成像结果进行优化和重建。和监督式学习相比，本发明不仅不需要大量的标注数据，降低了数据要求和人力成本，还无需获取三维图像的真实值，可以从数据本身中学习有用的表征，提高了算法的适应性和泛化性；而且还可以在数据量不足时进行有效学习，具有较好的可扩展性。本发明解决了传统三维成像分辨率不够高，数据处理速度慢，对复杂场景的处理能力弱，成像成本高等问题。
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