提出了一种基于压缩感知(CS)和干涉原理的双灰度图像加密方法。该方法分别从两幅灰度图像中随机提取50%的数据，并将这些数据通过融合形成一幅合成图像(SI)。再将该合成图像加密至三个纯相位板(POMs)中。其中一个随机相位板使用随机函数生成，另外两个通过解析的方法得到。解密时，利用分束片对3 个POMs 的衍射场进行叠加，在光学解密装置中利用CCD 记录合成图像，再从合成图像中分别提取的两幅原始图像信息。尽管对于每一幅原始图像来说，只能准确提取其50%的数据，但是压缩感知重构算法可以高质量的重现这两幅原始图像。与先前提出的方法相比，该方法加密过程是一个完全采用解析算法的过程，并且非常省时，因为在解密过程中没有迭代算法。此外，该方法也消除了先前提出的光学干涉加密方法存在的轮廓像问题，具有较高的安全性。计算机模拟结果证实了该方法的有效性。

提出了一种基于光学衍射成像原理的彩色图像加密方法.首先把彩色图像分成红、绿、蓝三基色分量, 并将三基色灰度图像分别作离散余弦变换, 得到对应的离散余弦变换谱.保留离散余弦变换谱的主要数据, 并用空间复用的方法把这三个主要数据融合于一个实值图像之中, 该图像即为复合频谱.再将此复合频谱送入光学衍射成像系统中加密, 得到单幅密文.解密过程为加密过程的逆过程, 即首先由单幅密文恢复复合频谱, 再由复合频谱分离出三基色图像的部分离散余弦变换谱, 再对这些离散余弦变换谱做逆变换得到三基色图像.由于对复合频谱设置了一个特殊数据区, 因此在利用相位恢复算法恢复复合频谱的过程中, 这些特殊数据作为输入平面的部分振幅支撑, 可以避免迭代过程的停滞问题并提高收敛速率, 从而完全恢复复合频谱, 进而恢复原始图像.本方法可以将一幅彩色图像加密成单幅具有噪声图样的强度密文, 同时, 解密恢复得到的原始彩色图像具有较高的像质.

利用随机相位板复用提出了一种基于干涉原理的光学多二值图像加密系统。该系统加密过程采用数字方法，解密过程既可以采用数字方法也可以采用光学方法。利用该方法可将多幅图像信息解析地隐藏于两个纯相位板中。解密时，通过分束镜将两个随机相位板的衍射场进行相干叠加形成干涉场，利用专用密钥对此干涉场进行调制，即可在输出平面上恢复出与该专用密钥对应的原始图像，此图像可以采用CCD等图像传感器件直接记录。该方法加密过程无需迭代，非常省时，且解密系统易于物理实现。利用相关系数评估了系统的加密容量，计算机模拟结果证实了该方法的有效性。

提出一种新的虚拟光学加密方法，该方法分3个步骤将两幅图像隐藏于3个随机相位板中。将两幅图像分别作为相位和幅度信息隐藏于一个复数场中，利用随机相位板作为参考光，并采用数字全息术将该复数场转换成平稳随机白噪声，利用干涉加密原理进一步将此白噪声储存于2个随机相位板中，从而将两幅图像信息隐藏于3个纯随机相位板中。该方法原理简单，无需进行迭代操作。计算机模拟结果显示：任何一个密钥错误，均无法得到原始图像的任何信息。同时，解密过程对系统中距离及波长等参数非常敏感，较大地提升了系统的安全性。

在一种改进的光学联合变换相关加密系统中，将附加密钥改为圆形并提出了基于附加密钥旋转复用而实现多幅二值图像加密的方法。加密时，对于不同的待加密的图像，将附加密钥旋转至不同的角度，生成相应的联合功率谱。将这些得到的联合功率谱进行叠加，得到的复合联合功率谱即为最终的密文。解密时，将附加密钥旋转至加密时所处于的对应角度，对复合联合功率谱进行解密，即得到相应的解密结果。理论分析和计算机模拟结果表明，解密结果对附加密钥的旋转角度非常敏感，因而该旋转角度可作为一个有效的参数来实现多图像加密。同时，也分析了加密图像的数量对于解密结果的影响。

提出了一种基于光波非相干叠加原理的光学加密系统。该光学加密系统采用将图像信息隐藏于三个随机相位板中，其中一个随机相位板使用计算机生成，另外两个通过相位恢复方法得到。解密时，使用不同波长的光波照射由这三个随机相位板构成的两组随机相位板，并通过分束镜将两个衍射场进行非相干叠加，叠加后干涉场的强度即为原始图像，可以采用 CCD等图像传感器件直接记录。本方法不但系统对于暴力攻击具有鲁棒性，也消除了先前提出的基于干涉原理光学加密方法存在的“轮廓像”问题，具有较高的安全性。计算机模拟结果证实了本方法的有效性。

提出了一种虚拟光学加密系统。该光学加密系统采用了同轴全息技术的基本架构，将被加密图像作为被记录物体，而在参考光波及干涉场光路中分别引入两个独立的随机相位板,全息面上的输出即为加密结果，这两个随机相位板即为加密及解密所用密钥。理论分析表明，在恰当设置物光波与参考光波衍射场比例的情况下，任意一灰度图像均可被加密为平稳的复随机白噪声，可以抵御盲反卷积攻击。采用计算机模拟，证实了该系统的加密效果及对抗暴力攻击的能力。研究了解密时附加参数及噪音攻击对解密结果的影响，结果表明本系统抗噪音攻击能力一般，但对附加参数有极高的敏感性。

提出了一种在相移数字全息中提取相移角的方法.该方法通过在相移数字全息中引入随机相位板对物光波的相位进行调制，使得物光波在全息面上的相位分布成为近似理想的随机分布，进而根据这种随机分布的统计性质对相移角进行提取.计算机模拟结果表明，该方法提取出的相移角与设定的相移角之间的相对误差小于千分之一.同时，经过对比采用随机相位板和不采用随机相位板的计算结果发现，物体衍射光波在全息面上的相位分布具有一定的相关性.

基于人工神经网络基本理论,建立在板料激光弯曲中预测材料表面最高温度、弯曲角度的BP网络模型.借助于MATLAB仿真软件中的神经网络工具箱作为开发平台,将试验样本数据和经过试验验证的数值计算结果作为补充的样本数据用于BP网络的训练,利用训练好的BP网络对非线性的样本数据规律进行拟合,实现激光加工工艺参数的优化,为实际生产和加工提供有效的依据.