体全息光学相关器基于体光栅的布拉格选择性，在记录介质的共同体积中利用角度复用存储多幅图像。相关计算时，输入一幅图像可以并行输出所有的相关点，每个相关点的强度代表输入图像与对应库图像之间的内积值。分析了提高体全息光学相关器运算精度和速度的关键技术。总结了近年来采用散斑调制技术降低相关通道串扰，采用二维随机交错方法消除图案依赖行为，采用多样本并行估计方法提高并行运算精度，采用读写分离结构实观系统小型化集成等体全息光学相关器技术方面的研究进展。目前体全息光学相关器已经实现超过7500通道的并行运算能力，运算速度达到138 GHz。系统在遥感图像匹配、指纹识别等领域的成功应用证明了其高速高精度运算能力。

为了提高光学联合变换相关识别的综合性能,提出一种基于SONG 相关的参考图像相移相位编码条纹调制畸变不变联合变换相关器。该相关器引入SONG 相关技术和SDF 方法,具有更加突出的抑制干扰信号能力、抗噪声性能和多目标识别能力,通过修正SDF 的约束条件,当输入图像存在多个畸变目标时,能够较好地实现相关输出的畸变不变性。仿真实验结果表明：当输入图像受到非覆盖性背景噪声影响时,该相关器在整个测试噪声强度区间内输出相关峰强度和峰噪比分别是引入SONG 相关技术前的1.87~5.16 倍和1.88~5.19 倍,其平均偏差量能够基本维持在0.04 以下;当输入图像受到替换噪声影响时,该相关器在大部分测试噪声强度区间内都能给出较高的相关峰强度和峰噪比,在噪声强度不高于0.4 时,其平均偏差量能够低于0.1。

提出一种基于振幅调制纯相位滤波器(AMPOF)和片状正交非线性广义(SONG)相关的畸变不变光学相关目标识别算法。利用振幅调制纯相位滤波器区分能力强的优点, 结合综合鉴别函数(SDF)方法, 提出基于振幅调制纯相位滤波器的畸变不变识别算法, 达到明显优于传统综合鉴别函数方法相关输出效果的目的。在此基础上引入SONG相关技术, 利用其突出的区分能力和抗噪性能, 结合这两种非线性滤波技术, 得到能够很好地兼顾多项性能指标的畸变不变识别算法。仿真实验结果表明, 算法既提高了相关峰输出质量和多目标区分能力, 又具有很强的抵御噪声能力, 在输入图像被噪声严重破坏的情况下, 识别度仍然能够达到97%以上。和其他结合SONG相关的畸变不变识别算法相比, 该算法目标识别性能更为优良, 且更实用、广义。