Xilin Yang 1,2,3†Md Sadman Sakib Rahman 1,2,3Bijie Bai 1,2,3Jingxi Li 1,2,3Aydogan Ozcan 1,2,3,*
Author Affiliations
Abstract
1 University of California, Los Angeles, Electrical and Computer Engineering Department, Los Angeles, California, United States
2 University of California, Los Angeles, Bioengineering Department, Los Angeles, California, United States
3 University of California, Los Angeles, California NanoSystems Institute (CNSI), Los Angeles, California, United States
As an optical processor, a diffractive deep neural network (D2NN) utilizes engineered diffractive surfaces designed through machine learning to perform all-optical information processing, completing its tasks at the speed of light propagation through thin optical layers. With sufficient degrees of freedom, D2NNs can perform arbitrary complex-valued linear transformations using spatially coherent light. Similarly, D2NNs can also perform arbitrary linear intensity transformations with spatially incoherent illumination; however, under spatially incoherent light, these transformations are nonnegative, acting on diffraction-limited optical intensity patterns at the input field of view. Here, we expand the use of spatially incoherent D2NNs to complex-valued information processing for executing arbitrary complex-valued linear transformations using spatially incoherent light. Through simulations, we show that as the number of optimized diffractive features increases beyond a threshold dictated by the multiplication of the input and output space-bandwidth products, a spatially incoherent diffractive visual processor can approximate any complex-valued linear transformation and be used for all-optical image encryption using incoherent illumination. The findings are important for the all-optical processing of information under natural light using various forms of diffractive surface-based optical processors.
optical computing optical networks machine learning diffractive optical networks diffractive neural networks image encryption Advanced Photonics Nexus
2024, 3(1): 016010
1 河北工程大学数理科学与工程学院，河北 邯郸 056038
2 河北工业大学先进激光技术研究中心，天津 300401
3 南开大学现代光学研究所，天津 300350
提出一种基于全矢量光场调控和傅里叶变换频移的多图像非对称偏振光学加密新方法。首先，多幅待加密图像经过随机相位调制、傅里叶变换和频移相位调制后相干叠加构成一幅复振幅光学图像；然后将其干涉分解成两块纯相位掩模，并编码加载到基于4F系统的全矢量光场调控系统中；最后全光调控矢量光场经过偏振片后输出振幅型加密图像和密钥，它们被CCD接收，实现多幅图像的并行加密。解密时，在正确密钥条件下，根据调控光场的全矢量分布与加密图像的关系获取多幅解密图像。偏振片旋转的任意角度和干涉分解得到的纯相位图像作为密钥，极大地提高了光学图像加密系统的安全性。此外，多幅图像加密为单幅振幅型加密图像，便于保存和传输，加密系统的加密效率得到极大提高。仿真实验验证了所提多图像加密方案的有效性和可行性，实验结果表明所提方法具有很高的安全性、抗噪性、抗剪切能力和抗选择明文攻击性，具有一定的应用前景。
光学图像加密 光场调控 频移 干涉分解 多图像加密 激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1010016
1 北京工业大学理学部，北京 100124
2 南阳师范学院机电工程学院，河南 南阳 473061
级联双相位密码（CDPE）系统是一种包含两个纯相位板（密文板和密钥板）的重要光学密码系统，为了提升该系统的加密效率，提出一种双图像加密方法。加密时，将密钥板的轴向距离作为控制参数，提出一种新的迭代加密算法，该算法可将两幅明文图像加密至同一个密文板中，将传统的CDPE系统的加密效率提升了1倍。解密时，当密钥板分别处于两个设定的轴向位置时，可以在输出平面得到两幅不同的明文图像。采用数值仿真和实验验证了所提方法的有效性，并研究了密钥板两个位置之间的距离对解密结果的影响。对所提方法安全性的分析表明，所提方法对于暴力破解和选择明文攻击均具有稳健性。此外，所提方法可方便地推广至多图像加密，因此CDPE系统的加密效率可以得到进一步提升。
图像处理 光学信息安全 双图像加密 位置复用 迭代加密算法
1 山西金融职业学院信息技术系，山西 太原 030008
2 太原理工大学物理与光电工程学院，山西 太原 030024
基于分块压缩感知理论和随机卷积理论，提出了一种基于混沌卷积的光学图像分块加密方法。首先将图像分为大小相同的分块子图像，针对每个子图像，利用级联混沌系统生成混沌相位模板和混沌振幅模板，将子图像与混沌相位模板进行混沌卷积；然后利用混沌振幅模板进行混沌下采样，获得加密压缩后的分块图像；最后将各分块加密图像复原为最终的加密图像。该方法每个分块子图像具有不同的加密密钥，以提高算法的安全性，混沌卷积过程中采用分数傅里叶变换替代傅里叶变换，以增大密钥空间。对加密方法的抗噪声攻击性、抗裁剪攻击性、统计特性、密钥敏感性等进行仿真实验，结果表明了该方法的可行性和安全性。
图像处理 图像加密 随机卷积 混沌 激光与光电子学进展
2023, 60(4): 0410003
1 河北大学电子信息工程学院，河北 保定 071000
2 河北农业大学理学院，河北 保定 071001
为了提高图像的加密效率和安全性，提出一种基于指纹密钥的光学双图像加密方法。首先，两幅待加密图像分别经置于输入平面和Gyrator变换域平面的两块指纹随机相位板的调制后，再经1次Gyrator变换，然后将Gyrator变换后的结果合成为一幅复振幅图像。最后，对得到的复振幅图像进行相位截断和振幅截断操作，得到加密图像和两个相位密钥。解密时，指纹、振幅截断得到的相位密钥、混沌系统的初值和控制参数、Gyrator变换参数均可作为解密过程中的密钥。在所提方法中，由于密钥与用户身份关联，加密系统的安全性得以进一步提高。此外，由于无需传输相位板密钥，密钥管理更为便捷。数值模拟结果表明，所提加密方法切实可行，具有较高的安全性和鲁棒性。
双图像加密 指纹密钥 Gyrator变换 随机相位编码 混沌映射 激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0210015
1 杭州电子科技大学碳中和新能源研究院，浙江 杭州 310018
2 杭州电子科技大学电子信息学院，浙江 杭州 310018
关联成像又称鬼成像，是一种新型的成像方式。它对探测得到的携带有物体光强信息的信号光与参考光路的测量矩阵进行符合运算，利用两个光路之间的二阶强度关联特性来获得物体的图像信息。不同于传统的成像方式，关联成像具有抗噪声能力强、成像方式多样等优势，可以减小散射介质对光信号的扰动和衰减所带来的影响。自1995年第一个鬼成像实验实现以来，鬼成像一直是经典物理和量子物理领域最热门的研究课题之一。主要概述鬼成像的发展历程和理论原理，讨论最近国内外科研人员在鬼成像应用方面的探索与实践。
鬼成像 相关成像 计算成像 图像加密 激光雷达 散射 三维成像 激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0200003
1 郑州旅游职业学院文化艺术学院, 河南郑州 450009
2 河南工业大学信息科学与工程学院, 河南郑州 450001
为解决当前基于干涉的多图像密码系统中易出现轮廓和串扰噪声问题, 设计了基于回转器(Gyrator)变换与非等模矢量分解的多彩色图像非对称光学加密算法。将所有彩色图像分解成红、绿、蓝三基色分量, 再对每种颜色分类叠加, 融合成三通道形式; 利用 Logistic映射生成随机相位掩码, 对叠加后的颜色分量进行调制处理。将调制后的图像分量分别在 Gyrator变换域下进行旋转变换, 形成 3个复杂分布函数。利用非等模矢量分解方法, 将其分解成振幅和相位均不相同的 2个矢量, 并将其中一个视为固定的共享矢量, 另一个作为解密矢量。对共享矢量实施 Gyrator逆变换, 输出最终的密码图像。实验数据显示, 较已有的多目标加密技术而言, 该算法具备更强的抗破译能力, 可以更好地解决串扰噪声问题。
光学图像加密 Logistic映射 Gyrator变换 非等模分解 串扰噪声 共享矢量 optical image encryption Logistic mapping Gyrator transform unequal modulus decomposition crosstalk noise shared vector 太赫兹科学与电子信息学报
2022, 20(5): 470
红外与激光工程
2022, 51(5): 20220175
