受益于光子独特的优势，光计算技术在构建高速、高算力和高能效比的专用计算加速器方面被寄予厚望，目前已经涌现出了许多极具吸引力的方案。特别是对于涉及运算量巨大的二维矩阵-矩阵乘加操作的专用场景，光计算有望在算力和能效比等方面实现超越当前最先进电子计算机几个数量级的性能提升。不同于电子计算通过构建逻辑门实现通用数字计算，主要受深度学习驱动而复兴的光计算更倾向于模拟计算。本文从模拟和数字光计算的角度出发对主流的光计算架构进行分析和讨论，指出了目前光计算技术发展面临的瓶颈，并对光计算未来的发展趋势进行了展望。

随着人工智能技术的高速发展，全球的计算量急剧增长，需要以快速、高效的方式处理海量数据，这对计算硬件的算力和能效提出了较高的要求。受限于电子器件的固有极限和冯·诺依曼架构，传统的电子计算在速度和能效方面遇到了难以突破的瓶颈。光电智能计算充分融合光学的多维复用、大带宽、低能耗等优势和电学的细粒度灵活控制特性，具有光算电控和软硬协同的特点，是一种更实用、更有竞争力的人工智能计算加速方案。回顾了光电智能计算的研究进展，探讨了目前用于光学信号处理和光学神经网络的主流计算架构在线训练算法以及算力、能效提升方面的挑战，并进行了展望。

介绍了飞秒脉冲啁啾干涉测距的原理和典型的时频变换方法，比较了这些方法对啁啾光谱干涉信号分析的影响，研究了影响结果的因素，并将这些方法用于处理啁啾光谱干涉的测距数据。通过实验比对发现，相对于参考的He-Ne干涉仪数据，这些时频变换方法的处理结果在65 m范围内的相对精度都优于6×10-7，满足高精度处理要求，其中SPWV（smoothed pseudo Wigner-Ville）分布、连续小波变换（CWT）和SCW（smoothed Choi-Williams）分布处理啁啾光谱数据性能较好，获得了预期的结果。

光神经拟态系统能以比生物大脑快几百万至十亿倍的运行速度模拟神经拟态算法, 优于电神经拟态硬件系统, 且其可胜任比传统光计算更复杂的计算任务。光神经拟态计算探索超快光脉冲信号的自适应性、稳健性和快速性, 能够避免传统数字光计算的芯片集成及模拟光计算的噪声积累等问题。本文报道了光子神经拟态信息处理的发展历程, 并从光子神经元, 光脉冲学习算法以及可集成光学神经拟态网络框架等方面介绍了光神经拟态计算的关键理论和技术。阐述了光神经拟态计算研究的必要性及存在的问题, 展望了其潜在的应用前景。

自干涉非相干数字全息可记录和再现非相干光源照明下物光场信息。但基于目前理论的重建算法对待测光场的不同纵向深度层面进行聚焦重构时，聚焦面信息会受到离焦层面光场信息的干扰。基于压缩感知理论，根据自干涉非相干数字全息的光学记录与再现过程，建立与该物理过程相适应的传感矩阵，从理论上构建实现光场分层重构的数值重建算法框架。基于自干涉非相干数字全息光路，以多个不同纵向深度的LED 点光源构建物光场，分别进行计算机数值模拟及实验研究，并且深入讨论光场层面再现距离与各实验参数之间的关系，指出增大各光场层面再现距离间差距的方法。理论及实验研究结果表明该方法可重构不同纵向深度层面的三维物光场，并有效抑制离焦层面光场信息的干扰。

基于弱相干光源的数字全息，由于参考光和物光夹角在非常小的范围内才能观察到干涉条纹，因此该技术一般限制在同轴全息的范围之内，即采用相移法对多幅同轴全息图采集，不利于动态物体的观测与记录。引入压缩感知理论，结合数字全息重构算法，实现对单幅弱相干光数字全息图的数值重建，能有效抑制孪生像及相干噪声的干扰。给出详细的基于压缩感知的数值重建算法框架，并以发光二极管作为弱相干光源，基于数字全息实验光路，以分辨率测试标板为样品展开实验研究，说明该方法的有效性和可行性。

为进一步拓展微波光子滤波器的FSR(自由谱范围)和提高滤波器的Q值, 进行了IIR(无限冲激响应)滤波器分别与FIR(有限冲激响应)滤波器和IIR滤波器级联的研究。分析了两种级联结构的滤波特性并给出了相应的传输函数。IIR滤波器与FIR滤波器级联后的FSR与Q值是IIR滤波器的2n倍; IIR滤波器与IIR滤波器级联后的FSR是各个IIR滤波器的FSR的最小公倍数。用Matlab软件仿真验证了两种级联结构的频率响应特性, 实验验证了IIR滤波器与IIR滤波器的级联特性。IIR滤波器与IIR滤波器的级联有望实现宽频率范围内的单通带滤波器。

为实现人脸的快速高分辨率扫描成像，提出了一种三光带激光三维人脸扫描方法。该方法采用三条平行且等间隔的线结构光作为照明光源,通过对人脸进行扫描得到图像序列。根据相邻图像中光带的位置相关性对三条光带进行分组，通过标定矩阵得到人脸的三维点云。对点云拟合并二次采样后得到均匀数据。实验结果表明，该方法是一种快速有效的三维测量方法。

提出一种基于离散衍射光的全息光栅的带宽压缩算法。人眼的视觉分辨率是有限的,即空间频率变化在Δfpupil以内时(两根光线的夹角小于0.3°),不会察觉光线的跳变。首先对衍射光的频谱进行采样,使全息光栅衍射的是空间频率不连续的离散光,即在光栅的编码中只包含离散光频谱,且满足人眼视觉要求。这样,光栅的条纹函数为周期性函数,因此,在条纹编码中我们只需记录一个周期的函数值(样本数),光栅的条纹函数的样本数可得到有效的压缩。然后在解码中通过简单的复制可恢复光栅条纹函数的全部样本值。采用这种方法,大大压缩了数据量,提高了传输速率,达到了动态显示的要求。