对比分析了不同结构的传统多值基准输出缓冲器, 提出了一种新颖的多值基准输出缓冲器结构。采用PMOS输出结构提高了输出电压摆幅, 利用低输出阻抗结构加快了瞬态响应速度, 解决了传统结构无法兼具高输出与快响应的矛盾, 电路功耗低、易补偿。基于0.15 μm标准CMOS工艺, 用Hspice软件对电路进行仿真。仿真结果表明, 当电源电压为5 V、温度为25 ℃时, 输出电压上限可达4.82 V; 当补偿电容取3 pF时, 相位裕度达到86°; 当输入电压为1.2 V、输出电压为4.5 V、输出电流扰动变化量为100 nA时, 瞬态响应时间为4 μs; 静态电流仅为7 μA。

在光电探测领域,偏振特性能够有效反演物体表面材料特性、物体表面三维形貌信息,因此备受关注。而利用漫反射偏振特性求解三维形貌时,物体表面法线的天顶角信息与偏振度一一对应,使得其在复杂光照场景中应用广泛。结合物体表面反射光波的类型及其偏振特性模型,系统分析了漫反射偏振三维成像技术的原理,并对漫反射偏振三维成像技术现有的研究进展以及对该技术现有基础与未来发展方向进行了详细阐述。

采用模糊自适应共振神经网络建立红外与可见光各自的背景模型；依据多值免疫网络模型, 将红外背景模型视为B细胞, 可见光背景模型视为T细胞, 设计一系列免疫应答策略来协同建立B细胞与T细胞的交互模型, 并以此分析各像素点的背景模糊隶属度来检测目标.实验结果表明, 该算法的F1指标高达96.4%, 能有效协同互补红外与可见光信息, 检测出复杂场景下的目标.

以含有一层kerr非线性介质的一维光子晶体为对象, 基于子层逆向递推算法, 给出了非线性反射谱一种简单有效的数值计算方法.基于此方法得到了该结构在1 535~1 565 nm范围内的非线性反射谱.当输入光强高于阈值时, 缺陷模缓慢移动并出现弯曲倾斜的多值特征.分析了上跳波长、下跳波长随输入光强的变化趋势.研究了线性周期介质和非线性介质结构参数对反射谱的影响.研究表明: 增加周期介质的周期、高低折射率比和非线性层厚度都能使缺陷模变窄, 输入光强阈值和上跳波长、下跳波长的阈值波长降低; 而非线性介质的三阶非线性系数增大时, 输入光强阈值降低, 但缺陷模宽度、上跳波长和下跳波长的阈值波长没有明显改变.这种多值特征对于设计光学开关、光学滤波器等有着重要的指导作用.

传统的像素级变化检测对辐射校正及阈值选择要求较高，因而在实际应用中受到诸多限制。在分析多尺度分割的基础上，提出了一种目标级的变化检测方法。分别利用粗、细尺度对各时相遥感图像的融合图像进行面向对象分割，以获取不同尺寸的目标区域，构造目标的特征进行向量分析得到差异图，并定义变化信息的强度，再利用多值逻辑理论将粗、细尺度下的检测结果进行决策级融合。实验结果表明，与传统的像素级检测方法相比，该方法受辐射差异影响小，检测精度更高，且检测结果对变化强度的衡量准确，能对应于有一定物理意义的目标变化。

以传输电流开关理论为基础,分析了电流信号的相加与相减运算及其电路的实现方法,并利用该设计方法设计了模3加和2位二值全加器的电流型CMOS电路.设计结果表明利用电流信号相加和相减运算的设计方法可以使电路结构得到显著简化,计算机模拟表明该方法设计的电路具有正确的逻辑功能.该集成电路可应用在光学仪器的控制电路中.

对用于目标识别技术的形态学击中击不中变换进行了分析, 引入不确定点和模式的概念使得容易受到畸变干扰的像素点对判别结果的作用降低, 得到联合排序多值击中击不中变换, 从而在不损失图像信息的前提下, 提高了目标识别的抗畸变能力, 并且具有在输入图像和参考模板之间进行精确匹配的能力。 基于非相干光相关器, 利用新颖的多值互补编码方法, 实现了二值图像的联合排序多值击中击不中变换, 达到了较好的实验结果。

将多值击中击不中变换(MVHMT)引入用于二值图像识别的联合变换相关器(JTC)。MVHMT对形态学击中击不中变换(HMT)的性能进行了改善,基于模糊的概念,引入不确定点的定义,使得容易受到畸变干扰的点对判别结果的作用降低,从而在不损失图像信息的前提下,具有输入图像和参考模板之间进行精确匹配的能力,同时还提高了目标识别的抗畸变能力。利用新颖的多值互补编码方法,通过JTC一步实现MVHMT,相关后的图像通过取高阈值的分割方法来实现对目标的准确判断。

提出了一种采用高分辨率液晶电视(LCTV)实现Hopfield神经网络多值算法的光电系统。文章给出了平面多状态、多阈值的全互连Hopfield[1]神经网络模型,并采用该系统对颜色进行了联想和记忆的实验。初步的实验结果可以证实：此种高分辨率液晶电视神经网络系统是可行的。