基于非线性偏振旋转（nonlinear polarization rotation, NPR）锁模机制的光纤激光器因其结构紧凑、可靠性高而备受关注。基于这一锁模原理设计并搭建了掺镱光纤飞秒激光器。当双向泵浦功率为380 mW，在1030 nm波段获得了基频重复率为22.8 MHz的锁模脉冲。脉冲宽度为224 fs，平均功率180 mW，单脉冲能量8 nJ，10 dB带宽约为40 nm，信噪比大于50 dB。该激光器采用环形腔结构产生稳定的锁模飞秒脉冲输出，可实现自启动锁模。泵浦功率增加到1.6 W可观察到最高三阶被动谐波锁模，三次谐波对应68.5 MHz重复频率。该激光器由于在线宽、脉宽、脉冲能量上的优势，在光谱测量、拉曼成像等领域具有应用意义。

细胞显微成像是生物学研究中进行细胞表型检测、获取细胞特征信息的重要手段。传统荧光成像技术是目前主要的细胞成像手段，但是荧光成像系统结构复杂、成本较高，而且特异性染色会对细胞造成损伤。针对此问题，研究了一种虚拟染色技术，使用多模态配准算法执行严格配准明场和荧光图像数据集，改进网络架构、损失函数、后处理、硬件适应性用于训练优化，并且通过虚拟染色评价标准对染色转换偏差进行验证。该方法可以降低荧光成像对荧光成像设备的依赖，无需各种复杂的染色操作，将会减轻生物研究、病理分析、疾病诊断流程的负担。

提出了一种获得径向偏振光中纵向分量激发拉曼信号的方法，用于解决一般偏振拉曼信号无法检测分子取向垂直于样品的问题。首先使用聚焦后的角向偏振光和径向偏振光激发样品，然后用两种激发光产生的拉曼信号进行计算，得到由纯纵向光场激发的拉曼信号。使用Si(0 0 1)样品和Si(1 1 0)样品验证了该方法的可行性。这对于使用拉曼散射信号测量纵向取向的分子，以及纵向的分子振动模式具有一定意义。

光电编码器检测系统的误差主要受基准光电编码器测角误差、数据采集误差、检测系统同轴误差影响。其中，基准光电编码器的测角误差可进行补偿。因此设计了一种基于极度梯度提升树（extreme gradient boosting，XGBoost）机器学习的算法用来补偿基准光电编码器的误差。经该算法补偿后，静态精度提高了35倍，标准差由3.62″减小至0.13″，最大误差值由5.53″降低至0.39″。与传统的误差反传（back progagation，BP）神经网络算法以及径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络算法补偿效果相比，XGBoost的补偿效果更优。XGBoost机器学习算法有效降低了基准光电编码器的测量误差，提高了光电编码器检测系统的检测精度。

提出了一种基于耦合式光电振荡器的动态腔长长时稳定控制方案，当光谐振腔腔长变化时，通过同相正交（in-phase/quadrature，I/Q）混频器测量光谐振腔内选定两点的谐振相位变化量，反馈控制光电再生腔的光延迟线进行再生腔长跟随补偿，实现可变腔长的耦合式光电振荡器的锁模控制输出，从而将变化的谐振腔腔长转化为变化的谐振频率进行精密测量。经过系统实验，当谐振腔长变化时，振荡器可实时锁定输出可变的微波信号，并保持边模抑制比优于47.26 dB，1 h内功率抖动小于0.28 dB，锁定相位误差抖动在±1.5°以内。

光动力治疗（photodynamic therapy，PDT）一直是黑色素瘤治疗领域的主要方法，而研发更为高效的光敏剂是改进治疗的关键所在。为了提高光动力治疗的效果，设计了一种新型的光敏剂药物，其以传统的光敏剂原卟啉IX（Protoporphyrin IX，PpIX）为基底材料，通过所合成的PMHC₁₈-mPEG将去甲基化药物SGI-1027和PpIX包裹起来形成SGI@ PpIX-mPEG复合体系。PpIX受到光照之后会导致细胞产生大量活性氧（reactive oxygen species， ROS），从而使下游的Caspase-3蛋白含量增加，同时去甲基化药物会上调GSDME蛋白的含量。研究结果表明，所合成的新型光敏剂药物不仅能够产生活性氧杀死癌细胞，而且能够通过Caspase-3蛋白和GSDME蛋白的相互作用进一步导致细胞焦亡从而提升光动力治疗的效果。

显微成像技术受限于光学成像系统的衍射极限，无法分辨亚波长尺度的结构。通过饱和散射抑制成像技术已经实现了单个纳米颗粒的超分辨成像，但是涉及到纳米颗粒集合，需要考虑纳米颗粒间的耦合作用。利用超越衍射极限的双光束方法，可以在有序金纳米棒阵列上实现远场超分辨光学成像。本文设计了纳米棒长径比为2的5×5金纳米棒阵列，通过矢量光场理论和热扩散理论计算了金纳米棒阵列在连续波激光下的热分布，并模拟了双光束激光即脉冲激发光和连续波抑制光下的散射成像。仿真结果显示，连续波激光能够有效抑制金纳米棒阵列对脉冲激光的散射，双光束方法实现了80 nm横向特征尺寸的超分辨成像。

光学信息处理技术本身具有高速度、并行性、信息容量大的特点。同时，光波又具有振幅、相位、波长、偏振等多种属性，是多维信息的载体。因此，光学加密在信息安全传输领域意义重大。现有的图像加密方法存在效率低、安全性差、加密容量小等问题。为了实现多图像二次加密传输，提出了一种基于级联相位迭代与计算关联成像的多图像加密算法。该方法可以同时对多幅图像进行高效加密，计算简单，安全可靠，传输数据少。利用相关系数指标评估了该方法的加密效果，并通过仿真实验验证了该方法的有效性和安全性。

为了解决混凝土结构挠度测量中参考点精确定位的问题，推导了高斯光斑的拟合算法，证明了参数克拉美−罗下界的存在，并利用莱文贝格−马夸特方法优化了相应参数。实验结果表明，基于非线性参数优化的高斯拟合光斑定位算法在信噪比为40 dB时，其中心提取的均方根误差衰减为0。随着对比度的降低，3种测试方法的提取精度会变差。在对比度降至原图像的25%之前，基于非线性参数优化的高斯拟合光斑定位算法的鲁棒性优于其他算法，但当对比度继续下降时，这一优势将消失。因此，在对比度良好的情况下，该算法不仅可以保证精度而且可以较好地提高鲁棒性。

为了设计用于光频域反射仪（optical frequency domain reflectometer, OFDR）温度传感的涂层光纤，提升OFDR的温度灵敏度，增加其适用场景，从理论上分析了 1 层和 2 层涂层对单模光纤中瑞利频移温度灵敏度的影响并进行了仿真。考虑到外涂层的几何、热和机械性能，首先，用Lame解理论分析涂层对OFDR瑞利频移温度灵敏度的影响；其次，基于温度带来的光纤轴向应变关系以及光纤与 1 层涂层之间的力平衡，提出了仅含 1 层涂层的简化解；最后，针对建立的理论模型，对 1 层以及 2 层外涂层光纤的瑞利频移温度灵敏度进行了仿真。结果表明，瑞利频移温度灵敏度随着外涂层的杨氏模量、半径和热膨胀系数的增加而增加，而与涂层泊松比几乎无关。本研究结果将有助于提高OFDR在高温度灵敏度和低温场景中的应用。

在人脸表情分析过程中，头部姿态变化常会引起人脸信息的不对称，传统上仅对人脸图像进行裁剪和对齐的相关操作难以得到对姿态鲁棒的特征。为获取人脸结构化的特征，提出了一种人脸图像正脸化处理方法。该方法将检测到的人脸关键点映射到新的二维空间进行关键点的正脸化，将正脸化后的关键点还原到原始图像中作为新关键点，通过移动最小二乘法指导图像由原始关键点向新关键点变形，得到正脸化后的人脸图像。在公共的RAF-DB和ExpW人脸表情数据集上，采用上述处理方法对人脸图像进行预处理，并在VGG16和ResNet50深度学习网络中进行人脸表情分类任务的模型训练，用分类任务的准确率来评估文中正脸化方法对人脸表情分析的有效性。实验结果表明，该方法在人脸表情分析方面优于深度学习中传统的预处理方法，并且可以有效提高人脸的信息质量。

为克服传统制备半导体场效应晶体管（FET）过程中存在的材料损伤、对准精度受限、电极转移难度大和成本高昂等缺陷，提出了一种基于柔性掩膜技术的半导体FET制备方法。利用紫外光刻技术制作柔性掩膜板，直接捞取并加热蒸干固定掩膜板，采用离子束溅射法沉积金属，并通过将半导体CdSe纳米带转移到电极上，获得了N沟道耗尽型FET，证实了器件的功能性和此方法的可行性。此技术成本低廉，且材料损伤小，为制备集成半导体器件提供了一种新的思路。

干涉图像区域分割属于重要的干涉图像预处理步骤，目的是从干涉图像中提取出有效数据区域。干涉图像区域分割广泛存在于各种数字波面干涉仪的实验测试和数据处理中，对于精确波前复原以及相位解包裹可靠实施具有重要影响。介绍了3类常见干涉图像的区域分割技术，包括单帧干涉图、同步移相干涉图和横向剪切干涉图，并系统总结了相关研究进展、展望了该领域研究趋势。