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现代科学领域中,许多科学计算问题往往都能够转化为矩阵运算。矩阵乘法是矩阵操作中的一种基本运算,在线性方程组求解、工程技术控制、图像图形处理中应用广泛。光学信息处理技术具有并行性、超高速、大容量、空间互联性等优势,能够实现对海量数据的快速处理。光学矩阵乘法运用光学信息处理技术实现矩阵相乘,充分体现光学信息处理技术的并行性及超高速的特点,有效提高计算效率。为此,本论文提出一种矩阵—矩阵相乘的光学实现方法。具体如下:1、分析矩阵相乘理论并结合光学4f系统原理,提出基于卷积运算的矩阵相乘方法。2、建立矩阵相乘与光学滤波器关系的数学模型。提出光学矩阵相乘滤波器的编码方法以及相应的解码方法。根据实际光学4f系统中图像加载设备和图像采集设备对空、频域滤波器的特殊要求,对空域滤波器进行正负分开存储,对频域滤波器进行归一化和量化处理,设计得到非负的光学矩阵相乘滤波器。另外,针对4f系统中图像空间频率特性、空间滤波范围受限以及系统噪声的影响,给出了不同加工方式下输入图像、光学滤波器图像的物理尺寸。3、采用光学4f系统实现矩阵相乘。输入矩阵图像和滤波器图像通过振幅型SLM分别加载放置在系统的输入面和频谱面,在输出面放置CCD采集光学矩阵卷积的结果,最后根据空域光学矩阵滤波器编码方法进行相应的解码,得到光学矩阵相乘结果。4、在对CCD采集到的光学实验结果图像解码前需要进行阈值分割以及量化来保证实验结果的精度,后续还需去归一化、正负分量相减等后处理操作。本论文利用MATLAB软件进行理想情况下和考虑量化误差情况下的数值仿真实验,搭建实际的光学4f系统进行了光学矩阵相乘实验,理想情况下的仿真实验结果与理论值完全一致,考虑量化误差的仿真实验结果与理论值相比具有较小误差,即使是光学实验结果也具有较好的精度。实验结果均证实了本论文方法的有效性。