【基于光学矩阵向量乘法器实现编码与解码任务的图像处理】在光学神经网络（ONN）图像处理领域，传统电子系统能耗高、并行性受限，来自韩国汉阳大学团队在Light: Science & Applications上发表论文，提出光学神经网络自动编码器，创新性地设计了Type 1/Type 2两类光学矩阵向量乘法：Type 1适配编码，Type 2优化解码，有效地解决了传统光学矩阵向量乘法器中解码低效、抗失真差的问题。自动驾驶、医学影像等领域需实时低功耗图像处理，传统电子自动编码器能耗高，现有光学神经网络多聚焦编码，解码依赖电子辅助且需相干光输入。该研究成果通过三原色光复用简化权重表征、系统内迭代调优补偿硬件缺陷，实现了非相干图像光学“编码-解码”一体化，还拓展至去噪、生成任务。（内容详见下方文章链接▼▼▼）
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