为了克服和减少在基于总变化（TV）正则化的乘除噪方法中通常遇到的不期望的阶梯效应，提出了在最大后验概率（MAP）下基于各向同性二阶总变化（ISOTV）的乘除噪模型。框架。 在光谱分解框架下，ISOTV首先被转换为等效的公式，作为二阶图像导数的新型加权L1-L2混合范数。 然后，设计了一种有效的交替迭代算法来求解所提出的模型。 最后，我们详细证明了该算法的收敛性。 在标准图像和医学图像上进行的一组实验表明，所提出的ISOTV方法在峰值信噪比（PSNR）和图像感知质量方面都产生了最新的结果。 具体地，所提出的ISOTV方法可以更好地减小阶梯效应，并且在医疗应用中可以更好地保持图像边缘的清晰度。

相分离一直是液晶（LC）-聚合物复合材料中一个有趣且重要的主题。 我们通过基于振幅调制的空间光调制器的无掩模光刻系统研究了LC聚合物复合物中光致聚合引起的相分离。 通过优化曝光条件和材料，我们在LC聚合物复合材料中实现了二维（2D）液晶液滴阵列（LCDA）。 进一步的研究表明，这种二维LCDA作为微透镜阵列，在一定电压下表现出与偏振无关的，电可调的聚焦特性。 由于在成本效益，快速制造和偏振无关的，电可调聚焦方面的优势，LC-聚合物复合材料中的这种相分离的微透镜阵列可以找到许多潜在的光学应用。

IsoHash 各向同性哈希 说明：此法主要是和ITQ做对比，效果稍微优于ITQ。我自己做实验时，发现每次的结果也就和ITQ差不多，有时候还不如ITQ，并没有取得作者的效果，也许是我自己实验的原因吧。