光学编程程序可以根据具体的光学应用而不同，以下是一些常见的光学编程代码示例：
光线追踪代码
```matlab
% 确定光波参数
wavelength = 0.5； % 波长（单位：微米）
k = 2*pi/wavelength； % 波数（单位：微米^-1）
amplitude = 1； % 振幅
phase = pi/2； % 相位（单位：弧度）
% 定义空间网格
x = linspace（-1, 1, 100）； % x轴坐标（单位：微米）
y = linspace（-1, 1, 100）； % y轴坐标（单位：微米）
```
图像处理代码
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
灰度化
image = np.random.rand（100, 100）
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
二值化
ret, thresh = cv2.threshold（gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY）
滤波
kernel = np.ones（（3, 3）, np.uint8）
filtered_image = cv2.filter2D（gray_image, -1, kernel）
边缘检测
edges = cv2.Canny（filtered_image, 100, 200）
plt.figure（）
plt.subplot（131）
plt.imshow（gray_image, cmap='gray'）
plt.title（'Gray Image'）
plt.subplot（132）
plt.imshow（thresh, cmap='gray'）
plt.title（'Binary Image'）
plt.subplot（133）
plt.imshow（edges, cmap='gray'）
plt.title（'Edge Detection'）
plt.show（）
```
光学模拟代码
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.special import jn
波动光模拟
wavelength = 0.5； 波长（单位：微米）
frequency = 1e6； 频率（单位：赫兹）
x = np.linspace（-10, 10, 1000）
y = np.linspace（-10, 10, 1000）
X, Y = np.meshgrid（x, y）
Z = np.abs（jn（1, 2 * np.pi * frequency * x / wavelength）） 2
plt.figure（）
plt.imshow（Z, extent=[-10, 10, -10, 10]）
plt.title（'Wave Propagation Simulation'）
plt.colorbar（）
plt.show（）
```
光学参数计算代码
```python
import math
折射率计算
n1 = 1.5； 第一种介质的折射率
n2 = 1.0； 第二种介质的折射率
theta1 = np.pi / 4； 第一种介质中的入射角（弧度）
theta2 = np.arcsin（n2 * np.sin（theta1） / n1） 第二种介质中的折射角（弧度）
print（f"Refractive index of second medium: {n2}"）
print（f"Refracted angle: {theta2}"）
```
这些示例代码涵盖了光线追踪、图像处理、光学模拟和光学参数计算等多个方面。你可以根据具体的光学应用需求选择合适的代码片段进行扩展和修改。