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計算光學成像(原理演算法與架構)

  • 作者：俞文凱|責編:毛振威
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122503121
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：301
人民幣：RMB 129.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳細介紹了計算光學成像的來龍去脈以及發展現狀，深入淺出地講解了技術的基本概念，及其在模型上的幻化變形，拋磚引玉地剖析了幾種常見的計算光學成像演算法，最後詳述了計算光學成像的典型架構和典型應用，旨在全面且系統地呈現計算光學成像的知識體系，從技術領域和研究方向上為讀者提供指引。
    本書可作為計算光學成像及相關領域工程技術人員、研究人員的入門讀物，也可作為光學、光電、電腦等專業及交叉學科的本科高年級及研究生教材、教參。
作者介紹
俞文凱|責編:毛振威
    俞文凱，北京理工大學物理學院長聘副教授、研究員、博士研究生導師。長期從事計算光學成像、量子關聯可視化、量子精密測量、軌道角動量、信息探測與智能感知研究工作，以第一和通訊作者在Laser Photonics Rev.（封面）、Opt. Laser Technol.、Phys. Rev. Appl.、Chinese Phys. Lett.、Appl. Phys. Lett.、Opt. Lett.、Opt. Express等國際權威期刊發表SCI檢索論文60余篇，他引1600余次；獲批授權國際發明專利7項、中國發明專利25項；出版譯著《多維成像》。曾獲中國科學院優秀博士學位論文、中國科學院院長獎、北京高校優秀本科育人團隊、北京市普通高等學校優秀本科生畢業設計（論文）指導教師。2017年入選北京市優秀人才培養資助項目，2020年入選北京市科協青年人才托舉工程，2025年入選全球前2%頂尖科學家榜單。主持北京市自然科學基金非共識創新項目、國家自然科學基金面上和青年項目、北京市自然科學基金面上和青年項目等15項；參與國家重大科學儀器設備開發專項、863重點項目等。現擔任中國光學工程學會委員會委員及Laser Photonics Rev.、Chinese Phys. Lett.等國內外權威期刊審稿人。
目錄
基礎篇
  第1章  緒論
    1.1  光學成像發展歷史與現狀
    1.2  計算光學成像由來和內涵
    1.3  章節安排
    參考文獻
  第2章  計算光學成像原理基礎
    2.1  傳統光學成像
      2.1.1  幾何光學成像
      2.1.2  傅里葉光學
    2.2  計算光學成像
      2.2.1  關聯成像
      2.2.2  壓縮成像
      2.2.3  單次曝光快照成像
      2.2.4  傅里葉疊層成像
      2.2.5  相位恢復
    參考文獻
演算法篇
  第3章  關聯函數與逆變換演算法
    3.1  關聯函數
      3.1.1  量子關聯函數
      3.1.2  經典二階關聯函數
      3.1.3  經典高階關聯函數
      3.1.4  一致性成像及理論解釋
      3.1.5  正負關聯成像變體
      3.1.6  迭代關聯成像及矩陣表示
      3.1.7  關聯成像回顧
    3.2  逆變換演算法
      3.2.1  矩陣論基本常識
      3.2.2  可逆矩陣求逆
      3.2.3  范德蒙矩陣
      3.2.4  傅里葉矩陣
      3.2.5  哈達瑪矩陣
      3.2.6  托普利茲矩陣
      3.2.7  漢克爾矩陣
      3.2.8  不可逆矩陣求逆
    參考文獻
  第4章  稀疏信號恢復演算法
    4.1  稀疏性
    4.2  貪心演算法
    4.3  迭代閾值演算法
    4.4  貝葉斯方法
    4.5  凸優化演算法
    4.6  全變分演算法
    4.7  演算法選擇考慮因素
    4.8  圖像重構性能評估指標
      4.8.1  主觀評價方法
      4.8.2  客觀評價方法
    參考文獻
  第5章  光學疊層成像演算法

    5.1  相干成像與非相干成像
      5.1.1  相干成像系統
      5.1.2  非相干成像系統
    5.2  光學衍射極限
    5.3  光學疊層成像
    5.4  傅里葉疊層成像
    5.5  編碼疊層成像
    5.6  各種疊層成像技術方案的對比
    參考文獻
  第6章  人工智慧演算法
    6.1  理解深度學習
    6.2  數據驅動與物理驅動
    6.3  深度學習計算鬼成像
    6.4  深度學習單像素成像
    6.5  深度學習單次曝光成像
    6.6  深度學習超分辨
    6.7  深度學習疊層成像
    6.8  深度學習數字全息
    6.9  深度學習結構光三維成像
    6.10  深度學習散射成像
    6.11  光學神經網路
    參考文獻
架構篇
  第7章  計算光學成像典型架構
    7.1  編碼成像架構
      7.1.1  關聯成像架構
      7.1.2  單像素成像架構
      7.1.3  條紋投影輪廓架構
      7.1.4  編碼孔徑成像架構
    7.2  單次曝光架構
    7.3  相干衍射成像架構
    7.4  首光子成像架構
    7.5  散射成像架構
    7.6  非視域成像架構
    7.7  數字全息架構
    7.8  斯托克斯偏振成像架構
    參考文獻
應用篇
  第8章  計算光學成像典型應用
    8.1  成像光譜應用
    8.2  超快成像應用
    8.3  顯微成像應用
    8.4  遙感成像應用
    8.5  安全通信應用
      8.5.1  光學加密
      8.5.2  光學密鑰分發
    8.6  目標跟蹤應用
    8.7  目標識別應用
    8.8  邊緣檢測應用
    參考文獻

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