商品描述
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、計算機等專業及交叉學科的本科高年級及研究生教材、教參。
作者簡介
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餘篇，他引1600餘次；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。
目錄大綱
基礎篇
第1章 緒論 2
1.1 光學成像發展歷史與現狀 2
1.2 計算光學成像由來和內涵 4
1.3章節安排 5
參考文獻 6
第2章 計算光學成像原理基礎 7
2.1 傳統光學成像 7
2.1.1 幾何光學成像 8
2.1.2 傅裏葉光學 20
2.2 計算光學成像 46
2.2.1 關聯成像 53
2.2.2 壓縮成像 56
2.2.3 單次曝光快照成像 58
2.2.4 傅裏葉疊層成像 58
2.2.5 相位恢覆 65
參考文獻 67
算法篇
第3章 關聯函數與逆變換算法 72
3.1 關聯函數 72
3.1.1 量子關聯函數 73
3.1.2 經典二階關聯函數 76
3.1.3 經典高階關聯函數 78
3.1.4 一致性成像及理論解釋 79
3.1.5 正負關聯成像變體 86
3.1.6 疊代關聯成像及矩陣表示 88
3.1.7 關聯成像回顧 93
3.2 逆變換算法 95
3.2.1 矩陣論基本常識 95
3.2.2 可逆矩陣求逆 97
3.2.3 範德蒙矩陣 98
3.2.4 傅裏葉矩陣 99
3.2.5 哈達瑪矩陣 99
3.2.6 托普利茲矩陣 100
3.2.7 漢克爾矩陣 101
3.2.8 不可逆矩陣求逆 102
參考文獻 103
第4章 稀疏信號恢覆算法 105
4.1 稀疏性 105
4.2 貪心算法 108
4.3 疊代閾值算法 112
4.4 貝葉斯方法 114
4.5 凸優化算法 116
4.6 全變分算法 119
4.7 算法選擇考慮因素 122
4.8 圖像重構性能評估指標 124
4.8.1 主觀評價方法 124
4.8.2 客觀評價方法 124
參考文獻 128
第5章 光學疊層成像算法 131
5.1 相幹成像與非相幹成像 131
5.1.1 相幹成像系統 131
5.1.2 非相幹成像系統 132
5.2 光學衍射極限 135
5.3 光學疊層成像 136
5.4 傅裏葉疊層成像 139
5.5 編碼疊層成像 156
5.6 各種疊層成像技術方案的對比 160
參考文獻 163
第6章 人工智能算法 166
6.1 理解深度學習 166
6.2 數據驅動與物理驅動 180
6.3 深度學習計算鬼成像 181
6.4 深度學習單像素成像 182
6.5 深度學習單次曝光成像 186
6.6 深度學習超分辨 187
6.7 深度學習疊層成像 190
6.8 深度學習數字全息 191
6.9 深度學習結構光三維成像 193
6.10 深度學習散射成像 193
6.11 光學神經網絡 194
參考文獻 196
架構篇
第7章 計算光學成像典型架構 202
7.1 編碼成像架構 202
7.1.1 關聯成像架構 202
7.1.2 單像素成像架構 203
7.1.3 條紋投影輪廓架構 208
7.1.4 編碼孔徑成像架構 210
7.2 單次曝光架構 211
7.3 相幹衍射成像架構 213
7.4 首光子成像架構 214
7.5 散射成像架構 215
7.6 非視域成像架構 219
7.7 數字全息架構 224
7.8 斯托克斯偏振成像架構 229
參考文獻 235
應用篇
第8章 計算光學成像典型應用 242
8.1 成像光譜應用 242
8.2 超快成像應用 250
8.3 顯微成像應用 262
8.4 遙感成像應用 268
8.5 安全通信應用 271
8.5.1 光學加密 272
8.5.2 光學密鑰分發 277
8.6 目標跟蹤應用 280
8.7 目標識別應用 285
8.8 邊緣檢測應用 290
參考文獻 293
