計算成像與感知

邊麗蘅 戴瓊海

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商品描述

本書立足於機器智能中的視覺感知,聚焦計算成像和計算感知這兩大前沿交叉研究領域,圍繞傳統視覺感知面臨的響應維度單一、傳輸帶寬受限、信號噪聲串擾、信息通量不足等嚴峻挑戰,以“升維-擴域-去擾-識義”遞進式研究架構為線索,詳細介紹信息獲取、信息拓展、信息優化和信息理解的國內外前沿方法與技術,為解決機器智能領域視覺系統高維“看不到”、廣域“看不全”、細節“看不清”和語義“看不懂”等問題提供詳實的技術參考。

本書內容豐富、結構清晰、理論與實踐並重,可作為信息、光電、電腦等相關專業的研究生教材,亦可作為相關領域科研工作者及對此感興趣的讀者的參考書。

作者簡介

邊麗蘅北京理工大學副研究員、博士生導師,研究方向為計算成像與感知。在Nature 旗下的Light: Science& Applications、eLight,以及IEEE Transactions on Image Processing 等國際期刊發表SCI 論文30 餘篇,獲得我國及其他發明專利授權20 餘項。主持國家自然科學基金面上項目、重點項目課題, 國家重點研發計劃課題等多個項目; 入選中國科協青年人才托舉工程、北京市人才培養資助計劃;獲得SPIEPhotonics West Conference論文獎、中國電子學會博士學位論文獎、清華大學“學術新秀”等獎項。

戴瓊海

中國工程院院士。任清華大學信息科學技術學院院長、中國人工智能學會理事長、北京信息科學與技術國家研究中心主任。曾獲國家技術發明獎一等獎、國家科學技術進步獎二等獎等。長期從事人工智能、光場與計算攝像學等領域研究並取得成果。

目錄大綱

前言

第 1 章緒論 1

1.1 視覺感知 1

1.2 計算成像 3

1.3 計算感知 4

1.4 本章小結 5

第 2 章信息獲取——“從無到有” 7

2.1 光強升維 8

2.1.1 單像素二維成像 8

2.1.2 單像素三維成像 23

2.2 光譜升維 30

2.2.1 多光譜單像素成像 31

2.2.2 量子點光譜儀 38

2.2.3 基於深度學習的光譜重建 46

2.3 光相升維 56

2.3.1 單像素疊層成像 57

2.3.2 編碼相乾衍射成像 72

2.3.3 多層編碼相乾衍射成像 79

2.4 本章小結 86

第3 章信息拓展——“從缺到全” 87

3.1 空域擴域 87

3.2 頻譜擴域 99

3.2.1 單像素探測 99

3.2.2 陣列探測 107

3.3 時域擴域 113

3.4 本章小結 125

第4 章信息優化——“從濁到清” 127

4.1 實數域優化 127

4.1.1 基於光譜通道冗餘的優化重建127

4.1.2 基於時間通道冗餘的優化重建145

4.1.3 基於非局部冗餘的優化重建159

4.2 復數域優化172

4.2.1 自適應迭代的交替投影重建 172

4.2.2 復數域Wirtinger 聯合優化重建 184

4.2.3 梯度截斷的復數域最大似然聯合重建195

4.2.4 大規模相位恢復 205

4.2.5 物理畸變校正 218

4.3 本章小結 227

第5 章信息理解——“從拙到靈” 229

5.1 免成像計算感知 229

5.1.1 目標識別 230

5.1.2 場景分割 236

5.2 散射增強的計算感知 242

5.2.1 單目標識別 242

5.2.2 多目標識別 251

5.3 本章小結 255

主要術語表 257

參考文獻 261