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內(nèi)容簡介

　　本書立足于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(tǒng)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(zhàn)，以“升維-擴域-去擾-識義”遞進式研究架構(gòu)為線索，詳細介紹信息獲取、信息拓展、信息優(yōu)化和信息理解的國內(nèi)外前沿方法與技術(shù)，為解決機器智能領域視覺系統(tǒng)高維“看不到”、廣域“看不全”、細節(jié)“看不清”和語義“看不懂”等問題提供詳實的技術(shù)參考。本書內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰、理論與實踐并重，可作為信息、光電、計算機等相關(guān)專業(yè)的研究生教材，亦可作為相關(guān)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(fā)表SCI 論文30 余篇，獲得我國及其他發(fā)明專利授權(quán)20 余項。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(fā)計劃課題等多個項目；入選中國科協(xié)青年人才托舉工程、北京市人才培養(yǎng)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(shù)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(shù)學院院長、中國人工智能學會理事長、北京信息科學與技術(shù)國家研究中心主任。曾獲國家技術(shù)發(fā)明獎一等獎、國家科學技術(shù)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并取得成果。

圖書目錄

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(jié)　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　基于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　編碼相干衍射成像　72
2．3．3　多層編碼相干衍射成像　79
2．4　本章小結(jié)　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(jié)　125
第4　章信息優(yōu)化——“從濁到清”　127
4．1　實數(shù)域優(yōu)化　127
4．1．1　基于光譜通道冗余的優(yōu)化重建127
4．1．2　基于時間通道冗余的優(yōu)化重建145
4．1．3　基于非局部冗余的優(yōu)化重建159
4．2　復數(shù)域優(yōu)化172
4．2．1　自適應迭代的交替投影重建　172
4．2．2　復數(shù)域Wirtinger 聯(lián)合優(yōu)化重建　184
4．2．3　梯度截斷的復數(shù)域最大似然聯(lián)合重建195
4．2．4　大規(guī)模相位恢復　205
4．2．5　物理畸變校正　218
4．3　本章小結(jié)　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(jié)　255
主要術(shù)語表　257
參考文獻　261