内容介绍
本书立足于机器智能中的视觉感知，聚焦计算成像和计算感知这两大前沿交叉研究*域，围绕传统视觉感知面临的响应维度单*、传输带宽受限、信号噪声串扰、信息通量*足等严峻挑战，以“*维-扩域-去扰-识义”递进式研究架构为线索，详细介绍信息获取、信息拓展、信息*化和信息理解的*内外前沿方法与技术，为解决机器智能*域视觉系统*维“看*到”、广域“看**”、细节“看*清”和语义“看*懂”等问题提供详实的技术参考。 本书内容丰富、结构清晰、理论与实践并重，可作为信息、光电、计算机等相关*业的研究生教材，亦可作为相关*域科研工作者及对此感兴趣的读者的参考书。
目录
前言
第 * 章绪论 *
*.* 视觉感知 *
*.2 计算成像 3
*.3 计算感知 4
*.4 本章小结 5
第 2 章信息获取——“从*到有” 7
2.* 光强*维 8
2.*.* 单像素二维成像 8
2.*.2 单像素三维成像 23
2.2 光谱*维 30
2.2.* 多光谱单像素成像 3*
2.2.2 量子点光谱仪 38
2.2.3 基于深度学习的光谱重建 46
2.3 光相*维 56
2.3.* 单像素叠层成像 57
2.3.2 编码相干衍射成像 72
2.3.3 多层编码相干衍射成像 79
2.4 本章小结 86
第3 章信息拓展——“从缺到*” 87
3.* 空域扩域 87
3.2 频谱扩域 99
3.2.* 单像素探测 99
3.2.2 阵列探测 *07
3.3 时域扩域 **3
3.4 本章小结 *25
第4 章信息*化——“从浊到清” *27
4.* 实数域*化 *27
4.*.* 基于光谱通道冗余的*化重建*27
4.*.2 基于时间通道冗余的*化重建*45
4.*.3 基于非局*冗余的*化重建*59
4.2 复数域*化*72
4.2.* 自适应迭代的交替投影重建 *72
4.2.2 复数域Wirtinger 联合*化重建 *84
4.2.3 梯度截断的复数域最大似然联合重建*95
4.2.4 大规模相位恢复 205
4.2.5 物理畸变校正 2*8
4.3 本章小结 227
第5 章信息理解——“从拙到灵” 229
5.* *成像计算感知 229
5.*.* 目标识别 230
5.*.2 场景分割 236
5.2 散射增强的计算感知 242
5.2.* 单目标识别 242
5.2.2 多目标识别 25*
5.3 本章小结 255
主要术语表 257
参考文献 26*
作者介绍
边丽蘅北京理工大学副研究员、博士生导师，研究方向为计算成像与感知。在Nature 旗下的Light: Science& Applications、eLight，以及IEEE Transactions on Image Processing 等*际期刊发表SCI 论文30 余篇，获得我*及其他发明*利授权20 余项。主持*家自然科学基金面上项目、重点项目课题， *家重点研发计划课题等多个项目； 入选中*科协青年人才托举工程、北京市人才培养资助计划；获得SPIEPhotonics West Conference论文奖、中*电子学会博士学位论文奖、清华大学“学术新秀”等奖项。 戴琼海 中*工程院院士。任清华大学信息科学技术学院院长、中*人工智能学会理事长、北京信息科学与技术*家研究中心主任。曾获*家技术发明奖*等奖、*家科学技术进步奖二等奖等。长期从事人工智能、光场与计算摄像学等*域研究并取得成果。
