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。