本書立足于機(jī)器智能中的視覺(jué)感知，聚焦計(jì)算成像和計(jì)算感知這兩大前沿交叉研究領(lǐng)域，圍繞傳統(tǒng)視覺(jué)感知面臨的響應(yīng)維度單一、傳輸帶寬受限、信號(hào)噪聲串?dāng)_、信息通量不足等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，以“升維-擴(kuò)域-去擾-識(shí)義”遞進(jìn)式研究架構(gòu)為線索，詳細(xì)介紹信息獲取、信息拓展、信息優(yōu)化和信息理解的國(guó)內(nèi)外前沿方法與技術(shù)，為解決機(jī)器智能領(lǐng)域視覺(jué)系統(tǒng)高維“看不到”、廣域“看不全”、細(xì)節(jié)“看不清”和語(yǔ)義“看不懂”等問(wèn)題提供詳實(shí)的技術(shù)參考。
本書內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰、理論與實(shí)踐并重，可作為信息、光電、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)的研究生教材，亦可作為相關(guān)領(lǐng)域科研工作者及對(duì)此感興趣的讀者的參考書。
是深度融合計(jì)算成像語(yǔ)義研究、計(jì)算感知這一新興領(lǐng)域的專著；
匯聚了戴瓊海院士團(tuán)隊(duì)在成像維度、場(chǎng)域、分辨率等方面的前沿研究成果；
本書成果將為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)帶來(lái)革新方向，推動(dòng)構(gòu)建新型機(jī)器智能模態(tài)；
本書的研究成果將在微觀觀察、醫(yī)療圖像、空基監(jiān)測(cè)等軍用民用關(guān)鍵領(lǐng)域發(fā)揮重要作用
邊麗蘅北京理工大學(xué)副研究員、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橛?jì)算成像與感知。在Nature 旗下的Light: Science& Applications、eLight，以及IEEE Transactions on Image Processing 等國(guó)際期刊發(fā)表SCI 論文30 余篇，獲得我國(guó)及其他發(fā)明專利授權(quán)20 余項(xiàng)。主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、重點(diǎn)項(xiàng)目課題， 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等多個(gè)項(xiàng)目； 入選中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程、北京市人才培養(yǎng)資助計(jì)劃；獲得SPIEPhotonics West Conference論文獎(jiǎng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)博士學(xué)位論文獎(jiǎng)、清華大學(xué)“學(xué)術(shù)新秀”等獎(jiǎng)項(xiàng)。
戴瓊海
中國(guó)工程院院士。任清華大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院院長(zhǎng)、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心主任。曾獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、國(guó)家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)等。長(zhǎng)期從事人工智能、光場(chǎng)與計(jì)算攝像學(xué)等領(lǐng)域研究并取得成果。
前言
第 1 章緒論 1
1.1 視覺(jué)感知 1
1.2 計(jì)算成像 3
1.3 計(jì)算感知 4
1.4 本章小結(jié) 5
第 2 章信息獲取——“從無(wú)到有” 7
2.1 光強(qiáng)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(diǎn)光譜儀 38
2.2.3 基于深度學(xué)習(xí)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(kuò)域 87
3.2 頻譜擴(kuò)域 99
3.2.1 單像素探測(cè) 99
3.2.2 陣列探測(cè) 107
3.3 時(shí)域擴(kuò)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(shí)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(shí)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(fù)數(shù)域優(yōu)化172
4.2.1 自適應(yīng)迭代的交替投影重建 172
4.2.2 復(fù)數(shù)域Wirtinger 聯(lián)合優(yōu)化重建 184
4.2.3 梯度截?cái)嗟膹?fù)數(shù)域最大似然聯(lián)合重建195
4.2.4 大規(guī)模相位恢復(fù) 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(jì)算感知 229
5.1.1 目標(biāo)識(shí)別 230
5.1.2 場(chǎng)景分割 236
5.2 散射增強(qiáng)的計(jì)算感知 242
5.2.1 單目標(biāo)識(shí)別 242
5.2.2 多目標(biāo)識(shí)別 251
5.3 本章小結(jié) 255
主要術(shù)語(yǔ)表 257
參考文獻(xiàn) 261
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