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| 編輯推薦： |
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光是物理世界观测的重要载体之一，对高维连续光信号在空间、角度、频谱、时间各维度观测的实现与飞跃，谱写了近百年诺贝尔自然科学奖的辉煌篇章。同时近年来计算机视觉与数字信号处理、图形学等学科飞速发展，经过深度交叉而形成了计算摄像学。目前这方面的书籍十分少见，给从事相关研究的人员和想要学习的学生带来了极大的不便，因此本书主要定位为供计算摄像学相关研究人员和学生学习和参考的专业书籍。
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| 內容簡介： |
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本书是戴琼海教授所带领的计算摄像学团队的集体成果。戴教授立足国际前沿热点，紧随潮流，率先在国内引入该研究方向。索津莉博士作为实验室计算摄像组负责人参与了本书大部分研究工作。戴琼海教授、索津莉博士与季向阳教授共同参与了本书的组织与撰写。其他参与本书所述研究工作的诸多师生，虽未作为图书作者，但他们的不懈探索和努力工作构筑了本书的主体内容。
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| 目錄：
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第
1章计算摄像学背景综述 .....................................................1
1.1计算摄像学学科简介 ....................................................1
1.2全光函数
.....................................................................3
1.2.1 空间维度 ..........................................................3
1.2.2 角度维度 ..........................................................5
1.2.3 频谱维度 ..........................................................8
1.2.4 时间维度 ..........................................................9
1.2.5 动态范围与极化 .............................................. 16
1.2.6 联合维度采集 .................................................. 17
1.2.7 光的其他特性 .................................................. 18
1.3本书内容与总述 .........................................................
20
第 2章高帧率视频与 3维结构计算重建 ................................. 21
2.1原始高帧率视频的联合非高斯去噪和超分辨率重建 ....... 21
2.1.1 介绍 ............................................................... 21
2.1.2 相关工作 ........................................................ 23
2.1.3 模型建立 ........................................................ 24
2.1.4 优化算法 ........................................................ 28
2.1.5 实验结果与分析 .............................................. 31
2.1.6 总结与讨论 ..................................................... 42
2.2时间解耦的多视角高速运动计算成像 ........................... 43
2.2.1 高速运动计算成像相关工作介绍 ....................... 46
2.2.2 多视角高速运动计算成像的系统构建与采集方法 .........................................................
49
2.2.3 时间解耦的高速运动几何信息计算重构 ............. 50
2.2.4 时间解耦的高速运动纹理信息计算重构 ............. 54
2.2.5 实验结果与分析 .............................................. 61
第 3章高分辨率超光谱视频计算采集...................................... 67
3.1棱镜掩膜式光谱视频捕获方法和系统 ........................... 67
3.1.1 光谱视频捕获相关工作介绍 .............................. 68
3.1.2棱镜掩膜式光谱视频捕获方法 ..............................................71
3.1.3棱镜掩膜式光谱视频捕获系统构建 ........................................78
3.1.4实验结果与应用实例
............................................................83
3.1.5总结与讨论 .........................................................................88
3.2混合相机式光谱视频捕获方法和系统 ...............................................89
3.2.1混合相机式光谱视频捕获方法 ..............................................90
3.2.2混合相机式光谱视频捕获系统构建 ........................................96
3.2.3实验结果与应用实例
............................................................99
3.3基于混合相机的场景自适应高分辨率高光谱视频采集 ...................... 105
3.3.1基于混合相机的自适应式光谱视频采集方法 ........................ 105
3.3.2实验结果与应用实例 ..........................................................
109
3.4对偶编码高光谱成像
.................................................................... 111
3.4.1高光谱成像简介 ................................................................
111
3.4.2对偶编码高光谱采集与重构 ................................................ 112
3.4.3总结与讨论
....................................................................... 117
3.5双频编码：基于压缩感知的高质量的荧光及反射光的获取 ................ 118
3.5.1引言
.................................................................................
118
3.5.2相关工作
..........................................................................
120
3.5.3建模
.................................................................................
121
3.5.4优化
.................................................................................
124
3.5.5实验结果与分析
................................................................ 126
3.5.6总结与讨论
.......................................................................
131
第 4章高分辨率自由景深计算采集 ...........................................................
132
4.1散焦视频对同时重构深度和全聚焦视频 .......................................... 132
4.1.1散焦深度重构介绍 .............................................................
132
4.1.2相对散焦模糊深度视频初始化 ............................................ 136
4.1.3时空联合优化深度和全聚焦视频 ......................................... 139
4.1.4多散焦视频的联合散焦去模糊 ............................................ 139
4.1.5时空联合优化数值解法 ...................................................... 140
4.1.6实验结果与分析
................................................................ 142
4.1.7总结与讨论
....................................................................... 152
4.2编码重聚焦成像
...........................................................................
152
4.2.1场景重聚焦介绍
................................................................ 152
4.2.2场景重聚焦技术背景 ..........................................................
154
4.2.3单曝光编码重聚焦采集和重构 ............................................ 156
4.2.4稀疏编码重构深度和全聚焦图像 ......................................... 158
4.2.5实验结果 ..........................................................................
162
4.2.6分析讨论
..........................................................................
164
4.2.7总结与讨论
....................................................................... 165
4.3基于散焦线索的单目立体成像 .......................................................
165
4.3.1引言
.................................................................................
165
4.3.2光圈状滤波器的基本原理 ................................................... 166
4.3.3深度估计
..........................................................................
170
4.3.4实验结果与分析
................................................................ 171
4.3.5总结与讨论
.......................................................................
175
第 5章模糊图像的计算重建
..................................................................... 177
5.1基于对齐互补模糊图像对的图像去模糊算法 ................................... 177
5.1.1对齐互补模糊图像对的采集 ................................................ 177
5.1.2求解算法
..........................................................................
183
5.1.3实验结果与分析 ................................................................
187
5.1.4总结与讨论
....................................................................... 191
5.2基于近红外闪光图像辅助的图像去模糊算法 ................................... 192
5.2.1引言
.................................................................................
192
5.2.2近红外图像梯度约束 ..........................................................
193
5.2.3空间一致运动去模糊算法 ................................................... 197
5.2.4空间变化运动去模糊算法 ................................................... 202
5.2.5实验结果与分析
................................................................ 208
5.3运动空变模糊图像的计算恢复 .......................................................
224
5.3.1背景介绍与相关研究 ..........................................................
224
5.3.2多自由度运动投影模糊模型 ................................................ 227
5.3.3高维概率运动密度函数 ...................................................... 229
5.3.4概率运动密度函数引导下的空变模糊图像恢复 ..................... 234
5.3.5实验结果与分析
................................................................ 236
5.3.6总结与讨论
.......................................................................
250
第 6章暂态成像理论、采集与光传输解耦 ................................................. 251
6.1时间解析的全局光传输解耦计算成像 ............................................. 251
6.1.1光传输分析与应用的相关工作介绍 ...................................... 253
6.1.2光传输分量及其物理建模 ................................................... 254
6.1.3时间解析的全局光传输分解 ................................................ 258
6.1.4时间解析光传输解耦与分析的应用 ...................................... 271
6.1.5实验结果与分析
................................................................ 276
6.1.6总结与讨论 .......................................................................
281
6.2暂态光传输下的超快无镜头计算成像 ............................................. 282
6.2.1光传输频域分析及无镜头成像系统的相关研究 ..................... 284
6.2.2时间解析的暂态光传输频域分析 ......................................... 286
6.2.3交叉维度信息传输及空间 -时间带宽分析 ............................ 291
6.2.4时间解析的超快无镜头计算成像方法及性能分析 .................. 293
6.2.5实验结果与分析 ................................................................
297
6.2.6总结与讨论
....................................................................... 302
6.3频域暂态成像
..............................................................................
303
6.3.1引言 .................................................................................
303
6.3.2基于 TOF原理的暂态成像分析 .......................................... 304
6.3.3相关函数标定 ....................................................................
310
6.3.4频域暂态成像的流程 ..........................................................
312
6.3.5图像集修正
....................................................................... 312
6.3.6暂态图像重构 ....................................................................
315
6.3.7算法复杂度分析
................................................................ 317
6.3.8实验结果与分析
................................................................ 318
6.3.9总结与讨论
.......................................................................
326
参考文献
....................................................................................................
327
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| 內容試閱：
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计算摄像学有机结合成像系统的采集能力与计算机的计算能力，实现高维视觉信息的全方位采集，是计算机视觉、图形学、光学、信号处理等深度交叉的新兴学科。该方向的研究于 21世纪初由斯坦福大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学等国际著名研究机构的学者共同发起并蓬勃开展。计算摄像理论与技术打破传统数字图像、视频领域先采集后处理的模式，模糊采集与处理之间的界限，在信号处理理论的指导下将相机采集与计算机后续处理有机结合，在有限的系统采集资源下实现高维视觉信息的耦合采集与解耦重构。计算摄像理论和关键技术以高维高分辨光信息捕获为核心任务，革新成像系统的形式和机制，实现视觉信息的采集，解析场景属性，突破现有相机成像质量的局限，有效扩大视觉信息的后处理空间。计算摄像方法代表未来相机研发的新方向，同时吸引了来自学术界，乃至工业界的广泛关注和极大投入。这一研究方向近年来飞速发展，涌现了大量优秀的科研成果。清华大学宽带网与数字媒体实验室于 2010年正式成立计算摄像研究组，在国内率先开展了计算摄像相关的研究。研究组具备计算摄像研究的硬件平台，投入大量的精力，研发新的成像机制、设计并搭建新的成像系统、钻研高性能计算重构方法，围绕全光函数各个维度的计算采样与重构全面系统开展工作。实验室以自主科研、独立创新为主，同时与麻省理工学院、斯坦福大学、加州理工学院等国际顶级研究机构保持密切合作，取得了一系列创新的成果。相关文章发表在计算摄像领域顶级会议以及视觉与图形学领域顶级会议的计算摄像专题，获得了国际同行的高度认可。在知识产权方面，形成了一批具有自主知识产权的关键技术，申请并获得一系列国内、国际专利授权。此外，计算摄像对于成像能力的突破，使得相关成果具有广阔的产业化与应用前景。这里，我们汇集了清华大学宽带网与数字媒体实验室近年来计算摄像方面的研究成果，希望能够借此为计算机视觉、图形学等相关学科提供新的视角与思路，并推动国内计算摄像学的发展，吸引和鼓励更多的团队加入该新兴领域的研究，为我国在该新兴领域争得一席之地。作者还希望以此作为契机，为光学、生物医学、天文、对地观测等领域的成像研究提供借鉴，促进科学观测仪器的研发和基础学科的发展。本书是戴琼海教授所带领的计算摄像学团队的集体成果。戴教授立足国际前沿热点，紧随潮流，率先在国内引入该研究方向。索津莉博士作为实验室计算摄像组负责人参与了本书大部分研究工作。戴琼海教授、索津莉博士与季向阳教授共同参与了本书的组织与撰写。其他参与本书所述研究工作的诸多师生，虽未作为图书作者，但他们的不懈探索和努力工作构筑了本书的主体内容。本书所介绍的研究工作均在国家自然科学基金委资助下完成，特此致谢其对该领域和我们科研工作的大力支持。作者在此一并致谢参与本书相关科研工作的多位老师、研究生以及国内外合作者，感谢实验室研究生为稿件进行校对。衷心感谢清华大学出版社王一玲编辑，她和她的同事在图书的整个编辑和出版方面付出了大量心血。本书在编撰过程中得到了诸多同行的支持，并给予了许多建设性指导意见，在此我们表示诚挚的谢意。
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