具体描述
本书对TI公司的TMS320*24X系列DSP芯片的工作原理、硬件及软件的构成进行了系统的介绍，针对汇编语言的数据结构，非线性函数的处理方法，DSP外部电路的接口设计及控制系统的前后向通道的信号采集和处理等一些关键问题进行了分析。最后本书还介绍了基于DSP的飞行仿真转台系统设计，以及控制系统电流、位置和速度信号采集的硬件和软件的设计方法。
本书旨在使读者在了解DSP控制器的原理的基础上，能较快地掌握DSP控制系统的设计和开发方法。
本书是一本实用性很强、面向自动控制系统的设计和开发、适合从事DSP芯片应用开发的庞广大科技人员的参考书，也可作为相关专业的研究生和高年级本科生的教学用书。
现代光学成像技术与应用 第一章 绪论：光学成像的演进与基础 本章将系统介绍现代光学成像技术的发展历程，从早期的目视观察到现代的数字成像系统，梳理关键技术节点的突破。重点阐述成像过程中的基本物理原理，包括光的衍射、干涉、折射和反射等基本光学现象。深入探讨人眼与传统光学系统的局限性，为理解现代成像技术的需求和优势奠定基础。本章还将简要介绍数字成像领域的基础概念，如像素、分辨率、信噪比和动态范围等，为后续章节的深入学习做好铺垫。 第二章 几何光学与成像系统设计 几何光学是理解宏观成像过程的基础。本章详细剖析了成像系统的基本元件——透镜、反射镜和棱镜的工作原理。通过对矩阵光学方法的介绍，我们将学习如何量化和预测光束在复杂光学系统中的传播路径。内容涵盖单透镜成像、多级成像系统的设计原则，如消色差、球差、像散等常见像差的成因与校正方法。同时，本章还将引入光瞳理论，解析系统的入瞳、出瞳以及它们对成像质量的影响。 第三章 波动光学与衍射极限 随着对成像质量要求的提高，波动光学理论变得至关重要。本章聚焦于光的波动特性，特别是衍射现象对成像性能的根本限制。详细讨论夫琅和费衍射和菲涅耳衍射，并引入点扩散函数（PSF）和光学传递函数（OTF）的概念。重点分析艾里斑的形成及其在有限孔径系统中的作用。本章将深入探讨如何通过数值孔径（NA）和波长来评估和设计高分辨率光学系统，并介绍阿贝衍射极限的实际意义。 第四章 现代数字图像传感器技术 数字成像的核心在于图像传感器。本章将全面介绍当前主流的图像传感器技术，包括电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的工作原理、结构特点、优缺点对比。详细阐述像素结构、量子效率（QE）、读取噪声、暗电流等关键性能参数。此外，还将探讨先进的全局快门和卷帘快门技术，以及背照式（BSI）和堆栈式（Stacked）传感器的发展趋势，为理解如何从物理世界捕获高质量数字图像提供技术支撑。 第五章 计算光学成像基础 计算光学是现代成像技术的核心驱动力，它利用计算方法弥补光学设计的不足或实现传统光学无法完成的功能。本章将深入讲解傅里叶光学在图像处理中的应用，特别是逆滤波、维纳滤波等去模糊技术。引入相干和非相干成像模型的数学表述。重点介绍相位恢复技术，如差分相位（DPC）和计算全息等。通过这些方法，本章展示了如何利用算法从采集的数据中重构出被测物的完整信息。 第六章 显微成像技术 显微成像技术是微观世界探索的关键工具。本章分为两个部分：常规光学显微镜和先进显微技术。第一部分详细介绍明场、暗场、相差（Phase Contrast）和微分干涉相衬（DIC）等标准技术，分析它们的成像原理和适用范围。第二部分聚焦于超越衍射极限的超分辨率显微技术，如STED、PALM/STORM等，解释它们如何通过光物理或计算方法突破传统分辨率限制，实现对纳米尺度结构的清晰观察。 第七章 遥感与高光谱成像 遥感成像技术关注于大范围目标信息的获取。本章首先概述了电磁波谱在遥感中的应用，重点讨论可见光、近红外和短波红外波段的成像特点。详细介绍光学遥感系统的几何设计、辐射定标和大气校正技术。高光谱成像作为一类特殊成像技术，将在本章得到深入探讨，讲解其原理、数据立方体的结构，以及如何利用光谱信息进行物质识别和分类。 第八章 三维重建与深度感知成像 获取场景的深度信息是现代成像领域的热点。本章系统介绍多种三维成像技术。主动式方法包括结构光扫描和激光雷达（LiDAR）的时间飞行（ToF）原理，分析其精度和测距范围。被动式方法则重点介绍立体视觉（Stereo Vision）的原理、视差计算以及三角测量算法。本章还将探讨光场（Light Field）成像技术，展示如何捕获全光场信息，从而实现后聚焦和视点合成。 第九章 机器视觉中的图像处理与分析 图像采集完成后，后续的数字处理决定了最终的应用效果。本章侧重于机器视觉领域的图像处理流程。内容涵盖图像增强（直方图均衡化、空间域滤波）、图像分割（阈值法、边缘检测如Sobel和Canny算子、区域生长）。深入讨论特征提取技术，如角点检测（Harris角点）和描述符（SIFT、SURF）。最后，介绍基于图像的测量与定位技术，为工业检测和机器人导航提供理论基础。 第十章 新兴光学成像：深度学习赋能 深度学习正以前所未有的速度革新光学成像领域。本章探讨如何利用卷积神经网络（CNN）解决传统成像中的难题。内容包括：利用深度学习进行盲反卷积以提升图像清晰度；基于生成对抗网络（GAN）的低光照增强和超分辨率重建；以及利用神经网络直接从测量数据（如散斑图、相位信息）中重建复杂三维结构或光谱信息，展示了计算光学与人工智能的深度融合。
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