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出版者:复旦大学出版社

作者:蒋尔雄

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2006-1

价格:12.00元

装帧:平装

isbn号码:9787309016826

丛书系列:

图书标签:

• 数学
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• 微分方程
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现代光学与成像技术：原理、应用与前沿探索 图书简介 本书深入剖析了现代光学与成像技术的物理学基础、核心算法以及在多个关键领域的创新应用。全书旨在为物理学、电子工程、计算机科学以及生物医学工程等相关专业的学生、研究人员和工程师提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系。 第一部分：光学基础与波的传播 本部分奠定了理解现代光学现象的理论基石。我们将从电磁波理论出发，详细阐述光的波动性和粒子性。 电磁场理论基础回顾： 简要回顾麦克斯韦方程组在介质中的形式，重点讨论光作为横电磁波的性质。 几何光学与射线追踪： 系统介绍费马原理、光的折射与反射定律。深入分析透镜成像理论（高斯光学）及其局限性，并引入光线矩阵（ABCD矩阵）方法，用于分析复杂光学系统的传输特性，例如多元件望远镜和显微镜系统。 波动光学与干涉、衍射： 这是理解成像极限的关键。详细阐述惠更斯-菲涅耳原理，并应用傅里叶光学理论来描述光的空间频率特性。重点分析单缝、圆孔衍射图样，以及光栅的分光原理。深入探讨杨氏双缝干涉实验的量子力学解释与经典解释的统一。 偏振态与散射： 探讨光的线偏振、圆偏振和椭圆偏振，并介绍琼斯矩阵和穆勒矩阵工具，用于描述偏振元件（如偏振片、波片）对光场的影响。深入讨论瑞利散射和米氏散射在可见光传播中的作用，为大气光学和遥感成像提供理论基础。 第二部分：成像系统与像差校正 本部分聚焦于如何设计和优化实际的成像系统，确保捕获到的信息尽可能真实地反映物体的空间结构。 成像系统的基本性能指标： 详细定义空间分辨率、数值孔径（NA）、视场角和调制传递函数（MTF）。MTF被作为衡量成像系统性能的黄金标准，本书将用傅里叶分析方法推导不同类型光学系统（如理想衍射限制系统）的MTF曲线。 几何像差的分类与分析： 系统梳理五大经典几何像差：球差、彗差、像散、场曲和畸变。对于每一种像差，不仅给出其数学表达式，更重要的是分析其在不同光瞳位置上的分布特性，并提供修正策略，例如改变曲率或引入非球面元件。 衍射像差与像差的量化： 引入惠更斯波前理论，解释像差如何转化为波前畸变（以塞德尔系数或Zernike多项式表示）。详细讨论Zernike多项式的应用，它不仅是描述像差的标准语言，也是自适应光学系统的基础。 先进光学元件设计： 介绍现代光学设计中使用的关键元件，包括非球面透镜的设计原理、衍射光学元件（DOE）在色散校正中的应用，以及自由曲面光学在紧凑型高分辨率系统中的重要性。 第三部分：现代成像探测器技术 成像的质量不仅取决于光学系统，更依赖于捕获光子的媒介。本部分详细探讨现代数字成像传感器的工作原理及其性能瓶颈。 光电转换机理： 深入分析半导体光电探测器，特别是CCD和CMOS传感器的基本结构（PIN结构）。详细阐述光生载流子的收集过程、量子效率（QE）的物理限制及其测量方法。 噪声分析与信噪比（SNR）： 识别和量化影响数字成像质量的主要噪声源，包括散粒噪声（光子噪声）、暗电流噪声、读出噪声和固定模式噪声。建立完整的SNR模型，指导系统级噪声抑制策略。 光谱成像技术： 介绍如何扩展传统的空间成像维度到光谱维度。详细对比滤光片阵列（如Bayer阵列）、棱镜/光栅色散技术以及可调谐滤光片（如AOTF）在多光谱和高光谱成像中的优缺点。 新型探测器展望： 探讨新兴的低噪声、高帧率探测器技术，如背照式（BSI）CMOS、电子倍增CCD（EMCCD）和先进的单光子雪崩二极管（SPAD）阵列。 第四部分：计算成像与图像重建 随着计算能力的飞速提升，成像的定义已从简单的“光场捕获”扩展到复杂的“信息重构”。本部分聚焦于利用算法从不完整或受限的数据中恢复高质量图像的技术。 傅里叶域成像与光学变换： 重新审视傅里叶光学，强调其在图像处理中的地位。讨论空间光调制器（SLM）在动态调制光场和实现计算光学方面的前沿应用。 层析成像原理： 详细阐述从多个二维投影中重建三维信息的数学基础。重点分析X射线计算机断层扫描（CT）中的滤波反投影（FBP）算法及其局限性，并引入迭代重建方法（如SIRT和OS-EM）在高信噪比场景下的优势。 压缩感知成像（CS）： 深入讲解压缩感知的核心思想——信号的稀疏性与不相干测量。构建欠定线性系统的数学模型，并介绍梯度下降、ISTA/FISTA等优化算法在图像重建中的应用，解释如何实现低于奈奎斯特采样率的有效采集。 光场（Plenoptic）成像： 探讨如何通过微透镜阵列捕获包含光线方向信息的完整光场数据。详细阐述光场数据的采集、后处理（如焦深合成、视点合成）以及光场反演成像的挑战。 第五部分：前沿应用与交叉学科集成 本部分展示了光学与成像技术在解决现实世界复杂问题中的强大能力。 自适应光学（AO）系统： 详细介绍AO系统的闭环控制流程：波前传感器（如夏克-哈特曼）、波前整形器（变形镜）和实时控制算法。重点讨论AO在天文观测（消除大气湍流）和眼科成像（提高活体视网膜分辨率）中的关键作用。 生物医学成像技术： 综述基于光学的活体成像方法，包括荧光显微镜（STED、PALM/STORM等超分辨技术）、共聚焦显微镜、双光子显微镜的原理和应用。讨论光学相干断层扫描（OCT）如何利用低相干光的干涉原理实现组织深度的无损成像。 机器视觉与深度学习融合： 探讨深度学习模型如何被集成到成像管线中，用于增强低质量图像、去噪、超分辨率重建（Super-Resolution）以及语义分割。分析深度学习在加速计算成像重建（例如，代替迭代算法）中的潜力与挑战。 本书内容翔实，理论严谨，并辅以大量最新的研究案例和工程实例，旨在培养读者将基础物理原理与先进工程实践相结合的综合能力。

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这本书的叙事节奏把握得极为出色，它有一种引导你逐步攀登知识高峰的魔力。开篇平稳，从误差源头入手，奠定基础；进入中段，围绕线性代数和非线性方程求解两大核心展开攻坚，节奏加快，逻辑推演酣畅淋漓；而在接近尾声时，作者又回归到更宏观的议题，比如偏微分方程的有限差分方法入门，以及一些经典问题的数值解法概览。这种结构安排，使得读者不会因为过早接触过于复杂的概念而产生挫败感。最让我感到惊喜的是，作者在介绍完基本算法后，会穿插一些对这些方法历史背景的简短介绍，比如关于高斯消元法早期发展的轶事，这为冰冷的数学公式增添了几分人情味和历史厚度。读完此书，我感觉自己对“数值计算”这门学科的理解不再是零散的知识点集合，而是一个逻辑自洽、结构严谨的知识体系，它教会我的远不止是如何计算，更重要的是如何像一个数值分析师那样去思考问题。

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阅读体验上，这本书给我带来的冲击力，主要来自于它对“误差控制”这一核心理念的贯彻。以往很多教材对误差的讨论往往是蜻蜓点水，但在这里，误差分析简直就是贯穿始终的主线。从最基础的浮点数运算带来的舍入误差，到求解线性系统时矩阵病态性带来的敏感性，作者层层递进地剖析了误差是如何像滚雪球一样影响最终结果的。我印象最深的是关于迭代法收敛性的讨论，它不仅告诉我们如何判断收敛，更重要的是解释了为什么某些初始猜测值会导致发散，以及如何通过选择合适的加速技术（比如欧文法）来改善这一状况。这种深入骨髓的批判性思维训练，让我开始警惕那些看似完美的数值解。在涉及特征值问题时，幂次法和雅可比法的对比分析非常精彩，它清晰地揭示了不同算法背后的几何意义，让你明白算法选择的本质是对计算资源和精度要求的权衡。全书的行文风格非常严谨，几乎没有一句废话，每一个论证都建立在前文扎实的基础上，读起来有一种抽丝剥茧的智力上的满足感。

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与其他同类书籍相比，这本书的数学表达虽然严密，但其“工程化”倾向非常明显。它似乎在刻意避免陷入纯数学的泥潭，而是时刻将读者的目光引向实际的计算实现。例如，在讲解矩阵分解（LU分解、Cholesky分解）时，书中不仅给出了算法步骤，还特别用伪代码的形式呈现了核心逻辑，这对于希望快速将理论转化为代码的读者来说简直是福音。在数据拟合和最小二乘法的讨论中，作者花了很大篇幅介绍如何利用QR分解来稳定求解超定系统，而不是仅仅停留在最小二乘法的定义上。这种对计算效率和稳定性的双重关注，使得这本书不仅仅是一本理论手册，更像是一本高级的“数值计算兵法”。我发现，当我在处理实际项目中的大型稀疏矩阵问题时，书中提及的某些迭代求解器的预处理技术，立刻就派上了用场，这证明了作者在内容选择上的独到眼光和前瞻性。

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这本书的深度，超出了我对一般本科教材的预期。它在某些章节的处理上，已经触及了研究生阶段的某些前沿课题。例如，在处理非线性方程组的求解时，作者没有止步于牛顿法，而是花了大量的篇幅介绍了拟牛顿法（BFGS和DFP），并且对这些方法的收敛速度进行了详尽的比较，甚至提及了它们的内点法变体在优化问题中的应用。这种广度和深度兼备的特点，使得这本书的参考价值非常高，即使是已经工作一段时间的工程师，回头来看，也能从中找到很多可以优化现有数值流程的灵感。我尤其欣赏它对“稳定性”的强调，在数值微分的章节，作者生动地展示了如何利用有限差分公式进行数值微分时，步长选择不当会导致误差急剧增大，这种“反直觉”的现象被解释得非常到位，让人醍醐灌顶。总的来说，这是一本非常“耐读”的书，每次重读都会有新的体会，发现之前因知识储备不足而忽略的细节。

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这本新近读到的教材，虽然名字听起来有些严肃，但其内容组织和讲解方式却着实让人眼前一亮。我之前对“逼近”这个概念总有一种模糊的畏惧感，总觉得这离实际应用很遥远，但这本书却巧妙地将抽象的数学理论与我们日常生活中能遇到的计算难题联系起来。比如，它对插值法的阐述，不仅仅停留在理论公式的推导上，而是深入探讨了不同插值方法（如拉格朗日、牛顿分裂差商）在处理数据噪声和奇异点时的优劣表现。作者似乎非常理解初学者容易在哪里卡壳，所以每引入一个新的算法，都会立刻配上清晰的算例和图示，将复杂的函数图像变化直观地展现出来。特别是关于数值积分的部分，我发现自己终于能分清辛普森法则和梯形法则的收敛速度差异在哪里，而不仅仅是死记硬背公式。这本书的排版设计也值得称赞，公式居中且编号清晰，关键定义和定理都有特别的标记，使得在复习时能迅速抓住重点。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“思考题”，它们往往不是简单的计算，而是引导你去探究算法稳定性和误差分析的深层问题，这对于培养扎实的数值思维至关重要。

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一般。作为本科生教材基本内容都讲到了。印刷错误有点多