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现代光学成像技术与应用 第一章：基础光学原理与成像基础 本章深入探讨光的本质，从波动光学和几何光学的基本理论出发，系统阐述光的传播、干涉、衍射和偏振现象。重点解析光与物质的相互作用，特别是光的吸收、散射和折射规律。在此基础上，构建传统光学成像系统的理论框架，详细介绍透镜组的设计原理、像差的产生机制（如球差、彗差、像散、场曲和色差）及其校正方法。引入傅里叶光学概念，为后续的高级成像理论奠定数学基础。通过对人眼视觉系统和基本显微镜、望远镜成像过程的分析，建立起从理论到实践的初步认识。本章旨在为读者提供扎实的物理光学基础，理解成像过程中的限制与挑战。 第二章：数字成像系统与图像传感器技术 本章聚焦于现代数字成像的核心组件——图像传感器。详细介绍电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的结构、工作原理及其关键性能参数，如量子效率（QE）、噪声特性（暗电流噪声、读出噪声）和动态范围。对比分析CCD与CMOS技术的优劣，探讨有源像素传感器（APS）的发展。深入讲解色彩还原理论，包括拜耳（Bayer）滤光阵列的结构、去马赛克（Demosaicing）算法的原理与实现。此外，还将涉及图像信号处理流程中的预处理环节，如坏点校正、平场校正等，确保原始图像数据的准确性。 第三章：光学系统设计与公差分析 本章是工程实践的关键部分，旨在指导读者如何从零开始设计一个满足特定性能指标的光学系统。内容涵盖光学系统设计流程，从规格定义、初步选型到优化设计。重点讲解评价函数（Merit Function）的构建和优化算法（如Zemax或Code V中的优化过程）。详细分析不同类型光学元件的制造工艺限制，如非球面透镜的加工精度。引入公差分析理论，通过蒙特卡洛模拟等方法，评估制造和装配误差对系统成像质量（如MTF、点扩散函数/PSF）的影响，并提出有效的容差分配策略，确保产品在实际生产中的可实现性。 第四章：先进光学成像技术：计算成像 本章介绍突破传统光学限制的计算成像领域。首先阐述光场（Light Field）成像的基本概念和系统结构，解析全息（Holographic）成像的原理及其在三维重建中的应用。深入探讨衍射光学元件（DOE）的设计与应用，特别是其在实现超薄、轻量化光学系统中的作用。重点介绍压缩感知（Compressed Sensing）在图像采集中的应用，如何通过稀疏采样提高成像效率。此外，还将涵盖基于深度学习的图像重建技术，利用神经网络解决复杂的光学逆问题，例如，利用深度学习方法进行盲反卷积和去噪增强。 第五章：机器视觉与工业检测中的光学应用 本章将理论知识应用于实际的工业和自动化领域。详细介绍机器视觉系统的组成，包括光源选择（如同轴光、背光、环形光）、镜头与相机的匹配、以及图像采集硬件的选择。在检测应用方面，重点讲解基于几何特征和纹理分析的缺陷检测方法。深入探讨高精度测量技术，如激光三角测量、结构光照明成像以及白光干涉测量技术在三维形貌测量中的原理与精度控制。分析工业镜头畸变模型及其校正流程，确保测量结果的准确性与可靠性。 第六章：生物医学与遥感成像技术 本章探讨光学成像在生命科学和地球观测中的前沿应用。在生物医学领域，介绍荧光显微镜（如共聚焦显微镜、双光子显微镜）的工作原理，及其在活体成像和分子探针可视化中的作用。讨论光学相干断层成像（OCT）的原理，分析其在软组织无损成像中的优势。在遥感方面，重点分析多光谱与高光谱成像技术，阐述如何通过光谱特征识别地物类型。讲解遥感成像中大气效应的校正模型，以及卫星和无人机遥感平台的光学系统设计特点。 附录：关键数学工具与编程实践 本附录提供必要的数学基础回顾，包括线性代数、复变函数和概率统计在光学分析中的应用。同时，提供基于Python（利用NumPy/SciPy库）和MATLAB进行光学仿真和图像处理的实践指导。内容包括傅里叶变换在PSF计算中的应用示例、简单的透镜成像光线追迹代码实现，以及基本的数字图像处理算法的编程实现，帮助读者将理论知识转化为可执行的工程代码。
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