Progress in pattern recognition， image analysis and applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Martmnez-Trinidad, Josi Francisco; Carrasco Ochoa, Jeszs Ariel; Kittler, Josef

出品人:

页数:995

译者:

出版时间:2006-12

价格:1107.40元

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isbn号码:9783540465560

丛书系列:

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图书简介：《现代光学与光子学进展》 本书旨在为光科学与工程领域的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角，聚焦于当前光子学领域最前沿的研究热点、新兴技术及其在不同应用场景中的突破性进展。 第一部分：基础理论的革新与深化 本卷首先回顾了经典光学理论在微纳尺度下面临的新挑战，并重点阐述了近年来在电磁场与物质相互作用理论上取得的重大进展。我们深入探讨了超材料（Metamaterials）和超表面（Metasurfaces）的设计原理，这些结构利用亚波长尺度的几何排列，实现了对光波前、振幅和偏振态的精细调控，这在传统光学元件中是难以想象的。具体内容包括负折射率材料的最新研究进展、拓扑光子学（Topological Photonics）中光子带隙的拓扑保护机制，以及如何利用这些结构实现对光传输的无损控制和高效耦合。 此外，本书对非线性光学领域进行了系统性的梳理。重点剖析了超快激光技术在产生高次谐波（High-Harmonic Generation, HHG）中的最新进展，这些技术为阿秒（Attosecond）物理学提供了关键工具。我们详细讨论了介质中极端非线性效应的数值模拟方法，以及在新型介质（如二维材料、等离子体波导）中观察到的新奇非线性现象，例如自聚焦、光孤子（Optical Solitons）的稳定传输与控制。 第二部分：先进成像技术与传感 本部分专注于突破传统衍射极限的成像方法以及高灵敏度光传感技术的最新发展。 2.1 超分辨成像的突破： 详细介绍了光敏定位显微镜（STED）、随机光场重构显微镜（SMLM，如PALM/STORM）的理论基础和最新的硬件优化。重点关注了计算成像技术，特别是基于深度学习的图像重建算法在提高信噪比、加速采集速度方面的应用。我们探讨了光场相机（Light Field Camera）在三维信息捕获中的局限性与改进方向，并展示了全息显微成像技术在活体生物组织深层结构无标记成像中的潜力。 2.2 新型光学传感器与计量： 本章聚焦于集成化和高灵敏度的光学传感平台。表面等离子体共振（SPR）传感器的最新变体，特别是与光子晶体和波导结构结合后，其灵敏度如何实现数量级的提升。我们详述了量子增强计量学（Quantum-Enhanced Metrology）的基础，阐述了如何利用纠缠光子对或压缩态光束来突破经典海森堡不确定性原理的限制，实现对时间、频率、位移等物理量的超高精度测量。此外，书中还收录了光纤布拉格光栅（FBG）在恶劣环境下的长期稳定性研究及其在结构健康监测中的应用案例。 第三部分：光电子集成与信息处理 随着信息技术对带宽和能效的需求不断增加，光电子集成电路（Photonic Integrated Circuits, PICs）已成为下一代计算和通信的核心。 3.1 硅光子学（Silicon Photonics）的深度发展： 本章全面分析了基于SOI（Silicon-on-Insulator）平台的高性能光器件，包括高效的片上调制器（如Mach-Zehnder或环形谐振器调制器）、低损耗波导耦合器以及集成化的光放大器。我们深入探讨了硅基光源的集成难题，重点分析了III-V族材料（如InP, GaAs）与硅的异质集成技术，包括外延生长、键合技术（Bonding Techniques）的最新进展，以期实现高性能、可大规模制造的片上激光器。 3.2 光计算与信息处理： 探讨了光子学在加速人工智能计算中的角色。这包括模拟神经网络的实现，例如基于可重构矩阵乘法的光学计算架构。书中详细比较了基于腔增强效应的光子计算与基于集成光栅阵列的计算方法的优劣。在数据传输方面，本书介绍了多维调制格式（如PAM-4, QAM）在光纤通信中的应用，以及相干光通信系统在超大容量、超长距离传输中的最新工程实现与挑战。 第四部分：前沿应用与跨学科融合 本部分将理论与技术应用于实际领域，展示了光子学在能源、医疗和量子信息科学中的关键作用。 4.1 光捕获与转化： 重点分析了第三代太阳能电池技术，如钙钛矿太阳能电池（Perovskite Solar Cells）的结构优化，特别是如何通过界面工程提高其长期稳定性和光电转换效率。书中还探讨了人工光合作用（Artificial Photosynthesis）的研究进展，如何利用新型光催化剂实现高效的二氧化碳还原或水分解制氢。 4.2 生物医学光子学： 深入研究了光学相干层析成像（OCT）在临床诊断中的新应用，如偏振敏感OCT和频域OCT在早期病变检测中的优越性。我们还讨论了光动力疗法（PDT）和光热疗法（PTT）中新型光敏剂的设计原理，以及如何结合近红外光波段（“生物窗口”）以实现更深层组织的精准治疗。此外，基于光声效应的成像技术（Photoacoustic Imaging）因其高对比度和深穿透能力，在肿瘤微环境监测中的最新进展也被详细介绍。 4.3 量子信息科学的实践： 量子光学是本书的另一高光部分。我们系统阐述了基于单光子源（如量子点、氮空位色心）的制备技术，并讨论了如何将这些高亮度、高纯度的单光子源集成到光子芯片中，以实现可扩展的量子网络节点。书中详细介绍了线性光学量子计算（LOQC）的最新进展，特别是利用压缩态光束和高精度光路实现的复杂量子逻辑门操作，以及在集成平台上构建容错量子计算原型的努力。 总结： 《现代光学与光子学进展》不仅是对现有知识的总结，更是一份面向未来的路线图。本书内容翔实，涵盖了从基础物理原理到尖端工程应用的广泛光谱，旨在激发读者对下一代光技术创新的思考与探索。本书适合所有致力于光科学、光电子学、物理学及相关工程领域深入研究的学者和专业人士阅读。

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我是在一个跨学科研讨会上听到同行提及这本书的，当时讨论的主题是如何将深度学习模型在低光照环境下的人脸识别性能推向极致。我翻阅了这本书的目录，发现它在图像处理和模式识别的交汇点上，似乎覆盖了许多当前工业界正在头疼的痛点。比如，它对非线性降噪算法的介绍，不是简单地罗列公式，而是深入剖析了每种算法在处理真实世界中那种复杂、随机噪声时的局限性和改进方向。我特别留意了关于特征提取部分的内容，那种将传统统计学方法与现代神经网络架构巧妙结合的思路，非常具有启发性。我甚至发现其中对特定类型纹理分析的案例研究，其数据源和处理流程，与我目前正在进行的一个医疗影像分析项目有着惊人的相似之处，这让我感到这本书的内容具有极强的即时应用价值。它不是那种只停留在“是什么”的书，而是深入到“为什么这样设计”和“如何优化”的层面，对于想在实际工程中进行优化迭代的工程师来说，无疑是一本宝典级的参考资料。

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作为一名长期关注计算机视觉领域动态的爱好者，我一直在寻找一本能够系统性梳理近五年间关键技术突破的权威著作，这本书似乎正好填补了我的需求。我特别欣赏它在介绍新兴技术时的历史脉络梳理。例如，在讨论到可解释性AI（XAI）在图像识别中的初步应用时，作者巧妙地将早期的显著性地图方法与最新的因果推断模型进行了对比，使得读者能够清晰地看到技术迭代的逻辑线索。这种对发展历程的尊重，让技术不再是孤立的知识点，而是成为一个不断演进的体系。此外，书中大量的图表和实验结果展示都非常专业和翔实，配图的清晰度和数据图表的规范性都达到了顶级期刊的要求，这极大地帮助了我们这些需要将书中学到的知识转化为教学材料的人。它让我重新审视了一些已经被我视为“常识”的技术，发掘了其中尚未被完全理解的底层机制。

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阅读这本书的过程，更像是一次对知识体系的系统化重塑。它给我最大的感受是，即便是看似成熟的领域，也依然存在着巨大的“暗物质”等待被发掘。特别是最后几章涉及到的跨模态数据融合策略，那些关于如何平衡不同传感器的噪声特性和信息冗余度的讨论，非常具有前瞻性。我发现其中引用的参考文献非常新，很多都是近两三年内的顶会论文，这表明作者团队对该领域的研究热度保持着高度敏感。唯一让我觉得略有遗憾的是，由于内容过于前沿和专业化，对于那些希望快速掌握一个工具并立即投入使用的初学者来说，这本书的门槛可能稍高，它更适合作为博士研究生或资深研究员的案头工具书。但对于志在推动领域边界的人而言，这本书无疑是一份宝贵的航海图，指引着下一阶段探索的方向和可能遇到的复杂海域。

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这本书的封面设计和排版给人一种非常专业且严谨的感觉，那种深沉的蓝色调和清晰的字体选择，立刻让人觉得这不是一本泛泛而谈的科普读物，而是扎根于前沿研究的学术力作。拿到手里，厚度和分量都相当实在，这本身就是一种无声的承诺——内容必然是充实且深入的。我特别欣赏它在章节划分上的逻辑性，从基础理论的梳理到复杂应用的探讨，过渡得自然而流畅，没有那种生硬的跳跃感。尤其是一些关键概念的引入，作者似乎非常注重用类比和形象化的描述来帮助读者建立直观认知，尽管主题听起来非常技术化，但初读时，那种“豁然开朗”的感觉还是挺棒的。不过，我也注意到，对于那些完全没有相关背景的读者来说，开篇的几章可能需要投入相当的精力去消化那些数学推导，但这似乎也是这类书籍的宿命，毕竟要触及“进展”二字，就难免要触及核心的数学语言。总体来说，从装帧到结构，它传递出一种对知识严肃对待的态度，让人愿意沉下心来去探索其中蕴含的奥秘。

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这本书的行文风格非常精炼，几乎没有多余的赘述，每一个句子都像是在传递一个明确的信息点，这对于时间宝贵的科研人员来说是极大的优势。我常常发现自己需要反复阅读某些段落，不是因为难懂，而是因为信息密度实在太高了。作者在阐述复杂的优化算法时，展现出一种近乎苛刻的严谨性，对前提假设和收敛条件的讨论都毫不含糊。我印象最深的是关于贝叶斯方法在异常检测中的应用章节，作者没有回避其在处理高维稀疏数据时的计算瓶颈，反而详细对比了MCMC采样和变分推断在不同计算资源限制下的性能权衡。这种坦诚和深入的分析，让读者能够更清醒地认识到理论的边界在哪里。它更像是一位资深导师在与你进行一对一的深度对话，直击问题核心，很少使用那种为了增加篇幅而堆砌的修饰性语言。

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