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出版者:机械工业出版社

作者:刘瑞新

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2000-8-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111013242

丛书系列:

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现代光学成像技术导论 第一章 绪论：光的本质与成像的历史演进 本章将从物理学的基本原理出发，深入探讨光的波动性与粒子性，为理解后续的成像机制奠定理论基础。我们将回顾人类历史上关键的几次光学发现，从早期的透镜制造到十七世纪开普勒和笛卡尔对几何光学的系统阐述。重点分析成像概念的形成过程，包括物像关系的建立、放大原理的应用以及早期显微镜和望远镜带来的视觉革命。 随后，本章将概述现代光学成像领域的广阔图景，介绍其在生物医学、材料科学、天文观测以及信息存储等前沿领域的关键作用。我们将界定“成像”的广义概念，即通过捕获和解析光子流来重建物体空间分布信息的过程，并初步探讨成像系统中的信息损失与恢复问题。 第二章 几何光学基础与像差理论 几何光学是理解宏观成像系统的基石。本章详细阐述费马原理（最小时间原理）及其在光线追迹中的应用。核心内容包括折射定律、斯涅耳定律的严格推导，以及平面、球面界面上的成像公式。我们将系统分析理想光学系统的构造，如单透镜成像、多透镜组合（望远镜、显微镜）的矩阵光学表示法（ABCD矩阵），用以精确描述光束的传输特性。 然而，真实世界的成像总伴随着缺陷。本章的后半部分聚焦于像差理论。我们将分类讲解五大初级几何像差：球差、彗差、像散、场曲和色差。对于每一种像差，我们将通过图形示例和数学表达式来揭示其产生机理，并介绍如阿贝正弦条件等消除或减轻这些像差的经典设计准则。这为后续章节中讨论复杂光学系统的设计优化提供了必要的分析工具。 第三章 物理光学：衍射、干涉与相干成像 当物体的尺寸接近或小于所用光的波长时，几何光学失效，必须转向物理光学（波动光学）。本章首先引入惠更斯-菲涅耳原理，将其作为波动成像的出发点。重点分析单缝、圆孔的夫琅和禾费衍射图样，并探讨衍射极限对成像分辨率的根本性制约。 干涉现象是理解相干成像的关键。我们将讨论杨氏双缝干涉的定量分析，并扩展至多光束干涉，例如迈克尔逊干涉仪和法布里-珀罗腔的原理。在成像应用方面，本章深入讲解了傅里叶光学，特别是傅里叶变换在透镜成像过程中的核心地位。我们将阐述光瞳函数（Pupil Function）和光学传递函数（OTF）的概念，说明它们如何量化了光学系统对空间频率信号的调制能力。 第四章 现代成像系统的核心组件与技术 本章转向现代成像系统的具体组成部分。首先，对不同类型的光学元件进行全面评估，包括非球面透镜的设计优势、微透镜阵列的应用，以及全息元件（如衍射光学元件，DOE）在色差校正和光束整形中的作用。 其次，本章详细介绍光探测器技术。对比分析电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的物理工作原理、量子效率（QE）、噪声特性（如暗电流、读出噪声）及其在不同应用场景下的适用性。此外，还将介绍新型探测器技术，如单光子雪崩二极管（SPAD）和能量分辨型探测器。 最后，我们将讨论照明技术对成像质量的决定性影响。从传统的宽带光源到高相干性的激光光源，再到对光场进行精确控制的结构光照明（Structured Light），分析不同照明模式如何服务于特定的成像目标（如深度测量或表面纹理分析）。 第五章 深度成像与三维重建技术 本章专注于获取物体空间深度信息的技术。我们将对比分析几种主流的深度传感范式。 首先，讨论基于三角测量的技术，包括结构光（解析深度图）和激光雷达（LiDAR，基于飞行时间ToF）。详细分析ToF传感器的工作原理、脉冲展宽效应带来的距离精度限制，以及如何通过相位测量来提高精度。 其次，介绍被动立体视觉技术。这包括双目或多目相机系统的几何标定、视差图的计算方法（如块匹配、BM算法、SGM算法）以及深度图的生成与融合。 最后，探讨全光场（Light Field）成像技术。阐述光场相机如何通过捕捉光线的角度和位置信息，实现后处理对焦（Post-focusing）和视点合成（Novel View Synthesis）的能力，及其在场景深度估计中的独特优势。 第六章 计算成像与图像重建 计算成像（Computational Imaging）是现代光学的核心发展方向，它强调将数据采集与复杂的计算重建算法相结合，以突破传统光学元件的物理限制。 本章首先回顾经典图像恢复理论，包括点扩散函数（PSF）、逆滤波、维纳滤波等，用以对抗模糊和噪声。随后，重点深入讲解压缩感知（Compressed Sensing, CS）成像原理，包括不相干测量矩阵的设计、稀疏表示的重要性，以及如何利用凸优化算法（如Basis Pursuit）从欠采样数据中精确重建图像。 此外，本章将介绍相位恢复技术，如迭代菲索-傅里叶（Fienup）算法，以及如何应用于无透镜成像（Lensless Imaging）和全息重建中。最后，讨论深度学习在计算成像中的应用，特别是如何利用卷积神经网络（CNN）来快速、鲁棒地解决复杂的反问题，例如盲反卷积去模糊和高分辨率重建。 第七章 活体成像与显微成像前沿 本章将介绍如何将光学成像技术应用于微观尺度和活体生物系统的观察。 首先，深入解析共聚焦显微镜的原理，包括针孔（Pinhole）对离焦光的抑制机制，以及如何通过傅里叶光学原理实现光学切片。在此基础上，介绍多光子显微镜（如双光子和三光子显微镜）在高穿透深度和低光毒性方面的优势，并解释其激发过程的非线性特征。 随后，探讨超越衍射极限的超分辨成像技术。详细阐述荧光共振能量转移（FRET）原理在STED（受激发射损耗）显微镜中的应用，以及通过统计分析单分子定位实现高精度成像的PALM/STORM技术。 最后，介绍活体组织成像的特殊挑战，如散射、吸收和运动伪影。分析光学相干层析成像（OCT）如何利用低相干干涉原理实现亚微米级的深度分辨率，以及弥散光学层析成像（DOT）在功能性脑成像中的潜力。 第八章 应用案例与未来展望 本章通过一系列具体的应用案例，展示前述理论和技术的实际价值。案例将涵盖：高精度工业检测中的机器视觉应用、天文观测中大气湍流校正所需的全自适应光学系统、医疗诊断中的内窥式光学相干断层扫描仪，以及安全领域中的高光谱成像技术。 在展望部分，本章将探讨未来光学成像领域可能出现的革命性进展，例如：基于新原理的量子成像技术（如鬼成像）、超材料在超分辨成像中的集成应用、以及集成化光子芯片上的成像系统发展趋势。本章旨在激发读者对光子学与信息科学交叉领域的持续探索热情。

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这本书的封面设计得相当朴实，那种感觉就像是直接从上世纪九十年代的技术手册里搬出来的，配色很沉闷，字体也大多是宋体，没什么花哨的视觉元素。我原本是想找一本能让我快速上手操作硬件的指南，毕竟现在市场上的笔记本和品牌机拆装起来总感觉有点“黑箱作业”，但我翻开第一页，映入眼帘的竟然是一大段关于集成电路发展史的综述，紧接着就是对各种电阻、电容参数的详细解读。我花了很长时间才找到关于“如何识别主板上的芯片组”这一小节，而且解释得非常理论化，仿佛在上一堂大学的专业课。书中对内存条的DDR代际差异描述得非常深入，深入到了电气特性层面，但这对我一个只想知道“我的旧电脑能不能升级到DDR4”的普通用户来说，显得过于晦涩难懂了。我想，如果这本书的目标读者是计算机专业的学生或者资深发烧友，也许会觉得内容翔实，但对于零基础的初学者，它更像是一本需要反复查阅的专业词典，而不是一本实用的操作手册。书中的图示也普遍偏小且分辨率不高，很多复杂的连接端口，比如早期的IDE接口和后期的SATA接口的对比图，看得我真是一头雾水，完全没有直观的帮助。

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这本书的“维护”部分也让我非常失望，因为它似乎将“维护”等同于“修复底层逻辑错误”，而非日常的保养。我希望看到的是如何清理电脑灰尘的最佳方法、如何正确涂抹导热硅脂以达到最佳散热效果、或者如何用软件工具来检测硬盘的健康状态。然而，这本书对这些实际的、脏活累活的描述少之又少。关于散热，它主要讨论的是热力学方程在机箱内的空气对流模拟，而不是哪种硅脂导热系数更高，或者哪个风道设计更有效率。在软件维护方面，它探讨了注册表深层结构和系统DLL文件的依赖性分析，却完全没有提及如何备份重要的个人文件，或者如何设置一个可靠的系统还原点。读完这本书，我感觉自己更像是一个能阅读机器代码的程序员，却不知道如何用螺丝刀拧紧一个松动的显卡供电线。这本书的价值在于它的理论深度，但对于希望通过阅读一本书就能自信地拆开自己电脑、更换配件并解决常见问题的普通读者来说，它提供的帮助微乎其微，更像是一份沉睡在图书馆角落里的技术参考书。

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说实话，我期待的是一本能手把手教我如何排除常见故障的书，比如电脑开机黑屏、风扇狂转但系统进不去这类让人抓狂的问题。然而，这本书的重点似乎完全偏离了这个方向。当我翻到“故障排除”这一章时，我发现它更多地讨论了“硬件兼容性理论模型”以及“系统稳定性数学分析”，而不是提供一个清晰的、步骤化的诊断流程。比如，书中花了整整五页纸来论证不同品牌电源供应器（PSU）在极端负载下的功率衰减曲线，这对一个仅仅是想知道“我的500W电源带不带得动RTX 3060”的读者来说，简直是天书。我尝试着按照书里关于“蓝屏错误代码分析”的章节去操作，结果发现它列举的错误代码大多是Windows NT时代遗留下来的老旧代码，而对于Windows 10/11中常见的内核错误，它只是简单地提及了“驱动冲突”这几个字，便戛然而止。这本书的深度显然是面向底层固件或者硬件设计人员的，对于普通装机用户而言，它提供的解决思路太过于宏大和抽象，根本无法落地到实际操作层面。读完这一部分，我感觉自己对计算机的理解提高了不少，但动手能力却丝毫没有长进。

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这本书的语言风格，怎么说呢，有一种非常强烈的、老派工程师的傲慢感。全书充斥着大量的专业缩写词，即便是像“BIOS”和“CMOS”这样的基础术语，作者也极少在第一次出现时进行完整的解释，而是直接假设读者已经对这些概念了如指掌。例如，书中提到“通过修改北桥的FSB频率来优化内存时序”，这句话本身对我来说信息量太大，我需要停下来，去搜索引擎上查“北桥是什么东西”、“FSB”的具体含义，以及“内存时序”到底该如何量化，才能勉强理解作者想表达的那个微小的技术点。更令人沮丧的是，书中引用的参考资料和标准，很多都指向了十多年前的行业规范，让我怀疑这本书的修订频率是否跟得上硬件的迭代速度。我尤其想找关于固态硬盘（SSD）的主控技术和固件升级的章节，毕竟这是现代电脑的核心部件，但书中关于存储的部分，几乎全部集中在IDE和SATA I/II的机械硬盘性能对比上，SSD只被轻描淡写地提到了两三次，而且措辞非常保守，像是对新技术持怀疑态度。

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从内容结构上来看，这本书的章节安排也透露出一种“学术优先于应用”的倾向。它花费了大量的篇幅来介绍CPU的流水线结构和缓存L1/L2/L3的层级设计原理，包括各种乱序执行和分支预测算法的数学模型推导。虽然这些内容在理论上非常严谨，但对于一个只想知道“我该选i5还是i7”的读者来说，这些信息完全是噪音。我想知道的是，不同核心架构（比如Intel的P核与E核）在日常办公和游戏中的实际功耗差异和温度表现，但书中提供的所有数据都是基于实验室环境下的理论最大值测试，缺乏实际的“使用场景”参考。更别提书中对于操作系统安装和驱动程序部署的描述了。它对Windows 11的图形化安装界面只用了不到半页的篇幅一笔带过，反而花了整整一章的篇幅来详细介绍如何通过命令行模式安装一个DOS驱动程序。这种内容分配比例，让我感觉这本书更像是“计算机体系结构基础”的教材，而不是一本面向实际装机和维护的实操指南。

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