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出版者:人民邮电出版社

作者:考克斯

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:2009-8

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787115210746

丛书系列:图灵原版数学·统计学系列

图书标签:

• 数学
• 统计
• 概率论与统计学
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• 科学
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• 管理
• 统计推断
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• 抽样分布
• 大样本理论
• 非参数统计
• 贝叶斯统计

现代光学成像技术与应用 内容提要： 本书系统阐述了现代光学成像领域的前沿理论与关键技术，旨在为光学工程、精密仪器、生物医学成像等相关领域的研究人员、工程师和高年级学生提供一份详尽而深入的参考。全书内容涵盖了从基础的光波传播与成像原理，到先进的计算成像、自适应光学以及多模态融合技术。重点突出了高分辨率成像、实时动态捕捉以及在复杂介质中穿透成像的最新进展。 第一章：光与物质相互作用的基础 本章奠定了全书的理论基础，详细探讨了光在真空和介质中传播的基本规律。首先回顾了电磁波理论在描述光现象中的核心地位，特别是麦克斯韦方程组在光学领域的应用。随后，深入分析了光的波动性与粒子性，重点讨论了光的相干性、偏振态及其在成像系统中的影响。在物质部分，详细阐述了光与物质相互作用的微观机制，包括吸收、散射、折射和衍射现象。特别是对瑞利散射、米氏散射以及拉曼散射在成像过程中的影响进行了量化分析，为理解复杂介质成像的挑战打下坚实基础。本章末尾引入了傅里叶光学，阐述了空间频率域与物体的关系，这是理解所有现代成像系统的关键数学工具。 第二章：经典成像系统的优化与限制 本章聚焦于传统透镜成像系统的设计、优化及其固有的局限性。从几何光学出发，介绍了系统的基本参数，如数值孔径（NA）、放大倍率和视场角。随后，进入衍射光学理论，详细推导了点扩散函数（PSF）和调制传递函数（MTF），这是衡量成像系统性能的两大核心指标。针对成像质量的限制因素，本章深入分析了由衍射极限、像差（如球差、彗差、像散、场曲和色差）引起的成像退化。随后，系统地介绍了校正像差的常用方法，包括使用非球面镜面、复曲面设计以及多组元复合透镜的设计准则。对于高精度的工业检测和计量应用，本章详细介绍了如何通过优化MTF曲线来设计满足特定分辨率要求的成像系统。 第三章：计算成像的兴起与核心算法 计算成像（Computational Imaging, CI）是现代光学技术革命的核心驱动力之一。本章系统介绍了如何将先进的信号处理和优化算法融入到光学系统中，以突破传统成像的物理限制。首先，详细讲解了压缩感知（Compressed Sensing, CS）在稀疏表示和欠采样成像中的应用，特别是用于快速获取高光谱或高分辨率图像的技术。接着，深入探讨了基于相位恢复的计算成像方法，如计算全息术和梯度下降算法在光场（Light Field）成像中的应用，阐述了如何通过采集多个角度或不同焦平面信息来重建三维场景。本章还包括了对基于深度学习的图像复原技术的研究，特别是如何利用卷积神经网络（CNN）替代传统的迭代反卷积方法，以实现对模糊、噪声和深度信息的实时、高精度估计。 第四章：自适应光学（AO）系统及其在湍流中的应用 自适应光学技术是解决大气湍射、生物组织散射等动态退化问题的关键。本章详细阐述了AO系统的基本构成：波前传感器、波前控制器（变形镜或微镜阵列）和闭环控制算法。在波前传感方面，重点介绍了夏克-哈特曼（Shack-Hartmann）波前传感器的工作原理、其对局部斜率的测量能力以及Zernike多项式在波前重构中的应用。在控制算法层面，深入分析了卡尔曼滤波和模型预测控制在实时补偿快速变化的波前畸变中的性能优势。本章还通过大量的实际案例，展示了AO技术在天文望远镜提高角分辨率、在显微镜中实现深层活体组织的高保真成像等方面的突破性进展。 第五章：高分辨率成像与超分辨技术 突破衍射极限是光学成像领域长期追求的目标。本章专注于超分辨成像（Super-Resolution, SR）技术，涵盖了从硬件设计到算法实现的多个层面。首先回顾了STED（受激发射损耗）和PALM/STORM（光激活定位显微）等基于荧光标记的单分子定位显微技术，详细分析了其光物理机制和亚20纳米尺度的分辨率实现路径。在计算超分辨方面，重点阐述了多帧图像超分辨率重建（Multi-Frame SR）的算法，如稀疏表示法和深度学习超分辨网络（如SRCNN, ESRGAN）如何通过学习低分辨率到高分辨率的映射关系来有效重建细节。此外，还讨论了利用空间光调制器（SLM）进行结构光照明，实现无需标记的宽场超分辨成像的前沿工作。 第六章：多模态融合与生物医学成像前沿 现代光学成像日益倾向于整合不同物理原理来获取更丰富的信息。本章探讨了多模态成像系统的设计理念与融合策略。详细介绍了光学相干层析成像（OCT）的原理及其在眼科和心血管诊断中的应用，并结合其与电学信号（如电生理）的融合方式。针对深层组织成像的挑战，本章深入研究了光声成像（Photoacoustic Imaging, PAI），解释了光热效应、声波产生和超声接收的全过程，并探讨了如何结合功能性信息（如血氧饱和度）。本章还讨论了将分子探针与先进的显微技术（如双光子显微镜）结合，实现活体、高对比度、深度可控的分子和细胞水平成像的前沿研究。 第七章：新型探测器与图像质量评估 成像系统的最终性能严重依赖于探测器的能力。本章详细介绍了当前主流和新兴的光电探测器的物理基础和性能参数。重点对比了CCD、CMOS以及新兴的单光子雪崩二极管（SPAD）阵列的优缺点，特别是量子效率（QE）、读取噪声和动态范围。针对弱光和高通量应用，深入分析了电子倍增CCD（EMCCD）和背照式CMOS（sCMOS）的工作原理。此外，本章专门设立一节讨论图像质量的量化评估标准，超越传统的信噪比（SNR），引入了感知质量评估（如SSIM）和特定应用下的性能指标，为系统的客观比较提供科学依据。 第八章：新兴技术展望：AI驱动的成像系统 本章面向未来，探讨了人工智能对光学成像技术带来的颠覆性变革。重点分析了生成式对抗网络（GANs）在合成高保真图像、模拟不同光学系统表现以及增强低质量输入方面的潜力。讨论了如何利用强化学习来优化自适应光学的控制策略，使其能更快速地适应环境变化。最后，展望了可重构光学系统（Reconfigurable Optics）的未来，即系统能够通过软件动态改变其光学功能（如焦距、波前整形），实现“一台设备，多种成像模式”的集成化目标。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我本来以为它会比较侧重于理论推导，可能读起来会比较枯燥，但没想到作者在讲解每一个核心概念时，都能结合非常贴切的实际案例。比如，在讨论假设检验的时候，作者没有简单地罗列公式，而是深入剖析了不同场景下如何选择合适的检验方法，以及每种方法背后的统计学原理和实际应用中的局限性。这种“理论联系实际”的写法，极大地降低了我的理解门槛。我感觉自己不仅仅是在学习一套知识体系，更像是在跟一位经验丰富的导师进行一对一的深度交流，他对问题的剖析总是能直击要害，让人茅塞顿开。尤其是那些复杂的推导过程，作者的逻辑链条非常清晰，一步一步地引导读者思考，让人感觉一切都是那么水到渠成。

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这本书的语言风格非常独特，既保持了学术著作应有的精确和严谨，又充满了令人惊喜的文学色彩。作者的遣词造句十分讲究，很多地方的描述，即便是对一个枯燥的数学概念，也能写得生动形象，富有画面感。例如，他对“大数定律”的描述，没有使用生硬的数学语言，而是用了一种类比的方式，让我立刻体会到这种统计学现象背后的宏观规律。这种行文的流畅性，使得原本可能需要反复研读的章节，也能一气呵成地读下去。我很少能在技术性如此强的著作中，体会到这种阅读的愉悦感，它不像是在啃一本教材，更像是在品读一部经过精心打磨的智力小说，充满了探索的乐趣。

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这本书的配套资源和结构组织也做得非常出色，极大地提升了学习效率。作者非常贴心地在每章的末尾设置了“自测与反思”环节，这些问题不是简单的知识点回顾，而是设置了一些需要综合运用多个概念才能解答的开放性挑战。我发现，只有真正去尝试解答这些问题，才能发现自己知识体系中的薄弱环节。此外，书中对经典统计学流派的介绍也十分到位，它没有偏袒任何一方，而是公平地展示了不同学派的观点、优势与适用场景，这对于形成一个全面的统计学视野至关重要。这本书不是为了让你成为某个特定流派的信徒，而是让你成为一个能够融会贯通的统计实践者。我感觉这本书的价值在于，它提供了一个坚实的基础，让读者可以在此之上，构建自己独特的分析框架。

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这本书的装帧设计很有意思，拿到手里就觉得分量十足，拿在手里沉甸甸的，很有质感。封面设计简洁大气，一看就是那种非常专业的学术书籍。我最喜欢的是它里面的排版，字体大小和行距都处理得恰到好处，读起来非常舒服，即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。而且，书中的图表制作得非常精美，无论是示意图还是数据可视化图表，都清晰明了，让人一目了然。我特别欣赏作者在细节上的用心，比如对参考文献的标注，格式统一规范，查找起来非常方便，体现了严谨的学术态度。这本书的印刷质量也很高，纸张光滑，油墨均匀，没有出现错印漏印的情况，这对于一本技术性很强的书籍来说，是非常重要的。总的来说，这本书从外到内都给人一种高品质的感觉，光是放在书架上，都觉得很有档次。

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阅读这本书的过程，简直就是一场思维方式的重塑之旅。我过去在处理数据和做决策时，总会下意识地依赖直觉，但这本书彻底改变了我的这种习惯。它教会我如何用一种更加系统、更加量化的方式去审视世界。书中对概率论基础的梳理非常扎实，但它并没有停留在基础层面，而是迅速将读者带入到高阶推断的殿堂。我尤其欣赏作者在讲解“信息获取”与“不确定性管理”时的深刻洞察。他不仅仅是教授“如何做统计”，更重要的是教会我们“如何思考统计问题”。读完后，我发现自己在日常工作中，对于随机性和因果关系的判断变得更加审慎和客观，这种思维上的提升，远比记住几个公式要宝贵得多。

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