CMOS/CCD Sensors and Camera Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:Gerald C. Holst

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-10-31

价格:USD 90.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780819467300

丛书系列:

图书标签:

• CMOS/CCD
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现代光电探测与图像处理技术概览 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代光电探测与图像处理技术框架，重点关注那些与CMOS/CCD传感器及其底层工作原理和系统集成相对独立或侧重于更宏观应用层面的主题。 本书不涉及或仅作为背景知识提及半导体光电转换器件（如CMOS/CCD）的具体结构、制造工艺、噪声模型和读出电路设计等核心内容。相反，我们将焦点投向光信号被捕获之后，如何有效地被数字化、分析、解释并最终转化为有意义信息的完整流程。 本书结构分为四个主要部分：先进光学系统设计与建模、数字图像处理的高级算法、特定应用场景下的视觉系统集成，以及数据管理与视觉计算。 --- 第一部分：先进光学系统设计与建模 (Advanced Optical System Design and Modeling) 本部分专注于光信号的采集前端——光学系统——的设计与优化，它决定了进入探测器（无论其内部结构如何）的光场分布和质量。我们将探讨超越基本透镜成像理论的复杂光学现象和设计方法。 第一章：衍射光学与非球面设计 (Diffractive and Aspheric Optics) 本章将深入探讨利用几何光学难以描述的衍射效应在成像系统中实现特定功能的方法。内容包括菲涅耳透镜、全息元件（Holographic Elements）的设计原理、微结构光栅（MOEs）在光束整形中的应用。随后，我们将详细分析非球面透镜在校正传统球面像差（如球面像差、彗差、像散）中的核心作用，包括Zernike多项式在描述非球面曲面和像差校正中的应用，以及如何使用商业光学设计软件（如Zemax或Code V）进行迭代优化，以满足极高分辨率或宽视场角的要求。 第二章：光传输理论与散射模型 (Light Propagation Theory and Scattering Models) 本章侧重于光线在复杂介质中传播的数学描述。我们将从惠更斯-菲涅耳原理出发，探讨菲涅耳衍射和夫琅禾费衍射的适用条件。重点内容包括对特定介质（如雾、烟、水下环境）中光的衰减、吸收和散射的建模，特别是瑞利散射和米氏散射对成像质量的影响分析。此外，还会介绍波导光学和光子晶体结构在引导和控制光路方面的基本原理，这些内容独立于传感器类型。 第三章：光度测量学与辐射传输 (Photometry and Radiative Transfer) 本章聚焦于光能量的量化和描述。我们将区分辐亮度（Radiance）、辐通量（Flux）和照度（Illuminance）等关键物理量，并讨论如何进行精确的辐射度量。内容包括标准光源的特性、绝对辐射定标方法的理论基础（不涉及传感器灵敏度），以及在复杂场景中应用蒙特卡洛方法模拟光线在多重反射环境下的传输过程，以预测场景的真实亮度分布。 --- 第二部分：数字图像处理的高级算法 (Advanced Algorithms in Digital Image Processing) 本部分是本书的核心，关注于图像数据（一旦被数字化）如何通过计算手段进行增强、恢复和特征提取。这部分内容关注算法本身，与数据的原始采集媒介无关。 第四章：多尺度分析与小波变换 (Multi-Scale Analysis and Wavelet Transforms) 本章将详细阐述小波理论在图像处理中的应用。内容包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的构建、正交基的选择（如Haar, Daubechies）及其在图像分解中的作用。重点探讨小波在图像去噪（基于阈值处理）、图像融合（多分辨率融合策略）以及实现高效图像压缩（如JPEG2000的基础）中的优势。 第五章：图像复原与逆问题求解 (Image Restoration and Inverse Problem Solving) 图像复原是处理退化过程的逆运算。本章将深入研究点扩散函数（PSF）的估计方法（盲解卷积）。我们将重点介绍Wiener滤波、Richardson-Lucy迭代算法等经典复原方法，并转向更现代的基于正则化的技术，如Tikhonov正则化、Total Variation (TV) 模型在保持边缘清晰度方面的应用，以及如何将这些优化问题转化为凸优化或变分问题进行求解。 第六章：形态学处理的进阶应用 (Advanced Applications of Mathematical Morphology) 本章超越了基础的腐蚀和膨胀操作。我们将探讨结构元素（Structuring Element）的自适应设计、基于形态学的操作符（如Top-Hat, Bottom-Hat变换）在背景去除和特征提取中的应用。更高级的内容包括灰度形态学、形态学重建（Morphological Reconstruction）及其在二值图像分割和骨架提取中的精确控制。 第七章：特征描述与描述符 (Feature Description and Descriptors) 本章聚焦于如何从图像中提取稳定且具有辨识度的信息点。我们将系统梳理SIFT、SURF等经典局部特征描述符的数学原理，分析它们对尺度和旋转的鲁棒性来源。随后，介绍更现代的、基于学习的方法（如深度特征提取器）在特征描述中的作用，以及如何利用这些描述符进行图像匹配、目标跟踪和三维重建的初步几何分析。 --- 第三部分：特定应用场景下的视觉系统集成 (System Integration for Specific Visual Applications) 本部分关注如何将光电成像能力与特定的物理或计算需求相结合，侧重于系统级的架构设计而非单个组件的性能。 第八章：高动态范围（HDR）成像系统架构 (High Dynamic Range (HDR) System Architecture) 本章讨论在单次曝光无法覆盖场景亮度范围时，如何设计一个系统级的HDR解决方案。内容包括多曝光合成技术（如曝光融合算法）、时间域与空间域的HDR技术对比，以及梯度域HDR重建方法。重点分析跨模态数据融合（例如，结合低光信号与长曝光信号）的同步与校准挑战，而不深入探讨具体传感器如何实现多档曝光读出。 第九章：3D重建与立体视觉 (3D Reconstruction and Stereoscopic Vision) 本章专注于从二维图像序列中恢复场景的深度信息。内容包括经典双目视觉的几何校正、极线校正、视差图的计算与优化（如全局优化方法）。还将介绍主动立体视觉系统（如结构光、飞行时间原理）的基本概念，侧重于如何将获取的深度数据与已知的相机标定参数进行整合，生成三维点云模型。 第十章：时间序列图像分析与运动估计 (Time-Series Image Analysis and Motion Estimation) 本章关注图像序列的时间维度信息。我们将深入探讨光流法的基本模型（如亮度恒定假设），并分析Horn-Schunck（全局）和Lucas-Kanade（局部）方法的数学推导。内容还包括用于运动补偿和视频压缩中的块匹配算法原理，以及如何从光流场中反演出相机的运动轨迹（Structure from Motion的早期阶段概念）。 --- 第四部分：数据管理与视觉计算 (Data Management and Vision Computation) 本部分讨论大规模图像数据的组织、存储以及与高性能计算平台的接口问题。 第十一章：高性能图像数据管道 (High-Performance Image Data Pipelines) 本章探讨如何设计高效的数据流架构以处理高帧率、高分辨率的图像流。内容包括内存布局优化（如缓存一致性）、异构计算（CPU/GPU/FPGA）的任务分配策略，以及使用CUDA/OpenCL进行大规模并行图像滤波和特征提取的编程范式。重点是如何设计I/O层以最小化数据搬运延迟。 第十二章：图像数据标注、存储与检索 (Annotation, Storage, and Retrieval) 随着视觉系统生成的数据量爆炸式增长，如何有效管理这些数据变得至关重要。本章讨论图像数据的标准化标注格式（如COCO, Pascal VOC），高效的索引技术（如基于特征哈希的相似性搜索），以及针对大规模图像数据集的分布式文件系统（如Hadoop/Ceph）的优化存储策略。 总结： 本书提供了一套完整的、从光场到高层理解的工具箱。它假设读者已经熟悉光电转换的基本原理，并将精力集中于如何优化光信号的捕获质量、如何通过先进算法提取信息，以及如何将这些处理能力集成到高性能的计算系统中，从而为任何依赖视觉信息的工程应用（无论底层传感器技术如何）打下坚实的理论和实践基础。

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