具體描述
編輯推薦
光是物理世界觀測的重要載體之一，對高維連續光信號在空間、角度、頻譜、時間各維度觀測的實現與飛躍，譜寫瞭近百年諾貝爾自然科學奬的輝煌篇章。同時近年來計算機視覺與數字信號處理、圖形學等學科飛速發展，經過深度交叉而形成瞭計算攝像學。目前這方麵的書籍十分少見，給從事相關研究的人員和想要學習的學生帶來瞭極大的不便，因此本書主要定位為供計算攝像學相關研究人員和學生學習和參考的專業書籍。內容簡介
本書是戴瓊海教授所帶領的計算攝像學團隊的集體成果。戴教授立足國際前沿熱點，緊隨潮流，率先在國內引入該研究方嚮。索津莉博士作為實驗室計算攝像組負責人參與瞭本書大部分研究工作。戴瓊海教授、索津莉博士與季嚮陽教授共同參與瞭本書的組織與撰寫。其他參與本書所述研究工作的諸多師生，雖未作為圖書作者，但他們的不懈探索和努力工作構築瞭本書的主體內容。內頁插圖
目錄
第 1章計算攝像學背景綜述 .....................................................11.1計算攝像學學科簡介 ....................................................1
1.2全光函數 .....................................................................3
1.2.1 空間維度 ..........................................................3
1.2.2 角度維度 ..........................................................5
1.2.3 頻譜維度 ..........................................................8
1.2.4 時間維度 ..........................................................9
1.2.5 動態範圍與極化 .............................................. 16
1.2.6 聯閤維度采集 .................................................. 17
1.2.7 光的其他特性 .................................................. 18
1.3本書內容與總述 ......................................................... 20
第 2章高幀率視頻與 3維結構計算重建 ................................. 21
2.1原始高幀率視頻的聯閤非高斯去噪和超分辨率重建 ....... 21
2.1.1 介紹 ............................................................... 21
2.1.2 相關工作 ........................................................ 23
2.1.3 模型建立 ........................................................ 24
2.1.4 優化算法 ........................................................ 28
2.1.5 實驗結果與分析 .............................................. 31
2.1.6 總結與討論 ..................................................... 42
2.2時間解耦的多視角高速運動計算成像 ........................... 43
2.2.1 高速運動計算成像相關工作介紹 ....................... 46
2.2.2 多視角高速運動計算成像的係統構建與采集方法 ......................................................... 49
2.2.3 時間解耦的高速運動幾何信息計算重構 ............. 50
2.2.4 時間解耦的高速運動紋理信息計算重構 ............. 54
2.2.5 實驗結果與分析 .............................................. 61
第 3章高分辨率超光譜視頻計算采集...................................... 67
3.1棱鏡掩膜式光譜視頻捕獲方法和係統 ........................... 67
3.1.1 光譜視頻捕獲相關工作介紹 .............................. 68
3.1.2棱鏡掩膜式光譜視頻捕獲方法 ..............................................71
3.1.3棱鏡掩膜式光譜視頻捕獲係統構建 ........................................78
3.1.4實驗結果與應用實例 ............................................................83
3.1.5總結與討論 .........................................................................88
3.2混閤相機式光譜視頻捕獲方法和係統 ...............................................89
3.2.1混閤相機式光譜視頻捕獲方法 ..............................................90
3.2.2混閤相機式光譜視頻捕獲係統構建 ........................................96
3.2.3實驗結果與應用實例 ............................................................99
3.3基於混閤相機的場景自適應高分辨率高光譜視頻采集 ...................... 105
3.3.1基於混閤相機的自適應式光譜視頻采集方法 ........................ 105
3.3.2實驗結果與應用實例 .......................................................... 109
3.4對偶編碼高光譜成像 .................................................................... 111
3.4.1高光譜成像簡介 ................................................................ 111
3.4.2對偶編碼高光譜采集與重構 ................................................ 112
3.4.3總結與討論 ....................................................................... 117
3.5雙頻編碼：基於壓縮感知的高質量的熒光及反射光的獲取 ................ 118
3.5.1引言 ................................................................................. 118
3.5.2相關工作 .......................................................................... 120
3.5.3建模 ................................................................................. 121
3.5.4優化 ................................................................................. 124
3.5.5實驗結果與分析 ................................................................ 126
3.5.6總結與討論 ....................................................................... 131
第 4章高分辨率自由景深計算采集 ........................................................... 132
4.1散焦視頻對同時重構深度和全聚焦視頻 .......................................... 132
4.1.1散焦深度重構介紹 ............................................................. 132
4.1.2相對散焦模糊深度視頻初始化 ............................................ 136
4.1.3時空聯閤優化深度和全聚焦視頻 ......................................... 139
4.1.4多散焦視頻的聯閤散焦去模糊 ............................................ 139
4.1.5時空聯閤優化數值解法 ...................................................... 140
4.1.6實驗結果與分析 ................................................................ 142
4.1.7總結與討論 ....................................................................... 152
4.2編碼重聚焦成像 ........................................................................... 152
4.2.1場景重聚焦介紹 ................................................................ 152
4.2.2場景重聚焦技術背景 .......................................................... 154
4.2.3單曝光編碼重聚焦采集和重構 ............................................ 156
4.2.4稀疏編碼重構深度和全聚焦圖像 ......................................... 158
4.2.5實驗結果 .......................................................................... 162
4.2.6分析討論 .......................................................................... 164
4.2.7總結與討論 ....................................................................... 165
4.3基於散焦綫索的單目立體成像 ....................................................... 165
4.3.1引言 ................................................................................. 165
4.3.2光圈狀濾波器的基本原理 ................................................... 166
4.3.3深度估計 .......................................................................... 170
4.3.4實驗結果與分析 ................................................................ 171
4.3.5總結與討論 ....................................................................... 175
第 5章模糊圖像的計算重建 ..................................................................... 177
.....
前言/序言
計算攝像學有機結閤成像係統的采集能力與計算機的計算能力，實現高維視覺信息的全方位采集，是計算機視覺、圖形學、光學、信號處理等深度交叉的新興學科。該方嚮的研究於21世紀初由斯坦福大學、麻省理工學院、哥倫比亞大學等國際著名研究機構的學者共同發起並蓬勃開展。計算攝像理論與技術打破傳統數字圖像、視頻領域先采集後處理的模式，模糊采集與處理之間的界限，在信號處理理論的指導下將相機采集與計算機後續處理有機結閤，在有限的係統采集資源下實現高維視覺信息的耦閤采集與解耦重構。計算攝像理論和關鍵技術以高維高分辨光信息捕獲為核心任務，革新成像係統的形式和機製，實現視覺信息的采集，解析場景屬性，突破現有相機成像質量的局限，有效擴大視覺信息的後處理空間。計算攝像方法代錶未來相機研發的新方嚮，同時吸引瞭來自學術界，乃至工業界的廣泛關注和極大投入。這一研究方嚮近年來飛速發展，湧現瞭大量優秀的科研成果。清華大學寬帶網與數字媒體實驗室於2010年正式成立計算攝像研究組，在國內率先開展瞭計算攝像相關的研究。研究組具備計算攝像研究的硬件平颱，投入大量的精力，研發新的成像機製、設計並搭建新的成像係統、鑽研高性能計算重構方法，圍繞全光函數各個維度的計算采樣與重構全麵係統開展工作。實驗室以自主科研、獨立創新為主，同時與麻省理工學院、斯坦福大學、加州理工學院等國際頂級研究機構保持密切閤作，取得瞭一係列創新的成果。相關文章發錶在計算攝像領域頂級會議以及視覺與圖形學領域頂級會議的計算攝像專題，獲得瞭國際同行的高度認可。在知識産權方麵，形成瞭一批具有自主知識産權的關鍵技術，申請並獲得一係列國內、國際專利授權。此外，計算攝像對於成像能力的突破，使得相關成果具有廣闊的産業化與應用前景。
這裏，我們匯集瞭清華大學寬帶網與數字媒體實驗室近年來計算攝像方麵的研究成果，希望能夠藉此為計算機視覺、圖形學等相關學科提供新的視角與思路，並推動國內計算攝像學的發展，吸引和鼓勵更多的團隊加入該新興領域的研究，為我國在該新興領域爭得
一席之地。作者還希望以此作為契機，為光學、生物醫學、天文、對地觀測等領域的成像研究提供藉鑒，促進科學觀測儀器的研發和基礎學科的發展。
本書是戴瓊海教授所帶領的計算攝像學團隊的集體成果。戴教授立足國際前沿熱點，緊隨潮流，率先在國內引入該研究方嚮。索津莉博士作為實驗室計算攝像組負責人參與瞭本書大部分研究工作。戴瓊海教授、索津莉博士與季嚮陽教授共同參與瞭本書的組織與撰寫。其他參與本書所述研究工作的諸多師生，雖未作為圖書作者，但他們的不懈探索和努力工作構築瞭本書的主體內容。
本書所介紹的研究工作均在國傢自然科學基金委資助下完成，特此緻謝其對該領域和我們科研工作的大力支持。作者在此一並緻謝參與本書相關科研工作的多位老師、研究生以及國內外閤作者，感謝實驗室研究生為稿件進行校對。衷心感謝清華大學齣版社王一玲編輯，她和她的同事在圖書的整個編輯和齣版方麵付齣瞭大量心血。本書在編撰過程中得到瞭諸多同行的支持，並給予瞭許多建設性指導意見，在此我們錶示誠摯的謝意。
用戶評價
這本《計算攝像學: 全光視覺信息的計算采集》的書名，光聽起來就讓我對接下來的閱讀充滿瞭好奇與期待。雖然我還沒有翻開書頁，但“全光視覺信息”這個詞匯本身就勾起瞭我對信息捕捉方式的深刻思考。我們現在習慣於用鏡頭、傳感器來“看”，這似乎是理所當然的，但“全光”二字暗示著一種突破，一種可能更全麵、更本質的視覺信息獲取方式。我忍不住設想，這是否意味著能夠捕捉到人眼無法感知的光綫信息？比如，超高動態範圍的光照，或是更精細的光場分布？而“計算采集”則錶明，這並非簡單的物理過程，背後必然蘊含著復雜的算法和處理技術。這本書會帶我進入一個怎樣的數字世界？是構建虛擬場景的基石，還是增強現實的實現者？亦或是能夠解鎖全新的人機交互方式？我甚至聯想到，在科學研究領域，這種技術能否幫助我們觀測宇宙深處、微觀世界的細微之處，抑或是為醫療診斷提供更豐富的視覺綫索？它的應用前景似乎是無限的，光是想象就足夠讓人激動。我迫切地想知道，書中會以怎樣的邏輯和深度來闡述這些概念，是否會深入到數學模型、硬件設計，還是著重於算法的實現和優化？我期待它能為我打開一扇通往未知視覺世界的大門。
評分作為一名對未來科技發展趨勢保持高度關注的讀者，我總是在尋找那些能夠引領下一波技術浪潮的先驅性著作。《計算攝像學: 全光視覺信息的計算采集》這本書，僅僅從書名就給我一種“硬核”又“前沿”的感受。我理解，“計算攝像學”本身就是一個交叉學科的産物，它將光學、電子學、計算機科學以及數學等多個領域的知識融為一體。而“全光視覺信息”和“計算采集”的組閤，更是強調瞭其獨特性和顛覆性。我不禁開始思考，這種技術是否能夠徹底改變我們獲取視覺信息的方式？傳統相機是通過聚焦鏡頭來捕捉二維平麵上的光綫，而“全光”是否意味著它能夠采集到空間中所有方嚮的光綫信息，就像一個360度的“全息”數據采集器？“計算采集”則暗示瞭信息采集過程本身就充滿瞭智能和算法的參與，而不是被動地接收光信號。這本書是否會詳細講解如何利用這些“全光”數據，通過強大的計算能力，重構齣高精度的三維模型、虛擬現實的場景，或者實現更逼真的增強現實效果？我期待它能夠揭示其中的奧秘，讓我對未來的視覺技術應用有更深刻的認知，或許還能從中找到一些創新研究的靈感。
評分當我看到《計算攝像學: 全光視覺信息的計算采集》這本書名時，我的第一反應是：這絕對是一本關於未來科技的書。我雖然不是技術專傢，但對於“計算”和“視覺”的結閤總是充滿瞭濃厚的興趣，因為它預示著我們看待和理解世界的方式將發生根本性的改變。“全光視覺信息”這個概念尤其吸引我，它似乎暗示瞭一種超越傳統相機局限的采集方式，能夠捕捉到人眼甚至現有相機無法觸及的光綫細節。我設想，這是否意味著這本書會探討如何從物理層麵，更全麵地獲取場景中的光綫分布信息，而不僅僅是簡單的亮度或顔色？而“計算采集”則進一步強調瞭算法在信息獲取過程中的核心作用，它可能意味著采集過程本身就充滿瞭智慧，能夠主動地、有選擇地去獲取最有價值的光學信息。這本書會不會帶我進入一個全新的計算框架，在那裏，圖像的獲取不再是光學元件的簡單堆疊，而是算法與硬件的深度融閤？我腦海中不禁浮現齣各種令人興奮的應用場景，例如，能否實現更加逼真的虛擬現實，或是能夠精確測量物體三維形狀和錶麵材質，甚至用於科學研究中的微觀成像？我期待這本書能夠以一種引人入勝的方式，為我揭示這些前沿科技背後的原理和潛力。
評分這本書的名字，像一道充滿魔力的咒語，瞬間將我的思緒帶入瞭一個充滿科技感和未知可能性的領域。我並非專業領域的從業者，但對“計算”和“視覺”的結閤總是有著天然的好奇。《計算攝像學: 全光視覺信息的計算采集》，光是這幾個詞語的排列組閤，就勾勒齣瞭一個宏大的圖景。我猜想，它所探討的“全光視覺信息”，可能是一種比我們現有成像技術更為全麵、更為根本的光學信息。它或許不再局限於捕捉錶麵的二維圖像，而是能夠深入到光綫在物體錶麵的反射、摺射、散射等一係列復雜過程中，獲取更豐富、更有深度的信息。而“計算采集”則暗示瞭，這種信息的獲取並非簡單的物理過程，而是需要高度智能化的算法來引導和處理。這本書是否會介紹一套全新的采集係統，它能夠通過某種方式，以“計算”的方式來主動“采集”這些“全光”信息？我腦海中浮現齣無數的畫麵：或許是能夠實時生成高精度3D模型的設備，或許是能夠以不可思議的方式“看透”物體內部的先進技術，又或者是在虛擬現實和增強現實領域帶來革命性突破的基石。我期待它能用一種清晰易懂的方式，為我打開這扇通往未來視覺技術的大門。
評分我一直對圖像處理和計算機視覺領域有著濃厚的興趣，尤其是那些能夠突破現有技術瓶頸、帶來革新性進展的研究方嚮。當我在書架上看到《計算攝像學: 全光視覺信息的計算采集》這本書時，我immediately被它所吸引。書名中的“全光”二字，讓我聯想到它可能涉及對光綫本身更深層次的理解和利用，而非僅僅是傳統意義上的成像。這是否意味著它能夠捕捉到場景中更為豐富的光場信息，從而實現諸如深度感知、光照估計、甚至物體材質的精確測量？我猜測這本書會深入探討如何通過巧妙的計算方法，從采集到的光信號中重構齣三維場景或具有更多語義信息的圖像。它可能會介紹一些我從未接觸過的傳感器技術，或者是創新的光學設計。我特彆好奇“計算采集”這個短語，它預示著硬件和軟件的緊密結閤，算法在信息采集過程中扮演著至關重要的角色，甚至可能顛覆傳統的成像流程。想象一下，如果通過這種技術，我們可以“反嚮”地追溯光源的位置和性質，或者以一種全新的方式來理解和操控光綫在三維空間中的傳播，那該是多麼令人興奮的事情。這本書能否為我提供一套全新的思考框架，去理解視覺信息的本質？
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