具体描述
《高清晰会议电视系统及应用技术》内容简介：高清晰会议电视系统及应用技术是最近发展起来的一门信息工程新技术，它运用高压缩和优良的编码解码方式，在有限的带宽资源下能远程传递质量特别好、画面特别清晰的运动图像。《高清晰会议电视系统及应用技术》旨在为推动这项业务的发展而献出微力。全书共分八章，系统地阐述了高清晰会议电视系统的基本原理和应用技术，包括高清晰会议电视系统概述、会议电视系统国际标准、视频媒体的编解码技术、高清晰会议电视系统的载体——通信网络、高清晰会议电视系统结构、高清晰会议电视系统设备配置与产品介绍、高清晰会议电视系统的应用案例、高清晰会议电视系统工程的安装与维护等内容。
《高清晰会议电视系统及应用技术》观点前瞻、注重应用、深入浅出、图文并茂，可供国家机关、企事业单位中各类会议电视系统的管理人员、各类信息工程专业公司中从事会议电视工程的技术人员、各级信息系统工程公司、设计单位、建设单位等参考，也可作为大中专院校相关专业师生的参考用书。
现代光学成像技术：原理、系统与前沿应用 内容提要 本书系统性地梳理了现代光学成像领域的核心理论、关键技术及其在多个行业的深度应用。全书内容聚焦于超越传统可见光成像范畴的前沿技术，包括超分辨成像、计算成像、红外热成像、太赫兹成像以及新型传感器的集成应用。本书旨在为光学工程、电子信息、精密仪器以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级本科生提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。 第一章 绪论：光学成像的范式转变与未来趋势 本章首先回顾了传统光学成像的历史沿革与基本限制，特别是衍射极限对分辨率的约束。随后，引出计算成像（Computational Imaging）作为解决经典光学难题的关键范式。详细阐述了信息获取与信息处理深度融合的趋势，并对未来十年内光学成像技术可能突破的方向进行了展望，如活体组织深层成像、实时三维重建以及多光谱融合。本章强调了硬件设计与软件算法协同优化的重要性。 第二章 衍射极限的突破：超分辨成像技术 本章深入探讨了如何突破阿贝衍射极限，实现超越传统光学显微镜分辨率的成像方法。 2.1 荧光超分辨技术（STED, PALM/STORM）： 详细分析了受激发射调控（STED）和单分子定位显微技术（PALM/STORM）的物理基础、关键试剂的选择标准，以及如何通过精确的时间序列数据采集和复杂的图像重建算法实现纳米级分辨率。重点讨论了活细胞成像中光毒性和漂白效应的抑制策略。 2.2 散射介质成像： 针对光在生物组织等散射介质中传输的难题，介绍了利用波前整形（Wavefront Shaping）技术来聚焦或恢复穿过散射层的光信号的原理，包括基于反馈和基于引导波的方法。 2.3 编码孔径与计算方法： 阐述了利用傅里叶光学和编码孔径技术（如相位恢复算法）来提高信噪比和有效分辨率的方法，并对比了这些方法在速度和复杂性上的优劣。 第三章 计算成像的基石：传感器与数据获取 本章聚焦于现代光学系统中的新型传感器设计和高效数据采集策略。 3.1 探测器技术进展： 详细比较了CMOS、CCD、SPAD（单光子雪崩二极管）以及量子点探测器在灵敏度、动态范围和读出噪声方面的性能差异。重点讨论了事件驱动相机（Event-based Cameras）在高速动态场景捕捉中的应用潜力。 3.2 压缩感知成像（Compressive Sensing）： 系统阐述了信号的稀疏性表示、不相干测量理论以及恢复算法（如OMP、ISTA/FISTA）。详细介绍了如何设计特定的测量矩阵（如伪随机二进制相位板）来实现高效的欠采样成像。 3.3 侧视成像与合成孔径： 讲解了干涉测量和合成孔径技术（如EO/IR合成孔径雷达的原理迁移）在扩展有效视场和提高角分辨率方面的应用，特别是微小型化合成孔径光学系统的实现挑战。 第四章 新型波段成像技术 本章将研究重点扩展到传统可见光范围之外的电磁波谱，特别是红外和太赫兹波段。 4.1 中远红外热成像系统： 深入分析了热辐射的基本定律（普朗克定律、维恩位移定律），红外焦平面阵列（FPA）的制造工艺、噪声源（NEP/NETD）分析以及热像仪的标定流程。重点探讨了微测热像仪在环境感知和目标识别中的应用。 4.2 太赫兹（THz）时域光谱与成像： 介绍了太赫兹波在穿透非极性材料方面的独特优势。详细讲解了基于飞秒激光的太赫兹时域光谱（THz-TDS）的产生、探测机制，以及如何通过相位信息重建物体的三维结构或化学成分信息。讨论了其在无损检测和安检领域的具体部署。 第五章 深度感知与三维重建 本章专注于从二维图像数据中恢复物体的几何结构信息。 5.1 结构光与飞行时间（ToF）技术： 详细对比了主动式深度传感技术。分析了结构光系统的调制编码、解码算法（如相关法、相位解调法）的精度限制。对ToF传感器中光子渡越时间（pToF）测量的原理、背景光抑制技术和深度非线性校正方法进行了深入阐述。 5.2 运动恢复结构（SfM）与多视图几何： 从对极几何、本质矩阵、基础矩阵的数学原理出发，系统讲解了如何通过多张不同视角的二维图像估计出场景的三维结构和相机的位姿。强调了特征点提取、匹配和鲁棒性优化的流程。 5.3 深度学习在三维重建中的集成： 探讨了如何利用卷积神经网络（CNN）进行单目深度估计、场景语义分割与三维模型的自动生成，以及神经辐射场（NeRF）技术如何实现高保真度的视图合成。 第六章 图像增强与机器视觉融合 本章关注成像后的数据处理，特别是如何利用先进算法提升图像质量和信息提取能力。 6.1 增强视觉性能的图像复原算法： 系统介绍了基于统计模型的图像去噪（如BM3D）、运动模糊恢复（反卷积技术）以及在低照度或恶劣天气条件下图像增强的非线性映射方法。 6.2 深度学习驱动的图像超分与去伪影： 阐述了生成对抗网络（GAN）和超分辨率网络（SRCNN, ESRGAN）在图像细节重建中的应用。分析了在稀疏采样或低信噪比数据采集后，如何利用深度网络进行数据驱动的信号恢复和伪影抑制。 6.3 跨模态数据融合： 讨论了可见光图像、红外图像和激光雷达点云数据在特征提取和信息加权融合上的先进方法，以实现对复杂环境更鲁棒的感知能力，如夜间自动驾驶中的多传感器融合策略。 附录A：光学成像系统设计与仿真工具 本附录介绍了使用Zemax OpticStudio和MATLAB进行光学系统建模、公差分析和数据处理的基本流程，并提供了常用的光学传递函数（OTF）计算示例。 附录B：关键技术标准与测试规范 收录了国际上（如ISO、IEEE）关于热像仪性能指标（如MTF、动态范围测试）和数字成像设备质量评估的主要标准。
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