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isbn号码:9787111129851

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现代光学成像技术进展与应用 图书简介 本书全面深入地探讨了现代光学成像技术从基础理论到前沿应用的广阔领域。内容涵盖了经典光学成像的原理回顾，如衍射、干涉和偏振，并重点聚焦于近年来取得突破性进展的先进成像方法。全书结构严谨，内容翔实，旨在为光学工程、精密仪器、生物医学工程以及相关领域的科研人员、工程师和高年级学生提供一份前瞻性、实践性强的参考资料。 第一部分：光学成像基础理论的深化与拓展 本部分首先对传统几何光学和物理光学的基本概念进行了系统梳理，强调了傅里叶光学在现代成像系统设计中的核心地位。我们详细分析了点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）以及像差理论（如塞德尔五大像差及高阶像差）在描述成像质量中的作用。 随后，重点转向了超越传统衍射极限的成像范畴。详细阐述了超分辨率成像（Super-Resolution Imaging, SRI）的理论基础，包括： 1. 基于荧光标记的STED、PALM/STORM技术：深入解析了受激发射损耗（STED）机制中“甜甜圈”光束的精确控制，以及光激活定位显微镜（PALM/STORM）中单分子定位的统计学精度提升。 2. 光学超分辨成像新范式：探讨了如陷波成像（4Pi/3D Microscopy）和基于计算的超分辨率方法，例如深度学习在图像恢复和分辨率增强中的应用潜力。 此外，对计算光学成像（Computational Imaging）的原理进行了深入剖析。这包括了对计算层析成像（Computational Tomography, CT）基础的扩展，特别是相位恢复算法在透镜成像质量评估中的应用。 第二部分：先进成像系统的硬件与算法创新 本部分侧重于新兴的成像硬件设计和与之匹配的先进信号处理算法。 2.1. 机器视觉与工业检测中的高光谱与多光谱成像 详细介绍了如何利用干涉滤光片、AOTF（声光可调谐滤光器）和EOI（电光调制器）实现高光谱信息的获取。重点分析了高光谱数据的维度灾难问题，以及主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等在数据降维和特征提取中的应用。对于工业无损检测，书中探讨了红外热成像技术在材料缺陷识别中的热传导模型与图像增强算法。 2.2. 活体成像与深度组织穿透 针对生物医学领域对非侵入性深层组织成像的需求，本书系统介绍了光学相干层析成像（OCT）和双光子显微镜（Two-Photon Microscopy, TPM）的技术细节。 OCT部分：详细讲解了时域、频域（FD-OCT）和扫频源OCT（SS-OCT）的原理，特别是通过傅里叶变换实现深度扫描的机制。分析了眼科和心血管成像中的应用实例。 TPM部分：阐述了近红外光激发产生二次谐波的物理过程，以及其在减少组织散射、提高成像深度和保持细胞活性的优势。 2.3. 散乱介质中的光场调控与成像 这是本书最具挑战性也最前沿的部分。我们详细讨论了波前整形（Wavefront Shaping）技术，这是实现穿透深层、高度散乱介质（如浓雾、生物组织）成像的关键。 1. 传输矩阵（Transmission Matrix, TM）的测量与应用：阐述了如何通过迭代或迭代优化算法来精确测量散射介质的TM，并利用TM的逆矩阵实现对散乱光场的聚焦和校正。 2. 时间反演（Time Reversal）：介绍了基于时间反向传播的聚焦策略，特别是在光纤束成像中的应用。 第三部分：新兴成像范式与未来方向 本部分展望了光学成像领域正在快速发展的几个交叉学科方向。 3.1. 全光场成像（Light Field Imaging, LFI）与张量分解 LFI通过一个微透镜阵列（MLA）捕获光线的角度和位置信息。本书不仅介绍了LFI的基本采集模型，更深入探讨了如何利用张量分解方法（如Tucker分解、CP分解）从高维光场数据中有效分离出场景深度和高分辨率图像，突破了传统LFI在分辨率上的限制。 3.2. 基于深度学习的成像系统 深度学习已成为解决成像逆问题的强大工具。本书集中讨论了以下应用场景： 盲反卷积与去噪：利用卷积神经网络（CNN）学习PSF和噪声的复杂模型，实现比传统迭代算法更快速、更鲁棒的图像复原。 低剂量/快速成像：探讨了如何训练网络从数据稀疏（如单次曝光或低剂量CT）的输入中重建出高质量图像，这在医学诊断中具有重大意义。 新型传感器设计：讨论了如何利用可微分渲染（Differentiable Rendering）技术，指导新型相机传感器和光学元件的优化设计。 3.3. 幽灵成像（Ghost Imaging）与量子成像 简要介绍了经典关联成像（如对比度增强的强度关联成像）的原理，并扩展至基于量子纠缠光子对的量子幽灵成像。重点在于阐述这类技术如何打破传统相机的空间分辨率限制，实现对特定波段（如真空紫外或太赫兹）信息的有效捕获。 结论 本书力求将光学成像领域的广度与深度相结合，强调理论的严谨性与工程实践的紧密联系。通过对超分辨率、计算控制和深度学习融合的深入剖析，读者将能构建起对现代光学成像系统设计、优化与应用的前瞻性认知框架。

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