前言
第 1 章绪论 1
1.1 视觉感知 1
1.2 计算成像 3
1.3 计算感知 4
1.4 本章小结 5
第 2 章信息获取——“从无到有” 7
2.1 光强升维 8
2.1.1 单像素二维成像 8
2.1.2 单像素三维成像 23
2.2 光谱升维 30
2.2.1 多光谱单像素成像 31
2.2.2 量子点光谱仪 38
2.2.3 基于深度学习的光谱重建 46
2.3 光相升维 56
2.3.1 单像素叠层成像 57
2.3.2 编码相干衍射成像 72
2.3.3 多层编码相干衍射成像 79
2.4 本章小结 86
第3 章信息拓展——“从缺到全” 87
3.1 空域扩域 87
3.2 频谱扩域 99
3.2.1 单像素探测 99
3.2.2 阵列探测 107
3.3 时域扩域 113
3.4 本章小结 125
第4 章信息优化——“从浊到清” 127
4.1 实数域优化 127
4.1.1 基于光谱通道冗余的优化重建127
4.1.2 基于时间通道冗余的优化重建145
4.1.3 基于非局部冗余的优化重建159
4.2 复数域优化172
4.2.1 自适应迭代的交替投影重建 172
4.2.2 复数域Wirtinger 联合优化重建 184
4.2.3 梯度截断的复数域最大似然联合重建195
4.2.4 大规模相位恢复 205
4.2.5 物理畸变校正 218
4.3 本章小结 227
第5 章信息理解——“从拙到灵” 229
5.1 免成像计算感知 229
5.1.1 目标识别 230
5.1.2 场景分割 236
5.2 散射增强的计算感知 242
5.2.1 单目标识别 242
5.2.2 多目标识别 251
5.3 本章小结 255
主要术语表 257
参考文献 261
