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第1章 光电信息处理的数学基础1

1.1 基本的一维函数1

1.2 二维线性系统的数学表述7

1.3 连续随机场的数学表述9

1.4 二维函数的矩阵与向量表述11

1.4.1 二维函数的矩阵表示11

1.4.2 二维信息的向量表示11

1.4.3 图像矩阵的奇异值分解12

1.4.4 向量空间中的相关矩阵13

1.5 函数的傅里叶变换14

1.5.1 一维连续函数的傅里叶变换14

1.5.2 二维连续函数的傅里叶变换15

1.5.3 离散的傅里叶变换16

1.6 函数的傅里叶变换的性质17

1.7 其它形式的变换22

1.7.1 Parseval定理22

1.7.2 特殊函数及其傅里叶变换22

1.7.3 分数阶傅里叶变换23

1.8 卷积与相关24

1.8.1 卷积（convolution）和卷积定理24

1.8.2 相关（correlation）和相关定理27

1.9 FFT28

1.9.1 FFT算法28

1.9.2 运算次数分析29

1.9.3 反变换30

1.9.4 FFT算法流程30

思考题与习题32

第2章 光电信息处理概述33

2.1 信息的源头与处理的综合33

2.1.1 信息的来源和获取33

2.1.2 光电信息的形态和处理35

2.1.3 光电信息处理类特征和领域38

2.1.4 光电信息处理方法和目标39

2.2 光波的理论基础40

2.2.1 光波线性叠加规律及相干性40

2.2.2 光的相干性41

2.2.3 空间光的相千条件44

2.3 空间光的衍射与光学图像处理45

2.3.1 始于惠更斯一菲涅耳衍射45

2.3.2 衍射和衍射区的界定46

2.3.3 典型的几种夫琅和费衍射计算47

2.3.4 夫琅和费衍射图形的特点54

2.3.5 夫琅和费衍射与傅里叶变换56

2.3.6 傅里叶变换中的基函数及其意义56

思考题与习题57

第3章 信息处理中常用的光学元件59

3.1 透镜59

3.1.1 透镜的变换作用及结构59

3.1.2 傅里叶变换透镜系统成像性质62

3.1.3 透镜的傅里叶变换性质63

3.1.4 透镜的空间滤波特性65

3.2 信息处理中的衍射光栅68

3.2.1 光栅的分光性能69

3.2.2 正弦（振幅）光栅71

3.2.3 闪耀光栅73

3.2.4 正弦相位光栅74

3.3 微（二元）光学处理器件76

3.3.1 微（二元）光学处理器件76

3.3.2 微（二元）光学器件结构和分类77

3.3.3 光学器件的二元化原理78

3.3.4 二元化器件衍射效率79

3.3.5 微透镜的制作及结构80

3.4 信息处理中的空间光调制器82

思考题与习题83

第4章 光学系统的线性分析85

4.1 二维线性成像系统的一般分析85

4.1.1 任意线性系统的数学描述85

4.1.2 线性成像系统的分析模型87

4.1.3 扩展物体的成像分析88

4.1.4 成像系统的线性和空间不变性90

4.1.5 光学系统的线性平移空间不变性数学分析90

4.2 系统的传递函数、本征函数和点扩散函数92

4.2.1 线性平移不变系统的传递函数92

4.2.2 线性平移不变系统的本征函数93

4.2.3 衍射受限系统点扩散函数94

4.3 相干系统点扩散函数与传递函数95

4.3.1 相干光学系统的点扩散函数95

4.3.2 衍射受限系统的相干传递函数（CTF）95

4.3.3 相干系统的线扩散函数96

4.4 非相干系统的传递函数99

4.4.1 非相干成像系统的光学传递函数（OTF）99

4.4.2 非相干线扩散函数与边缘扩散函数101

4.5 平面波的空间频率与频谱102

4.5.1 平面波的空间频率102

4.5.2 平面波的空间频谱104

4.6 线性系统的空间带宽积与分辨率105

4.6.1 线性系统的空间带宽积105

4.6.2 线性光学系统的分辨率105

思考题与习题106

第5章 空间相干处理技术及其应用107

5.1 相干光学处理系统107

5.1.1 单透镜构成的傅里叶变换系统107

5.1.2 双透镜构成的傅里叶变换系统108

5.2 空间相干光学滤波系统及其类型109

5.2.1 相干光学滤波系统109

5.2.2 图解滤波分析111

5.2.3 几类典型的空间滤波系统119

5.2.4 空间光学滤波器的类型120

5.2.5 策尼克相衬相位滤波器122

5.2.6 光学系统补偿滤波器123

5.3 傅里叶变换全息技术124

5.3.1 干涉记录124

5.3.2 傅里叶变换再现125

5.4 全息滤波器的制作126

5.5 几种相干处理技术128

5.5.1 图像相减处理技术128

5.5.2 正弦光栅滤波器相减方法130

5.5.3 作图像非线性处理132

5.5.4 几种非线性图像处理的实例134

思考题与习题138

第6章 空间滤波器与相关识别技术139

6.1 卷积与相关处理涵义139

6.1.1 卷积与相关算法139

6.1.2 输入差异（特征）识别141

6.1.3 输入位移差别识别142

6.2 相关识别技术的应用143

6.2.1 相关识别技术在防伪系统中的应用143

6.2.2 相关图像识别技术在防伪中的应用150

6.2.3 相关识别在强激光信号波前自动检测中的应用151

6.3 实际应用中的像面全息图技术155

6.3.1 像面全息图的特点155

6.3.2 像面全息用于全息存储156

6.3.3 相关识别在全息存储中的应用156

思考题与习题158

第7章 非相干光学处理及其应用159

7.1 相干与非相干光学处理主要差异159

7.1.1 相干光学处理系统的特点159

7.1.2 非相干光学处理系统的特点161

7.1.3 用散焦系统得到脉冲响应的综合162

7.2 基于衍射的非相干光学处理163

7.2.1 非相干频域综合处理163

7.2.2 对非相干光强度处理的讨论164

7.2.3 切趾术与点扩散函数的关系166

7.2.4 衍射最小强度检出滤波器167

7.3 非相干光学相关处理方法168

7.3.1 非相干光学相关处理原理168

7.3.2 对非相干光学相关处理的讨论169

7.3.3 无运动元件的卷积和相关运算170

7.3.4 用散焦系统得到脉冲响应的综合171

7.4 白光光学信息处理技术172

7.4.1 白光光学处理的基本原理172

7.4.2 实时假彩色编码174

7.4.3 等密度假彩色编码176

7.4.4 相位调制假彩色编码177

7.4.5 光栅取样177

7.4.6 漂白处理178

7.4.7 白光信息处理系统中的滤波解调179

7.5 非相干光学处理系统的典型应用180

7.5.1 利用光学滤波器消除像素181

7.5.2 用非相干相关处理技术实现多通道并行处理182

7.5.3 在计算层析技术中的应用183

7.5.4 在人脸检索识别系统中的应用185

思考题与习题189

第8章 计算全息与数字处理技术190

8.1 概述190

8.1.1 计算全息的分类190

8.1.2 计算全息的主要应用范围191

8.1.3 计算全息图的制作和再现过程191

8.2 函数抽样与函数复原192

8.2.1 函数的抽样192

8.2.2 函数的复原195

8.2.3 计算全息中的信息容量196

8.2.4 时域信号和空域信号的调制与解调197

8.3 计算全息的编码方法198

8.3.1 计算全息的编码198

8.3.2 迂回相位编码方法199

8.3.3 修正离散参考光的编码方法201

8.3.4 二元脉冲密度编码203

8.4 计算傅里叶变换全息204

8.4.1 全息图抽样204

8.4.2 计算离散傅里叶变换205

8.4.3 全息图编码206

8.4.4 绘制全息图206

8.4.5 计算傅里叶变换全息图的再现206

8.4.6 对计算傅里叶变换全息图的讨论207

8.5 计算像面全息208

8.5.1 物波函数的抽样208

8.5.2 物波函数的编码209

8.5.3 全息图的绘制和再现210

8.6 计算全息干涉图210

8.6.1 二元全息函数210

8.6.2 二元全息干涉图的制作212

8.6.3 载波频率的选择212

8.6.4 计算举例213

8.7 相息图213

8.8 计算全息的应用214

8.8.1 用于制作空间滤波器215

8.8.2 利用计算全息实现数字图像的全息变换216

思考题与习题218

第9章 空间光互连与神经网络处理219

9.1 概述219

9.1.1 神经网络与计算机219

9.1.2 神经网络与信息处理220

9.1.3 神经网络与空间光互连221

9.2 自由空间光互连技术221

9.2.1 空间动态光互连的特点222

9.2.2 空间动态光互连的类型222

9.3 神经网络构成的基本原理227

9.3.1 人工神经元227

9.3.2 人工神经网络的描述229

9.3.3 人工神经网络类型231

9.3.4 前馈型网络232

9.3.5 反馈型网络235

9.3.6 Hopfield网络237

9.3.7 光纤网络238

9.4 网络处理原理和规则239

9.4.1 神经网络的学习239

9.4.2 感知（perception）239

9.4.3 反向传播241

9.4.4 自组织学习、竞争规则242

9.4.5 竞争原理243

9.4.6 网络学习规则244

9.4.7 矩阵一向量乘法原理245

9.4.8 用透镜列阵实现光互连246

9.5 霍普菲尔德（Hopfield）网络处理原理和规则247

9.5.1 Hopfield学习模型247

9.5.2 用Hopfield型神经网络实现图像复原248

9.5.3 光学关联记忆与无监视的神经网络处理250

9.6 光联想记忆处理应用系统252

9.6.1 纯相位滤波的非相干光相关器强度的互连252

9.6.2 编程的光联想记忆系统253

9.6.3 综合性多层混合神经网络光联想记忆处理系统254

9.7 基于全息技术的光互连处理技术及应用254

9.7.1 基于全息技术的空间光互连254

9.7.2 基于全息神经网络实现旋转不变的图像识别256

思考题与习题257

第10章 光电图像预处理技术259

10.1 数字图像处理的基本方法259

10.1.1 图像的模／数转换过程259

10.1.2 数字图像的矩阵表示259

10.1.3 图像的直方图表示260

10.2 像素处理260

10.2.1 图像的点处理260

10.2.2 图像的区处理262

10.3 图像增强265

10.3.1 直方图均衡化增强265

10.3.2 用灰度变换增强对比度267

10.3.3 空间滤波法增强268

10.3.4 同态图像增强273

10.3.5 钝掩膜法274

10.3.6 伪彩色增强和假彩色增强274

10.4 图像复原275

10.4.1 图像退化模型277

10.4.2 图像恢复中的病态性质和空间滤波277

10.4.3 逆滤波恢复278

10.4.4 Wiener滤波恢复278

10.4.5 点扩展函数的确定279

10.5 图像区域分割279

10.5.1 区域分割的集合定义280

10.5.2 基于像素的分割281

10.5.3 阈值化分割281

10.5.4 特征提取和描述282

10.6 图像压缩编码282

10.6.1 图像的数据压缩概念282

10.6.2 图像的数据压缩编码算法类型283

10.6.3 图像的数据压缩方法选择284

10.6.4 图像压缩原理285

10.6.5 压缩图像编码标准289

10.6.6 图像压缩编码算法举例292

10.7 图像处理技术在视频判读系统中的应用297

10.7.1 判读硬件系统的构成297

10.7.2 判读软件方法和策略298

10.7.3 点阵图像处理298

10.7.4 图像平滑298

10.7.5 自动浮动阈值的选取299

10.7.6 点阵信息的识别和译码299

思考题与习题300

第11章 动态光电图像处理系统301

11.1 综合性动态光电信息处理系统301

11.1.1 NASA的CCD信息处理系统301

11.1.2 SAR实时信息处理系统302

11.1.3 我国的高速光电信息综合处理系统304

11.2 SAR成像信息的处理305

11.2.1 SAR回波信号的特点305

11.2.2 SAR成像信息处理域307

11.2.3 多视角处理308

11.2.4 距离游动校正309

11.2.5 星载合成孔径雷达的运动补偿310

11.2.6 SAR图像信息的识别法311

11.3 CCD动态光信息接收和自处理能力321

11.3.1 CCD电荷信号的存储能力321

11.3.2 CCD内电荷信号的转移能力323

11.4 动态视频图像的获取325

114.1 数码相机的工作原理325

11.4.2 视频信息处理的特点和内容326

11.5 信息的高速数字化处理327

11.5.1 实现信号处理的超高速计算327

11.5.2 用信息处理器实现高速数字信号处理329

11.5.3 动态目标图像的预处理331

11.5.4 动态目标图像的分割331

11.5.5 动态图像的特征提取与动态目标的识别332

11.5.6 动态目标预测332

11.5.7 动态目标的跟踪333

11.5.8 动态目标仿真334

思考题与习题335

第12章 空间光电相关处理技术336

12.1 典型的空间光电联合变换相关处理器336

12.1.1 光电联合相关器类型及其特点336

12.1.2 空间光电相关处理器的基本结构原理337

12.1.3 典型的空间光电相关处理器的构成方案338

12.1.4 空间相关处理器的参数分析339

12.1.5 空间光实时相关处理器的应用340

12.2 典型的VanderLugt相关处理器341

12.2.1 匹配型VanderLugt相关处理器341

12.2.2 扫描型VanderLugt相关处理器342

12.3 光电联合变换相关处理器343

12.3.1 联合傅里叶变换相关处理器分析343

12.3.2 联合相关处理器用于图像识别处理344

12.3.3 LCLV实时联合变换相关处理器光路345

12.3.4 改进型光电联合变换相关处理器346

12.3.5 用混合变换型相关处理器实现灰度图像变换350

12.3.6 用相关非线性反馈系统获得自联想记忆图像351

12.3.7 用非线性反馈相关器实现角度编码全息存储351

12.3.8 数据融合畸变不变性联合变换相关器352

12.4 高性能空间相关跟踪处理器设计354

12.4.1 设计思想和性能要求354

12.4.2 相关跟踪算法355

12.4.3 相关跟踪处理器的运行原理355

12.4.4 相关处理器跟踪（处理）精度测试356

12.5 典型的相关存储（处理）器357

12.5.1 双光子三维相关存储器357

12.5.2 新颖而紧凑的全息相关存储（处理）器358

思考题与习题360

第13章 两个重要变换技术及其应用361

13.1 分数傅里叶变换技术及其应用361

13.1.1 分数傅里叶变换的含义361

13.1.2 分数阶傅里叶变换作用362

13.1.3 分数傅里叶变换的定义363

13.1.4 对分数傅里叶变换阶的讨论364

13.1.5 利用分数傅里叶变换实现自再现366

13.1.6 分数域啁啾滤波及其在数字图像处理中的应用366

13.2 光学小波处理技术及其应用371

13.2.1 光学小波的基本概念371

13.2.2 短时傅里叶变换与光学小波变换373

13.2.3 小波变换类型377

13.2.4 小波变换的几个基本性质378

13.2.5 光学小波变换的特性379

13.2.6 常用的几种小波函数380

13.2.7 小波变换在信号处理中的应用382

13.2.8 光学小波变换及其应用系统386

13.2.9 光学小波变换的应用展望391

思考题与习题392