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| 內容簡介： |
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《偏振信息测量及其成像处理技术》针对偏振信息测量和偏振信息处理这两个偏振成像技术的核心环节，基于作者及其研究团队多年的研究成果，详细介绍了偏振信息测量技术的原理以及最新的优化测量方法，并介绍了偏振信息处理技术的算法原理及其在偏振图像去雾、偏振图像去噪等领域的应用和相关的最新研究进展。《偏振信息测量及其成像处理技术》内容包含理论、方法、系统、应用四个层次，具体内容包括：偏振光学、偏振测量、偏振成像的发展历史；偏振信息的分析方法；偏振信息的测量方法；典型的偏振测量系统的标定方法；典型偏振成像系统的介绍；偏振信息成像处理在各类复杂环境成像中的应用等。
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| 目錄：
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目录“偏振成像探测技术学术丛书”序前言第1章偏振光学的发展历史1参考文献5第2章偏振信息的测量方法62.1偏振信息测量精度的影响因素62.1.1噪声的影响62.1.2测量矩阵的影响72.2Stokes矢量测量方法72.2.1Stokes矢量传统的测量方法72.2.2Stokes矢量物理限制最大似然估计方法112.2.3基于采集时间优化的测量方法152.3Mueller矩阵测量方法192.3.1Mueller矩阵传统的测量方法192.3.2Mueller矩阵物理限制最大似然估计方法232.4椭偏参数测量方法252.4.1椭偏参数传统的测量方法262.4.2仪器矩阵优化的方法262.4.3最小测量次数的方法33参考文献43第3章偏振测量系统的标定方法463.1Stokes偏振测量系统的标定方法463.1.1传统系统的标定方法463.1.2傅里叶分析的误差标定法483.1.3分焦平面系统的标定方法503.2Mueller偏振测量系统的标定方法613.2.1傅里叶标定法613.2.2特征值标定法623.2.3最大似然标定法66参考文献73第4章微光偏振成像技术764.1微光环境下偏振成像的内涵和挑战764.2传统的微光图像增强方法774.2.1基于灰度变换的微光图像增强方法784.2.2直方图均衡微光图像增强方法794.2.3Retinex微光图像增强方法804.2.4BM3D图像去噪算法834.3深度学习技术864.3.1深度学习的基本概念及其在计算成像中的应用864.3.2卷积神经网络904.3.3残差网络924.3.4密集连接网络934.4基于深度学习的偏振图像去噪技术934.4.1偏振图像数据集的制作944.4.2偏振图像去噪深度神经网络结构964.4.3去噪网络损失函数的设计994.4.4去噪网络训练及性能分析994.4.5偏振图像去噪结果及质量评价1024.5基于深度学习的微光彩色偏振成像技术1104.5.1低照度彩色偏振图像数据集的制作1104.5.2多通道光强-偏振联合的低照度图像复原网络1134.5.3彩色图像损失函数的设计1144.5.4网络训练及性能分析1164.5.5微光偏振成像实验结果及分析1204.5.6微光偏振成像外场应用研究125参考文献127第5章散射环境下偏振成像信息处理方法1305.1水体散射介质下的偏振成像技术1305.1.1基于偏振差分的水下复原技术1315.1.2三自由度偏振差分水下成像技术1335.2基于物理退化模型的水下图像偏振复原技术1395.2.1水下成像的基本物理模型1395.2.2水下成像的偏振特性1415.2.3水下偏振成像系统的搭建1425.2.4基于偏振成像的水下图像复原方法1425.2.5基于传输函数校正的水下散射环境中偏振图像复原方法1475.2.6在散射介质中非均匀光场下的偏振图像复原方法1525.2.7水下强散射环境中基于圆偏振光照明的图像联合复原方法1575.2.8其他基于偏振模型的水下散射环境灰度图像复原方法1665.2.9基于偏振成像的水下图像色彩复原技术1695.2.10基于直方图衰减先验和偏振模型的水下图像色彩复原技术1795.2.11基于深度学习的水下偏振图像复原技术1845.3大气散射介质下的偏振成像技术2005.3.1基于偏振角的偏振度联合估计的偏振图像复原技术2005.3.2基于单幅图的“伪偏振”图像复原技术2055.4去散射偏振成像系统工程应用研究2085.4.1水下偏振成像系统2085.4.2水下偏振成像系统池试2095.4.3水下偏振成像系统海试2125.4.4偏振去雾成像系统工程应用214参考文献215第6章总结与展望220
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