多旋翼無人機系統與應用 (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭誠

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好的，以下是一本与《多旋翼无人机系统与应用（电子书）》主题无关，但内容详实的图书简介。 --- 深入探索：现代光学成像技术与数据融合 导言：重新定义我们观察世界的方式 在这个信息爆炸的时代，我们对“视觉”的理解已经远远超越了人眼的生理极限。从高空遥感监测到微观生物成像，从深空探索到医学诊断，光学成像技术作为信息获取的核心手段，正经历着前所未有的技术飞跃。本书旨在系统而深入地剖析当代最前沿的光学成像原理、关键器件、数据处理方法，以及如何通过多源数据融合实现信息效能的最大化。 我们不再满足于静态、单一波段的图像采集；现代科学和工程领域要求的是实时、多维、高精度、高鲁棒性的三维乃至四维（包含时间维度）信息重建。本书将聚焦于如何构建和优化这样一套完整的“感知-处理-理解”系统。 第一部分：光学成像系统的基础理论与先进器件 本部分将为读者打下坚实的理论基础，并介绍构成高性能成像系统的核心硬件。 1.1 经典与现代光学成像原理的再审视 我们将从夫琅禾费衍射理论出发，深入探讨光学系统的分辨率、调制传递函数（MTF）的精确计算，以及如何通过像差校正技术（如泽尼克多项式）来优化成像质量。重点关注超分辨成像的理论基础，包括点扩散函数（PSF）的建模及其在计算摄影中的应用。讨论如何设计和分析非球面透镜组以实现宽视场、高清晰度的成像目标。 1.2 关键光电传感器的演进与性能分析 现代成像的瓶颈往往在于传感器。本书详尽分析了CMOS（互补金属氧化物半导体）传感器的像素结构、噪声模型（暗电流、读取噪声、散粒噪声）以及量子效率（QE）的优化策略。特别引入了事件驱动相机（Event-Based Cameras，如DVS）的工作原理，阐述其在高动态范围和高速运动场景下的革命性优势，以及如何处理其非标准化的数据流。同时，对红外成像（MWIR, LWIR）中的探测器材料选择和热噪声抑制技术进行深入探讨。 1.3 滤光片、光谱分离与波段选择 成像的维度往往通过光谱来扩展。详细介绍窄带干涉滤光片的精密设计，以及AOTF（声光可调谐滤光片）在快速光谱切换中的应用。对比分析傅里叶变换光谱仪（FTS）与传统色散元件在光谱分辨率和扫描速度上的优劣，为不同应用场景下的波段选择提供理论指导。 第二部分：高维数据获取与三维重建技术 本部分将视角从二维图像拓展到三维空间信息的获取，这是现代测量和感知领域的核心挑战。 2.1 主动光学测量：激光雷达（LiDAR）与结构光 系统阐述飞行时间（ToF）原理的LiDAR系统，包括直接测量法（Direct Time-of-Flight）和间接测量法，重点分析脉冲展宽和时间分辨能力对点云精度的影响。对于调频连续波（FMCW）LiDAR，深入解析其基于多普勒效应的测距和速度测量能力。在结构光方面，细致讲解相位展开算法在处理多义性问题上的关键技术，并评估其对环境光噪声的敏感性。 2.2 被动式立体视觉与多视几何 从经典的对极几何（Epipolar Geometry）约束出发，详细推导本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的计算方法。重点介绍特征点提取与描述符（如SIFT, ORB）的鲁棒性分析，以及如何应用Bundle Adjustment（光束法平差）对多视角图像进行全局最优解的精细校正。本书将专门辟章节讨论稀疏到稠密深度图的转换，特别是深度学习方法在遮挡和纹理稀疏区域的处理策略。 2.3 全息成像与计算摄影的边界探索 探讨数字全息显微镜（DHM）的成像模型，及其在无透镜成像中的潜力。在计算摄影部分，重点介绍光场相机（Light Field Camera）的采样子空间理论，以及如何利用其采集到的角分辨率信息实现后聚焦（Refocusing）和视差渲染。 第三部分：异构数据融合与智能解译 数据的价值在于融合与理解。本部分关注如何将不同模态的光学数据与非光学数据进行有效集成，并利用高级算法从中提取高级语义信息。 3.1 多模态数据配准与传感器标定 高质量融合的前提是精确的几何配准。深入探讨内在标定（Intrinsic Calibration）和外在标定（Extrinsic Calibration）的自动化流程，特别是针对运动平台（如机载或车载）的在线自标定技术。对图像到图像、图像到点云的非刚性配准算法，如基于特征的迭代最近点（ICP）变体及基于流场的变形模型，进行详尽的对比和性能分析。 3.2 概率框架下的信息融合 以卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式（EKF, UKF）为核心，阐述如何在时序数据中融合来自不同传感器的测量信息，以实现状态估计的最优递推。引入贝叶斯网络和证据理论（Dempster-Shafer Theory）在处理不确定性和冲突信息时的优势，构建高可靠性的决策支持系统。 3.3 深度学习在光学数据解译中的应用 本书不再停留在基础的卷积神经网络（CNN）层面，而是聚焦于Transformer架构在长距离依赖建模上的优势，如何应用于高光谱分类和语义分割。特别关注自监督学习在缺乏大规模标注数据时的应用，例如利用物理先验知识指导网络的预训练。讨论如何设计可解释的（Explainable AI, XAI）模型，以确保在关键应用（如遥感判读、医疗影像分析）中的决策透明度。 结论：面向未来的光学感知系统 《深入探索：现代光学成像技术与数据融合》不仅是一本技术手册，更是一份对未来感知技术发展趋势的展望。从纳米尺度的光子行为控制，到宏观尺度的全球环境监测，光学系统正与人工智能、先进计算深度融合。本书旨在为从事光学工程、遥感科学、机器人视觉和生物医学工程的研究人员、工程师和高级学生提供一套全面、深入且具有前瞻性的知识体系。掌握这些技术，意味着掌握了构建下一代智能感知系统的核心能力。 --- 目标读者： 光学工程专业研究生及以上，从事传感器设计、图像处理、计算机视觉、遥感测绘及相关领域的高级工程师。 预计页码： 约 750 页 关键词： 光场成像、LiDAR、事件相机、多光谱、三维重建、传感器融合、超分辨、计算摄影、深度学习在光学中的应用。