相移動態數字全息成像與測量技術 孟浩然 劉欣悅 薛莉 9787030708700 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
原出版社:科學
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書名:相移動態數字全息成像與測量技術
ISBN:9787030708700
出版社:科學
著編譯者:孟浩然 劉欣悅 薛莉
頁數:188
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1560629
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內容簡介

本書系統介紹數字全息技術的基本原理,詳細闡述數字全息技術與其他技術的交叉結合,如數字顯微全息技術、相移數字全息技術、水下光纖耦合技術、定量相位成像技術、非相干數字全息成像技術和深度學習在數字全息技術中的應用等。同時本書介紹數字全息技術在不同領域的應用,如水下微生物探測、生物醫療樣品顯示與測量、微顆粒檢測與定位、表面三維形貌測量、地外行星生命探測等。 本書可作為數字全息成像等相關領域研究人員或工程師的參考書。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 數字全息成像技術發展現狀概述
1 1 1 數字全息成像技術發展歷史
1 1 2 數字全息成像技術主要研究機構
1 2 數字全息技術主要研究方向
1 2 1 數字全息定量相位成像技術
1 2 2 數字全息自動聚焦技術
1 2 3 數字全息超分辨成像技術
1 2 4 數字全息層析技術
1 2 5 數字全息雜訊抑制技術
1 2 6 熒光數字全息成像技術
1 3 數字全息主要應用領域
1 3 1 地外行星生命探測
1 3 2 水下微生物探測
1 3 3 生物醫療樣品顯示與測量
1 3 4 微顆粒檢測與定位
1 3 5 表面三維形貌測量
參考文獻
第2章 數字全息基本原理
2 1 數字全息圖的記錄與實現結構
2 1 1 觀測目標數學模型
2 1 2 同軸全息圖、Gabor全息圖、離軸全息圖與微離軸全息圖
2 1 3 菲涅耳全息圖與傅里葉全息圖
2 2 全息圖直流項與孿生像抑制
2 2 1 離軸全息濾波法
2 2 2 相移數字全息
2 3 全息圖數值重建方法
2 3 1 卷積法
2 3 2 菲涅耳變換法
2 3 3 角譜法
2 3 4 小波變換法
參考文獻
第3章 相移數字全息技術
3 1 相移演算法分類
3 1 1 定步長相移演算法
3 1 2 等步長相移演算法
3 1 3 隨機步長相移演算法
3 2 相移實現方法及裝置
3 2 1 時間調製法
3 2 2 空間調製法
3 3 并行四步相移數字全息成像系統示例
3 3 1 基本光路結構
3 3 2 并行四步相移數字全息成像系統模型與模擬
3 3 3 并行四步相移數字全息成像系統搭建與測試
參考文獻
第4章 水下光纖耦合動態全息系統實現與應用
4 1 光纖耦合傳輸特性分析
4 1 1 光纖的波動理論傳輸基礎
4 1 2 基於波動法的耦合傳輸模型分析
4 2 水體光學特性分析
4 2 1 水體光學吸收特性
4 2 2 水體光學散射特性
4 3 水下動態全息系統的實現方法
4 3 1 水下全息的輻射傳遞方程
4 3 2 水下動態全息的系統結構
4 3 3 水下動態全息的方法比較與測試結果
4 4 水下動態全息的應用
4 4 1 海洋浮游生物的原位觀測
4 4 2 海洋環境的實時監測與治理
4 4 3 深海微生物種群分析
參考文獻
第5章 數字顯微全息技術
5 1 數字顯微全息技術實現方法
5 1 1 無透鏡傅里葉變換全息顯微法
5 1 2 物鏡預放大式全息顯微法
5 2 物鏡預放大式全息顯微相位畸變與校正
5 2 1 物鏡二次相位畸變模型
5 2 2 相位畸變數值補償法
5 2 3 相位畸變物理補償法
5 3 物鏡預放大式全息顯微系統實現與測試
參考文獻
第6章 數字全息定量相位成像技術
6 1 相位測量技術簡介
6 1 1 定性相位測量技術
6 1 2 定量相位測量技術
6 2 相位展開(解包裹演算法)
6 2 1 路徑跟蹤演算法
6 2 2 全局展開演算法
6 2 3 多波長相位展開演算法
6 3 激光調頻數字全息系統實現與測試
6 3 1 基本光路結構
6 3 2 并行相移數字全息成像系統的搭建與測試
6 4 激光調頻顯微數字全息系統應用示例
6 4 1 光纖連接器探針形變測量
6 4 2 植物葉片氣孔動態觀測(散斑雜訊)
參考文獻
第7章 非相干數字全息成像技術
7 1 非相干數字全息基本原理
7 1 1 非相干全息圖的記錄
7 1 2 全息圖的數值再現
7 2 非相干數字全息系統實現方式
相移動態數字全息成像與測量技術
7 2 1 基於三角干涉光路的非相干數字全息
7 2 2 菲涅耳非相干相關數字全息
7 2 3 幾何相位自干涉非相干數字全息
7 3 熒光數字全息顯微成像
7 3 1 熒光輻射基本過程和顯微成像
7 3 2 熒光數字全息成像基本原理
7 3 3 熒光數字全息三維成像特性
7 3 4 熒光顯微原理
參考文獻
第8章 深度學習在數字全息技術中的應用
8 1 數字全息頻譜卷積神經網路降噪方法和原理
8 1 1 全息圖中散斑雜訊模型
8 1 2 頻譜卷積神經網路
8 1 3 訓練數據集製作
8 2 數字全息頻譜卷積神經網路降噪實驗
8 2 1 模擬全息圖降噪分析實驗
8 2 2 實驗全息圖降噪分析實驗
8 3 深度學習在數字全息技術中的應用趨勢
參考文獻

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