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 FFT 28
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