《计算摄影学基础》将计算摄影学所涵盖的主要技术囊括其中。《计算摄影学基础》全面地介绍了计算摄影学中各种技术的基础知识，清晰地阐明了各基础知识的原理，以及目前最先进的技术成果，并对计算摄影学的未来进行了分析。《计算摄影学基础》特别关注计算摄影技术在工程中的实际应用，将各种技术应用后的效果作为实例呈现给读者，在加强理论和实践关联的同时，也让读者更直观地感受计算摄影技术给我们生活带来的改变。《计算摄影学基础》可作为计算机视觉、图像处理、机器学习等领域的研究生教材，也可供计算机视觉领域科研人员、摄像机研制与生产相关工程技术人员以及数字摄影爱好者阅读。

前言
第1章 概述
1.1 计算摄影学的起源
1.2 计算摄影学的相关概念
1.3 计算摄影学涉及的研究领域
1.4 计算摄影学的未来
参考文献

第2章 摄影学基础知识
2.1 传统摄影学基础
2.1.1 摄影是用光的艺术
2.1.2 镜头与焦距
2.1.3 快门与曝光
2.2 数字摄影学基础
2.2.1 数码相机的基本原理
2.2.2 图像分辨率
2.2.3 图像信号处理器
2.2.4 压缩与存储
2.3 摄影学的技术性与艺术性
参考文献

第3章 颜色与颜色空间
3.1 颜色知觉与可见光
3.2 颜色视觉理论
3.3 颜色感知特性
3.4 颜色空间
3.5 基于彩色滤镜阵列的彩色感知
3.5.1 Bayer格式的CFA彩色滤镜阵列设计
3.5.2 其他创新的CFA彩色滤镜阵列设计
参考文献

第4章 数字感光器件
4.1 数字感光器件的发展历程
4.2 数字感光器件的结构
4.2.1 CCD的结构
4.2.2 CMOS的结构
4.3 数字感光器件的指标
4.3.1 感光度
4.3.2 成像质量的衡量指标
参考文献

第5章 自动聚焦技术
5.1 概述
5.2 对比度检测自动聚焦
5.2.1 聚焦值计算
5.2.2 聚焦峰值搜索
5.3 图像模糊度评估
5.3.1 模糊度与锐度的关系
5.3.2 基于视觉模糊阈的模糊度量
5.4 总结
参考文献

第6章 自动曝光与自动白平衡技术
6.1 概述
6.1.1 自动曝光与自动白平衡的必要性
6.1.2 曝光的基本概念
6.1.3 白平衡的基本概念
6.2 自动曝光技术
6.2.1 常用测光技术
6.2.2 更先进的自动曝光控制
6.3 自动白平衡技术
6.3.1 基于图像统计特征的方法
6.3.2 基于学习训练的方法
6.4 总结
参考文献

第7章 高动态范围成像技术
7.1 概述
7.2 HDRI技术的处理机制和步骤
7.2.1 HDR图像的获取简介
7.2.2 全亮度图的合成简介
7.2.3 色调映射技术简介
7.3 HDR图像的获取
7.4 全亮度图合成
7.4.1 照相机响应曲线的估计
7.4.2 HDR合成图像存储格式
7.4.3 照度图的合成方法
7.5 色调映射技术
7.5.1 全局色调映射算法
7.5.2 局部色调映射算法
7.6 总结与展望
参考文献

第8章 全景成像技术
8.1 概述
8.1.1 全景图像
8.1.2 全景成像方法
8.2 拼接式全景成像
8.2.1 基于单相机旋转拍摄的全景成像
8.2.2 基于多相机同时拍摄的全景成像
8.2.3 投影算法
8.3 鱼眼全景成像
8.3.1 鱼眼镜头
8.3.2 成像投影模型
8.3.3 鱼眼图像的校正算法
8.4 折反射全景成像技术
8.4.1 折反射全景成像原理
8.4.2 单视点折反射全景成像
8.4.3 全向图像的展开
8.4.4 互补结构折反射全景成像系统
参考文献

第9章 图像拼接技术
9.1 概述
9.2 图像配准
9.2.1 基于特征的图像配准
9.2.2 基于区域的图像配准
9.3 最佳缝合线查找
9.3.1 静态图像的最佳缝合线查找
9.3.2 视频拼接的最佳缝合线查找
参考文献

第10章 图像融合技术
10.1 概述
10.2 加权平均融合法
10.3 金字塔融合法
10.3.1 算法思想
10.3.2 算法流程
10.3.3 融合结果
10.4 梯度域融合法
10.4.1 算法思想
10.4.2 算法流程
10.4.3 融合结果
10.5 结构变形
10.5.1 算法思想
10.5.2 算法流程
10.5.3 融合结果
参考文献

第11章 光场成像技术
11.1 概述
11.2 光场的数学定义
11.3 照相机阵列光场成像技术
11.3.1 照相机阵列的结构和图像采集
11.3.2 照相机阵列的数字重聚焦原理
11.4 微透镜光场成像技术
11.4.1 微透镜光场照相机计算成像原理
11.4.2 微透镜光场照相机的数字重聚焦原理
11.5 总结与展望
参考文献

第12章 图像去噪技术
12.1 概述
12.2 图像去噪的基本概念
12.2.1 图像噪声的分类
12.2.2 去噪效果评价指标
12.3 传统去噪算法
12.3.1 基于空间域的中值滤波
12.3.2 基于小波域的小波阈值去噪
12.3.3 基于PDE的图像去噪
12.3.4 全变分图像去噪
12.4 非局域均值去噪算法
12.4.1 NLM
12.4.2 BM3D
12.5 基于稀疏模型的去噪算法
12.5.1 稀疏表示简介
12.5.2 稀疏去噪原理及模型
12.5.3 字典构建算法
12.5.4 稀疏分解算法
12.5.5 稀疏表示去噪效果
12.6 总结
参考文献

第13章 压缩成像技术
13.1 概述
13.2 压缩感知基本理论
13.2.1 稀疏表示
13.2.2 测量矩阵
13.2.3 重构算法
13.3 压缩成像技术
13.3.1 单像素照相机
13.3.2 基于编码孔径的压缩成像
13.3.3 CMOS压缩成像
13.4 总结
参考文献

第14章 模糊图像复原技术
14.1 概述
14.2 图像模糊的类型
14.2.1 大气模糊
14.2.2 散焦模糊
14.2.3 运动模糊
14.3 图像复原的数学模型
14.3.1 盲卷积
14.3.2 模糊核的估计
14.3.3 非盲卷积
14.4 计算摄影中的技术应用
14.4.1 编码曝光技术
14.4.2 编码孔径技术
14.5 总结与展望
参考文献

　　《计算摄影学基础》：
　　3.镜头接口
　　这里所说的镜头接口是指可更换镜头与摄像机／照相机机身的连接方式。部分摄像机／照相机的镜头与机身在出厂时就固定在一起，镜头是不可更换的。但更多的摄像机／照相机镜头被设计成可更换模式，从而方便用户根据拍摄需要选配不同的镜头。
　　早期摄像机／照相机的机身与镜头的连接是通过机身与镜头上的螺纹连接在一起的，这种方式虽然比较麻烦，但安装后比较牢固。目前安防类的摄像机仍然沿用这一连接方式。这种连接方式有CS、C、M12、M9等不同的标准。
　　CS接口与C接口螺纹部分相同，但两者从镜头到焦平面的距离不同。C接口从镜头安装基准面到焦平面的距离是17.526mm。CS接口从镜头安装基准面到焦点的距离是12.5mm。所以，如果把C接口的镜头安装在带有CS安装座的摄像机上，则需要使用镜头转接器，垫高摄像机的镜头安装座。如果把CS接口的镜头安装在带有C安装座的摄像机上，则需要将摄像机机前部的垫圈取下再安装镜头。
　　M12、M9的镜头都是采用长螺纹的方式连接，对镜头到焦平面之间的距离没有做特定的限制。M12接口表示镜头连接部分的直径是12mm。M9接口的镜头连接部分直径是9mm。
　　照相机的镜头与机身之间的连接方式已经抛弃了螺纹模式，基本上都是采用卡口。采用卡口后，只需要镜头和机身上的卡槽对准，旋转很小的一个角度，镜头就安装到机身上，并且光圈的连杆也很方便地与机身配合到位。卡口因为有技术专利，各个照相机厂家各自为政，没有国际统一的标准卡口。
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