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Computational Imaging Through Atmospheric Turbulence
Depuis les travaux fondateurs d'Andrey Kolmogorov au début des années 1940, l'imagerie à travers la turbulence atmosphérique est passée d'une pure recherche scientifique à un sujet important pour une multitude d'applications civiles, de missions spatiales et de sécurité nationale. Alimenté par les récents progrès de l'apprentissage profond, le domaine connaît une nouvelle vague d'élan. Cependant, pour que ces méthodes d'apprentissage profond soient performantes, de nouveaux efforts sont nécessaires pour construire des modèles de calcul plus rapides et plus précis tout en maximisant les performances de la reconstruction d'images.
L'objectif de ce livre est de présenter les concepts de base de la physique de la turbulence tout en réalisant l'objectif de la reconstruction d'images. Commençant par une exploration de la modélisation optique et de l'imagerie computationnelle au chapitre 1, le livre se poursuit au chapitre 2, discutant des fondations optiques essentielles requises pour les chapitres suivants. Le chapitre 3 introduit un modèle statistique élucidant les conditions atmosphériques et la propagation des ondes à travers celles-ci. La mise en œuvre pratique de la simulation basée sur le modèle de Zernike est abordée au chapitre 4, ouvrant la voie aux solutions d'apprentissage automatique pour la reconstruction au chapitre 5. Dans ce dernier chapitre, les tendances classiques et contemporaines en matière d'atténuation de la turbulence sont examinées, ce qui permet aux lecteurs de comprendre l'évolution du domaine et de se faire une idée de son orientation.
Ce livre s'adresse principalement aux ingénieurs en traitement d'images, aux spécialistes de la vision par ordinateur et aux étudiants en ingénierie qui s'intéressent aux turbulences atmosphériques, à l'optique statistique et au traitement d'images. Il peut être utilisé comme texte pour les étudiants de troisième cycle, ou comme cours sur des sujets avancés pour les étudiants de premier cycle.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)