Intelligent Analysis of Optical Images (Scientific Computation)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2025
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- Titre
- Intelligent Analysis of Optical Images (Scientific Computation)
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9819537193
- ISBN à 13 chiffres
- 9789819537198
This book highlights intelligent analysis methods for optical images, with a particular emphasis on analytical techniques and programming. Automatic image processing and intelligent analysis represent the future trends of applications and are integral to machine vision analysis. By integrating optical imaging processes with computing technology, operations such as information extraction, modification, and organization can be effectively executed.
The study of these intelligent analysis methods is intrinsically linked to various scientific and technological domains, including optics, mathematics, computing, and artificial intelligence. The collection and organization of relevant technologies for intelligent analysis hold significant application value across fields such as autonomous driving, computational vision, artificial intelligence, and multimodal information processing. The demand for accurate, automatic, and rapid image information acquisition is a pressing requirement in contemporary applications.
As image processing technology develops rapidly, the distinguishing between image analysis and image processing is not straightforward. Given the vast amount of information contained in images, the necessity to extract pertinent information becomes even more pronounced, thereby conserving time and computational resources for subsequent applications. For optical images, the development and organization of intelligent analysis methods are of urgent importance, carrying substantial significance and social benefits for both application and research endeavors. Intelligent analysis methods are crucial for image acquisition and application, serving as a bridge between the two. When combined with deep learning technology, these methods can facilitate more comprehensive and in-depth research, enabling relevant information and technologies to better serve application tasks.
This book is a valuable source of reference for researchers, engineers, and students engaged in the work and study in optical imaging fields.
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À propos de l’auteur
Zhengjun Liu is a professor at the School of Physics, Harbin Institute of Technology (HIT), China. He received his Ph.D. from the Physics Department of HIT, China, in July 2007. He currently serves as a standing member of the Holographic Special Committee of the Optical Society, a senior member of the American Optical Society (OSA), a member of the Chinese Optical Engineering Society, and a member of the IEEE. His research focuses on optical information processing, image processing, computational optical imaging, and other related fields. He published more than 200 papers and 6 books. He has an H-index of 41.
Li Yutong is an assistant researcher at the School of Physics, HIT, China. She obtained her Ph.D. from the Physics Department of HIT in June 2023 and started working at the School of Physics in December 2023. In 2024, she was awarded a project funded by the National Natural Science Foundation of China. Her current research interests encompass optical image processing, computational imaging, super-resolution imaging, optical information security, and diffraction imaging.
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