Imaging computazionale attraverso la turbolenza atmosferica

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Titolo originale:

Computational Imaging Through Atmospheric Turbulence

Contenuto del libro:

Dal lavoro fondamentale di Andrey Kolmogorov all'inizio degli anni '40, l'imaging attraverso la turbolenza atmosferica si è trasformato da una pura ricerca scientifica a un argomento importante per una moltitudine di applicazioni civili, spaziali e di sicurezza nazionale. Grazie ai recenti progressi dell'apprendimento profondo, il campo sta vivendo una nuova ondata di slancio. Tuttavia, affinché questi metodi di deep learning possano dare buoni risultati, sono necessari nuovi sforzi per costruire modelli computazionali più veloci e accurati, massimizzando allo stesso tempo le prestazioni della ricostruzione delle immagini.

L'obiettivo di questo libro è quello di presentare i concetti di base della fisica della turbolenza, realizzando al contempo l'obiettivo della ricostruzione delle immagini. Partendo da un'esplorazione della modellazione ottica e dell'imaging computazionale nel Capitolo 1, il libro prosegue nel Capitolo 2, discutendo le basi ottiche essenziali necessarie per i capitoli successivi. Il Capitolo 3 introduce un modello statistico che chiarisce le condizioni atmosferiche e la propagazione delle onde attraverso di esse. L'implementazione pratica della simulazione basata su Zernike è discussa nel Capitolo 4, che apre la strada alle soluzioni di apprendimento automatico per la ricostruzione nel Capitolo 5. In questo capitolo conclusivo, vengono discusse le tendenze classiche e contemporanee nella mitigazione della turbolenza, fornendo ai lettori una comprensione completa dell'evoluzione del campo e un senso della sua direzione.

Il libro è rivolto principalmente agli ingegneri che si occupano di elaborazione delle immagini, agli studiosi di computer vision e agli studenti di ingegneria interessati al campo della turbolenza atmosferica, dell'ottica statistica e dell'elaborazione delle immagini. Il libro può essere utilizzato come testo per laureati o per corsi avanzati per studenti universitari.