计算摄像学：成像模型理论与深度学习实践 施柏鑫

中国工程院院士、鹏城实验室主任高文 北京智源人工智能研究院院长黄铁军 等联合推荐，北京大学施柏鑫研究员作品，国内第一本将将深度学习与计算摄像研究充分结合的专著。

本书以图像的物理形成过程和相机获取数字图像的原理为支撑，介绍计算摄像学中的基本问题、模型、理论及其用传统zui优化、信号处理方法的解决方案。结合各问题近些年随着深度学习技术的发展带来的全新进展，介绍深度学习和计算摄像问题的结合与应用。深度学习作为目前视觉计算领域zui热门的技术之一，在高层计算机视觉的目标检测、识别、分类等问题上带来了传统方法无法企及的性能突破。深度学习技术在计算摄像学中也正在发挥广泛而积极的作用。通过适当的方法，将传统计算摄像学在光学特性、物理过程和成像模型等方面的先验、约束与数据驱动方法强大的学习、建模能力进行优势互补，可以为众多计算摄像难题的求解提供全新的思路和手段。

施柏鑫，日本东京大学博士，曾先后在麻省理工学院媒体实验室、新加坡科技设计大学、新加坡南洋理工大学从事博士后研究，现为北京大学人工智能研究院院长助理，北京大学计算机学院数字媒体研究所研究员、博士生导师（“博雅青年学者”），北京智源人工智能研究院青年科学家；从事计算摄像学与计算机视觉研究，发表论文120余篇（包括TPAMI论文12篇，计算机视觉三大顶级会议论文45篇）。论文获评国际计算摄像会议（ICCP）2015年Best Paper Runner-Up、入选IJCV专刊Best Papers from ICCV 2015，2021年获得日本大川研究助成奖。主持科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金重点、国家级青年人才等多个项目。担任International Journal of Computer Vision（IJCV）等期刊编委，CVPR、ICCV等国际会议领域主席。IEEE高级会员。