书名：相干性与角动量在全息中的应用
定价：118.0
ISBN：9787030837172
作者：赵道木,童鑫
版次：1
出版时间：2026-03

内容提要：
本书主要介绍光学相干性和轨道角动量在全息成像和全息编码中的应用。全书共8章。第1章绪论，介绍全息成像、轨道角动量、光学相干性以及深度学习的基本概念与理论，总结国内外研究现状；第2章介绍低空间相干对计算全息成像的影响；第3章介绍湍流与空间相干性关联研究及对计算全息成像的影响；第4章介绍时间-空间相干复用实现动态扰动下的光束整形与计算全息；第5章介绍基于轨道角动量和相干调控的非傍轴自加速光束；第6章介绍可选择匹配的轨道角动量全息成像；第7章介绍基于自加速光束和深度学习的快速全息三维重建；第8章介绍全息编码非对称贝塞尔光束轨道角动量识别。



目录：
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 全息成像 1
1.1.1 全息成像研究背景 1
1.1.2 理论基础与数值计算 4
1.1.3 全息图的计算 9
1.2 轨道角动量 11
1.2.1 轨道角动量研究背景 11
1.2.2 轨道角动量基本理论 13
1.2.3 轨道角动量全息 15
1.2.4 轨道角动量自加速光束 16
1.3 光学相干性 18
1.3.1 相干性与散斑 18
1.3.2 部分相干光场理论基础 22
1.3.3 实验产生部分相干光场 26
1.4 深度学习 28
1.4.1 深度学习概述 28
1.4.2 端到端卷积神经网络架构 28
1.4.3 Swin Transformer架构 30
第2章 低空间相干对计算全息成像的影响 34
2.1 引言 34
2.2 空间相干性调控理论分析 35
2.3 实验设计 36
2.3.1 实验光路 36
2.3.2 参数设置与数据采集 38
2.4 深度学习 41
2.4.1 U-RDN框架 41
2.4.2 U-RDN工作机制及可解释性 43
2.4.3 损失函数及评价指标 46
2.5 实验结果 47
2.5.1 U-RDN训练 48
2.5.2 不同空间相干度下的成像结果及重建 48
2.5.3 分辨率测试 53
2.5.4 旋转和平移鲁棒性测试 57
2.5.5 与 U-Net模型对比 59
第3章 湍流与空间相干性关联研究及对计算全息成像的影响 63
3.1 引言 63
3.2 湍流理论分析 64
3.2.1 海洋湍流的功率谱密度 65
3.2.2 大气湍流的功率谱密度 66
3.3 湍流对空间相干性的影响 67
3.4 实验设计 70
3.4.1 实验光路 70
3.4.2 参数设置与数据采集 72
3.5 深度学习 74
3.5.1 TWC-Swin框架 74
3.5.2 TWC-Swin内部特征图分析 78
3.5.3 物理先验信息融入模型 80
3.5.4 TWC-Swin 训练及评价指标 81
3.6 实验结果 83
3.6.1 TWC-Swin在不同空间相干性的性能 83
3.6.2 TWC-Swin在任意强度的动态海洋湍流中的性能 89
3.6.3 TWC-Swin在任意强度的动态大气湍流中的性能 91
3.6.4 性能比较与消融研究 93
3.6.5 TWC-Swin方法拓展性研究 98
第4章 时间-空间相干复用实现动态扰动下的光束整形与计算全息 100
4.1 引言 100
4.2 相干性与抗干扰能力之间权衡分析 101
4.2.1 微观量子系统 101
4.2.2 统计光学系统 103
4.3 实验光路-相干重建系统 105
4.4 相干重建系统的理论分析 107
4.5 相干重建系统的模拟分析 110
4.6 实验结果 111
4.6.1 CRS在真实动态扰动下的光场特性结果 111
4.6.2 CRS在真实动态扰动下的光束整形结果 114
4.6.3 CRS在真实动态扰动下的计算全息成像性能 121
第5章 基于轨道角动量和相干调控的非傍轴自加速光束 125
5.1 引言 125
5.2 双重部分相干非傍轴自加速光束 126
5.3 螺旋相位的调控 128
5.4 DPCNS 光束的传播特性 129
5.4.1 自由空间中的传播演化 129
5.4.2 传播轨迹的调控 131
5.4.3 相干性的调控 133
5.5 轨道角动量调控的H-DPCNS光束的传播特性 134
5.5.1 自由空间中的传播演化 134
5.5.2 传播轨迹的控制 138
第6章 可选择匹配的轨道角动量全息成像 141
6.1 引言 141
6.2 叠加的轨道角动量全息术理论与实验 141
6.2.1 LG 光束特性的保留 142
6.2.2 匹配场的设计 143
6.2.3 实验设计 145
6.3 叠加轨道角动量全息成像的保留特性 146
6.3.1 OAM保留特性的基本逻辑 146
6.3.2 数值模拟 146
6.3.3 实验结果 147
6.4 叠加轨道角动量全息成像的选择特性 150
6.4.1 OAM选择特性的基本逻辑 150
6.4.2 数值模拟 150
6.4.3 实验结果 156
第7章 基于自加速光束和深度学习的快速全息三维重建 161
7.1 引言 161
7.2 理论分析 161
7.2.1 径向自加速光束 162
7.2.2 环缝法生成叠加贝塞尔光束 163
7.3 轨道角动量全息术 164
7.4 实验设计 166
7.5 深度学习 167
7.5.1 模型框架 167
7.5.2 模型训练 167
7.5.3 评价指标 169
7.6 实验结果 170
7.6.1 快速三维点云图案重建 170
7.6.2 深度学习与直接测量性能比较 172
7.6.3 重建质量评估与误差分析 173
7.7 不同参数对重建分辨率的影响 174
7.7.1 点云空间采样密度对横向分辨率的影响 174
7.7.2 环半径对横向分辨率的影响 176
7.7.3 环间距对轴向分辨率的影响 177
第8章 全息编码非对称贝塞尔光束轨道角动量识别 179
8.1 引言 179
8.2 非对称贝塞尔光束 179
8.3 实验设计 182
8.4 深度学习 183
8.4.1 模型框架 183
8.4.2 模型训练 184
8.5 实验结果 184
8.5.1 非对称贝塞尔光束模拟与实验结果 185
8.5.2 深度学习识别OAM模态 186
8.5.3 模型识别精度分析 187
参考文献 189
补充材料 218