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（完整word版）人教版八年级上册物理课后题答案声现象一、声音的产生与传播1、我们知道声是由物体的振动产生的，但有的时候，比如敲桌子时，我们能听到声音，却看不见桌子的振动，你能想办法证明桌子发声时也在振动吗？答：可以在桌面上放一些轻小的物体，如粉笔屑、泡沫、小纸团等把桌面的振动放大，通过轻小物体的振动观察桌面的振动。
2、北京到上海的距离约为1000km，假设声音在空气中能够传得这么远，那么从北京到上海需要多长时间？火车从北京到上海需要多长时间？大型喷气式客机呢？自己查找所需的数据，进行估算？解：t声＝s/v声＝1000000m÷340m/s≈2941.18sｔ火车＝s/v火车＝1000km÷200km/h=5ht客机＝s/v客机＝1000km÷1000km/h=2h3、将耳朵贴在长铁管的一端，让另外一个人敲一下铁管的另一端，你会听到几个敲打的声音！亲自试一试，并说出你其中的道理。
答：可以听到两个敲打的声音，先听到的是通过铁管传到耳朵里的，后听到的是通过空气传到耳朵里的。
因为声音在铁中传播速度比在空气中的传播速度快。
4、声音遇到障碍物能向相反的方向传播，一个同学向一口枯井的井底大喊一声，经过1.5s听到回声，那么这口枯井的深度大约是多少米？（声速按340m/s计算）解：s=vt=340m/s×1.5/2s=255m5、声音在不同的物质中传播的速度大小不同，根据小资料知道：多数情况下，声音在气体中的速度比在液体中慢，在固体中的速度比在液体中快，声音在空气中传播的速度受温度影响。
二、我们怎样听到声音1、许多立体声收音机有“STEREO－MON O”开关，开关处于STEREO位置时放出的声音和电台播出的一样，是立体声；而处于MONO位置时收音机把两个声道的信号合成一个声道，没有立体声的效果。
找一台立体声收音机，试一试这个开关的作用（使用耳机效果更明显），向有经验的人请教：既然立体声更为逼真，为什么还要设置这样的开关？答：将开关处于MONO位置时接收信号比较灵敏。
第一章小结（几何光学基本定律与成像概念）1 、光线、波面、光束概念。
光线：在几何光学中，我们通常将发光点发出的光抽象为许许多多携带能量并带有方向的几何线。
波面：发光点发出的光波向四周传播时，某一时刻其振动位相相同的点所构成的等相位面称为波阵面，简称波面。
光束：与波面对应所有光线的集合称为光束。
2 、几何光学的基本定律（内容、表达式、现象解释）1 ）光的直线传播定律：在各向同性的均匀介质中，光是沿着直线传播的。
2 ）光的独立传播定律：不同光源发出的光在空间某点相遇时，彼此互不影响，各光束独立传播。
3 ）反射定律和折射定律（全反射及其应用）：反射定律：1、位于由入射光线和法线所决定的平面内；2、反射光线和入射光线位于法线的两侧，且反射角和入射角绝对值相等，符号相反，即I’’=-I。
全反射：当满足1、光线从光密介质向光疏介质入射，2、入射角大于临界角时，入射到介质上的光会被全部反射回原来的介质中，而没有折射光产生。
sinI m=n’/n，其中I m为临界角。
应用：1、用全反射棱镜代替平面反射镜以减少光能损失。
（镀膜平面反射镜只能反射90%左右的入射光能）2、光纤折射定律：1、折射光线位于由入射光线和法线所决定的平面内；2、折射角的正弦和入射角的正弦之比与入射角大小无关，仅由两种介质的性质决定。
n’sinI’=nsinI。
应用：光纤4 ）光路的可逆性光从A点以AB方向沿一路径S传递，最后在D点以CD方向出射，若光从D点以CD方向入射，必原路径S传递，在A点以AB方向出射，即光线传播是可逆的。
5 ）费马原理光从一点传播到另一点，其间无论经历多少次折射和反射，其光程为极值。
（光是沿着光程为极值（极大、极小或常量）的路径传播的），也叫“光程极端定律”。
6 ）马吕斯定律光线束在各向同性的均匀介质中传播时，始终保持着与波面的正交性，并且入射波面与出射波面对应点之间的光程均为定值。
折/反射定律、费马原理和马吕斯定律三者中的任意一个均可以视为几何光学的一个基本定律，而把另外两个作为该基本定律的推论。
计算光学成像的基本概念及典型场景
计算光学成像是指利用数学方法模拟和分析光线在光学系统中
的传播和成像过程，从而预测和优化光学系统的成像性能。
以下是计算光学成像的基本概念及典型场景。
1. 光路追迹
光路追迹是计算光学成像最基本的方法，它是利用光学几何原理，从入射光线出发沿着光路追踪到焦点或像点，计算出光线在光学系统中的传播路径和成像位置。
光路追迹常用于分析单个透镜或透镜组的成像性能，如焦距、物距、像距、放大率等。
2. 波前传播
波前传播是指利用波动光学原理，从光源出发模拟光波在空间中传播和干涉的过程，计算出光学系统中各点的波前形态和相位分布，从而预测和优化光学系统的成像质量。
波前传播常用于分析复杂光学系统的成像性能，如望远镜、显微镜、激光器等。
3. 散斑成像
散斑成像是指利用光的干涉效应，在透明物体表面产生的散斑图案中提取物体形态和表面粗糙度信息的一种方法。
散斑成像常用于材料科学、生物医学和光学表面检测等领域。
4. 全息成像
全息成像是指利用光的干涉和衍射效应，通过记录和重现物体的全息图像，实现物体三维形态和光学性质的重建和分析的一种方法。
全息成像常用于光学显微学、光学信息存储和光学数据处理等领域。
5. 电子束成像
电子束成像是指利用电子束在物质中的穿透和散射效应，通过对样品表面或内部的电子显微图像进行分析和处理，实现样品形态、结构和化学成分的分析和表征的一种方法。
电子束成像常用于材料科学、纳米技术和生物医学等领域。
以上是计算光学成像的基本概念及典型场景，它们在不同的应用领域中发挥着重要作用，成为了现代科学技术和工程领域中不可或缺的一部分。
第五章 合成孔径雷达成像算法SAR 成像处理最初用光学处理，后来采用数字处理。
与光学处理相比，数字处理更精确、更灵活，在距离徙动校正、运动补偿、几何校正和坐标转换等方面有明显的优势。
SAR 成像处理主要有两个问题，一是距离徙动校正，二是运动补偿。
距离徙动可分解一次的线性分量和二次以上(包括二次)的弯曲分量，线性分量称为距离走动，弯曲分量称为距离弯曲。
这一章主要讨论针对不同距离徙动程度情况下，需要采用的不同成像算法，运动补偿将在下一章讨论。
5.1 距离徙动距离徙动对合成孔径雷达成像是一个重要的问题，虽然在前面已多次提及，这里还要对它作比较系统的介绍。
θ∆波束Qθ∆BR B ALxBR ROmvt x图5.1正侧视时距离徙动的示意图距离徙动的情况对不同的波束指向会有所不同，首先讨论正侧视的情况，这时距离徙动可用图5.1来说明。
所谓距离徙动是雷达直线飞行对某一点目标（如图中的Q 点）观测时的距离变化。
如图5.1所示，天线的波束宽度为θ∆，当载机飞到A 点时波束前沿触及Q 点，而当载机飞到B 点时，波束后沿离开Q 点，A 到B 的长度即有效合成孔径L ，Q 点对A 、B 的转角即相干积累角，它等于波束宽度θ∆。
Q 点到航线的垂直距离为最近距离B R 。
这种情况下的距离徙动通常以合成孔径边缘的斜距R 与最近距离B R 之差表示，即BB B q R R R R R -∆=-=2secθ （5.1）在合成孔径雷达里，波束宽度θ∆一般较小，2)(2112secθθ∆+≈∆，而相干积累角θ∆与横向距离分辨率a ρ有以下关系：θλρ∆=2a 。
利用这些关系，（5.1）式可近似写成：22232)(81aBB q R R R ρλθ=∆≈（5.2）假设条带场景的幅宽为W ，即场景近、远边缘与航线的最近距离分别为2W R B -和2W R B +，得场景两端的距离徙动差为2232a q WR ρλ=∆ （5.3）距离徙动和距离徙动差的影响表现在它们与距离分辨率r ρ的相对值，如果它们比r ρ小得多，就无需作包络移动补偿。
成像公式练习题成像公式是光学中非常重要的一个概念，它能帮助我们理解光的传播和成像原理。
在本文中，我们将通过一些练习题来巩固对成像公式的理解和应用。
1. 题目：一个物体离凸透镜的距离是20厘米，凸透镜的焦距是10厘米。
求物体成像的位置。
解析：根据成像公式，我们可以得到1/f = 1/v - 1/u，其中f是焦距，v是像的位置，u是物的位置。
代入已知的数值，得到1/10 = 1/v - 1/20。
整理得到v = 20厘米。
所以，物体成像的位置是20厘米。
2. 题目：一根铅笔离凹透镜的距离是12厘米，凹透镜的焦距是8厘米。
求物体成像的位置。
解析：同样地，我们可以代入已知的数值得到1/8 = 1/v - 1/12。
整理得到v = 24厘米。
所以，物体成像的位置是24厘米。
3. 题目：一个物体放在凸透镜的焦点上，求物体成像的位置。
解析：当物体放在凸透镜的焦点上时，根据成像公式1/f = 1/v - 1/u，可以得到1/f = 1/v。
由于物体在焦点上，所以u等于无穷大。
将u代入公式得到1/f = 1/v - 0，即1/v = 1/f。
整理得到v = f。
所以，该情况下物体成像的位置就是焦距的大小。
4. 题目：一个物体放在凹透镜的焦点上，求物体成像的位置。
解析：类似上一题，当物体放在凹透镜的焦点上时，u等于无穷大。
根据成像公式1/f = 1/v - 1/u，可以得到1/f = 1/v。
将u代入公式得到1/f = 1/v - 0，即1/v = 1/f。
整理得到v = f。
所以，物体成像的位置也是焦距的大小。
通过以上练习题，我们可以看到成像公式在不同情况下的应用。
成像公式的理解和运用能够帮助我们预测物体成像的位置，并加深对光学的认识。
总结：本文通过一些例题对成像公式的应用进行了练习。
我们可以发现，在不同的情况下，物体成像的位置与焦距有着紧密的关系。
成像公式为我们理解光的传播和成像提供了非常有用的工具。
通过不断练习和应用成像公式，我们能够更好地理解光学原理，并解决相关问题。
计算成像介绍计算成像是光学中的重要概念，它指的是通过光线传播的规律来确定物体在成像系统中的位置和形状。
成像可以是真实的，也可以是虚拟的，它是通过光线的折射、反射和传播来实现的。
本文将以计算成像为主题，介绍成像的计算原理和方法。
我们需要了解一些基本的光学概念。
光线是指光的传播路径，它在光学系统中沿直线传播。
光线在传播过程中会发生折射和反射，这取决于光线所遇到的介质的光学性质。
光线的传播路径可以用光线追迹法来描述，即通过计算光线在光学系统中的传播路径来确定成像的位置和形状。
在计算成像时，我们通常使用的是几何光学的近似方法。
几何光学是一种简化的光学理论，它忽略了光的波动性，而只考虑光的传播路径和光线的反射、折射规律。
几何光学的近似方法适用于光线传播距离远大于波长的情况下。
成像的计算主要涉及到光线的折射和反射规律。
光线在通过光学界面时会发生折射，折射规律可以由斯涅尔定律来描述。
斯涅尔定律表示了光线在两个介质界面上的入射角和折射角之间的关系。
根据斯涅尔定律，我们可以计算出光线在不同介质中的传播方向和角度。
除了折射，光线还会发生反射。
光线在光学界面上的反射规律可以由反射定律来描述。
反射定律表示了入射角和反射角之间的关系。
根据反射定律，我们可以计算出光线在光学界面上的反射方向和角度。
在计算成像时，我们还需要考虑光线的传播路径和光线的相交。
光线的传播路径可以用光线追迹法来描述，即通过计算光线在光学系统中的传播路径来确定成像的位置和形状。
光线的相交可以用光线的交点来表示，通过计算光线的交点，我们可以确定成像的位置和形状。
在实际的计算中，我们通常使用光线追迹法来计算成像。
光线追迹法是一种数值计算方法，它通过追踪光线在光学系统中的传播路径来确定成像的位置和形状。
光线追迹法可以用于各种光学系统的计算，包括透镜、反射镜、光纤等。
在使用光线追迹法计算成像时，我们需要确定光线的初始条件和传播路径。
光线的初始条件包括入射角度、入射位置和入射光强等。
球面镜成像与凹透镜成像计算在物理学中，光学成像是一个重要的研究领域。
球面镜和凹透镜是两种常见的光学元件，它们被广泛应用于光学仪器和光学系统中。
本文将探讨球面镜成像和凹透镜成像的计算方法。
一、球面镜成像计算球面镜是一种由球面表面构成的光学元件。
根据球面镜的形状，可以将其分为凸透镜和凹透镜。
在球面镜成像计算中，我们通常使用薄透镜公式来计算像的位置和放大率。
对于凸透镜成像，薄透镜公式为：1/f = 1/v + 1/u其中，f为球面镜的焦距，v为像的位置，u为物的位置。
根据薄透镜公式，我们可以计算出像的位置和放大率。
举个例子来说明，假设一个凸透镜的焦距为20cm，物的位置为40cm。
根据薄透镜公式，我们可以计算出像的位置：1/20 = 1/v + 1/40解方程可得v = 40cm，即像的位置与物的位置相等，放大率为1。
对于凹透镜成像，薄透镜公式为：1/f = 1/v - 1/u同样地，根据薄透镜公式，我们可以计算出像的位置和放大率。
二、凹透镜成像计算凹透镜是一种中间厚度薄的透镜，其形状使光线在通过透镜后发生偏折。
凹透镜成像计算与球面镜成像计算类似，同样可以使用薄透镜公式。
对于凹透镜成像，薄透镜公式为：1/f = 1/v - 1/u其中，f为凹透镜的焦距，v为像的位置，u为物的位置。
根据薄透镜公式，我们可以计算出像的位置和放大率。
举个例子来说明，假设一个凹透镜的焦距为-30cm，物的位置为40cm。
根据薄透镜公式，我们可以计算出像的位置：1/-30 = 1/v - 1/40解方程可得v = -60cm，即像的位置在凹透镜的前方，放大率为-1.5。
三、球面镜成像与凹透镜成像的比较虽然球面镜和凹透镜都可以用来成像，但它们的成像特点有所不同。
首先，球面镜成像通常会产生实像或虚像，而凹透镜成像只会产生虚像。
其次，球面镜成像的放大率可以为正值或负值，而凹透镜成像的放大率总是负值。
最后，球面镜成像的像的位置可能在球面镜的前方或后方，而凹透镜成像的像的位置总是在透镜的前方。
光的成像计算和光的光度学光的成像计算和光的光度学是光学领域中两个重要的概念。
光的成像计算主要研究光线在光学系统中的传播和成像原理，而光的光度学则关注光的光强和光功率的测量与分析。
本文将分别对光的成像计算和光的光度学进行详细的阐述。
一、光的成像计算光的成像计算是指在特定的光学系统中，通过对光线的传播路径和成像原理进行分析和计算，确定物体在成像面上的位置和形状的过程。
光的成像计算是光学设计和图像处理等领域的基础理论。
光的成像计算主要依靠几何光学的原理，并结合光学元件（如透镜、凸面镜等）的参数和特性进行计算。
其中，光的传播路径可以通过光线追迹法和光线传输矩阵法等方法进行描述和计算。
光的成像计算可以用来确定物体的投射位置、放大倍率、畸变程度等光学参数。
在光的成像计算中，常用的数学方法包括利用几何学原理进行追踪和变换计算，并结合折射定律和焦距公式等物理规律进行分析。
此外，光的成像计算还可以借助光线追迹软件和光学仿真工具进行模拟和优化。
二、光的光度学光的光度学是研究光强和光功率等光度量参数的测量和分析科学。
光度学的研究对象包括光源的亮度、光束的发散角度、光功率的测量、光通量的计算等。
光的光度学在照明工程、摄影测量、激光技术等领域有着广泛的应用。
光的光度学研究的核心是光度量参数的测量和计算。
光强是指单位面积上投射光通量的强弱程度，通常以均匀光源在特定方向上的照度进行测量。
光功率则是光源每单位时间内输出的光能量，通常以光功率计进行测量。
光的光度学还关注光的光谱特性，即光的波长分布情况。
光的光谱可以通过分光仪进行测量和分析，从而得到光的颜色信息和波长分布曲线。
光度学中的色度学研究则对光的颜色进行描述和量化，常用的色度学参数包括色温、色纯度等。
结语光的成像计算和光的光度学是光学领域中的重要理论和实践内容。
光的成像计算通过几何光学的分析和计算，揭示了光线在光学系统中的传播规律和成像原理。
而光的光度学则关注光的光强和光功率等光度量参数的测量和分析，用于照明工程、摄影测量等应用领域。
高斯成像公式焦距是照相机中，从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。
具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力。
简单的说焦距是焦点到面镜的顶点之间的距离.相机的镜头是一组透镜，当平行光线穿过透镜时，会会聚到一点上，这个点叫做焦点，焦点到透镜中心的距离，就称为焦距。
焦距固定的镜头，即定焦镜头;焦距可以调节变化的镜头，就是变焦镜头。
当一束平行光以与凸透镜的主轴穿过凸透镜时，在凸透镜的另一侧会被凸透镜汇聚成一点，这一点叫做焦点，焦点到凸透镜光心的距离就叫这个凸透镜的焦距。
一个凸透镜的两侧各有一个焦点。
光心:可以把凸透镜的中心近似看作是光心。
我们用的照相机的镜头就相当于一个凸透镜，胶片(或是数码相机的感光器件)就处在这个凸透镜的焦点附近，或者说，胶片与凸透镜光心的距离大至约等于这个凸透镜的焦距。
凸透镜能成像，一般用凸透镜做照相机的镜头时，它成的最清晰的像一般不会正好落在焦点上，或者说，最清晰的像到光心的距离(像距)一般不等于焦距，而是略大于焦距。
具体的距离与被照的物体与镜头的距离(物距)有关，物距越大，像距越小，(但实际上总是大于焦距)。
由于我们照相时，被照的物体与相机(镜头)的距离不总是相同的，比如给人照相，有时，想照全身的，离得就远，照半身的，离得就近。
也就是说，像距不总是固定的，这样，要想照得到清晰的像，就必须随着物距的不同而改变胶片到镜头光心的距离，这个改变的过程就是我们平常说的"调焦"。
物距:u像距:v焦距:f关系:1/u+1/v=1/f光学中最基本的高斯成像公式:1/u+1/v=1/f，即物距的倒数加上像距的倒数等于焦距的倒数。
其次，请你明白物像之间的因果关系，是有物才会有像的。
不同的物距会对应不同的像距，但是反过来却不行。
象你这样自己设定一个像距就不一定会找到对应的物距，也就是说你设定的像距根本就无法成像。
对于凸透镜成像而言(照相机就是凸透镜成像)，物像关系是这样的:当物距为无穷远时，像距等于焦距，成像在焦平面上(照相机聚焦无穷远的情况);当物距为无穷无与两倍焦距之间时，像距在焦距与两倍焦距之间，成缩小的实像(照相机一般都属此类情况，在物距接近两倍焦距时为微距拍摄情况);当物距等于两倍焦距时，像距与物距相等，此时物像等大，1:1微距即此种情况;当物距小于两倍焦距并大于焦距时，像距大于两倍焦距，成放大的实像(幻灯机，电影放映机就是这种情况，对照相机而言，少数的微距拍摄，如美能达的1X-3X微距，佳能的5X微距拍摄也是这种情况);当物距等于焦距时，像距为无穷大，物上的光线经透镜后为平行光线，不成像;当物距小于焦距时，像距为负值，即在物的同侧成虚像(放大镜就是这种情况)。
计算成像
1.为何要研究计算成像？
计算成像能够实现传统成像无法完成的任务，例如：去除运动模糊、超分辨率重建等。
2.用计算成像的方法怎样提高图像分辨率？
增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）。
然而，随着像素尺寸的减少，光通量也随之减少，它所产生的散粒噪声使得图像质量严重恶化。
不受散粒噪声的影响而减少像素的尺寸有一个极限，对于0.35微米的CMOS处理器，像素的理想极限尺寸大约是40平方微米。
当前的图像传感器技术大多能达到这个水平。
另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。
因为很难提高大容量的耦合转换率，因此这种方法一般不认为是有效的。
在许多高分辨率图像的商业应用领域，高精度光学和图像传感器的高价格也是一个必须考虑的重要因素。
因此，有必要采用一种新的方法来增加空间分辨率，从而克服传感器和光学制造技术的限制。
（1）超分辨率重建
图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像，高分辨率图像意味着图像具有高像素密度，可以提供更多的细节，这些细节往往在应用中起到关键作用。
图像超分辨率技术分为超分辨率复原和超分辨率重建。
超分辨率重构的基本过程为：先进行图像退化分析，然后进行图像的配准，最后根据配准的信息对图像进行重构。
目前，图像超分辨率研究可分为3个主要范畴：基于插值、基于重建和基于学习的方法。
具体方法有：规整化重建方法，均匀空间样本内插方法，迭代反投影方法(IBP)，集合理论重建方法(凸集投影POCS)，统计重建方法(最大后验概率MAP和最大似然估计ML)，混合ML/MAP/POCS 方法，自适应滤波/维纳滤波/卡尔曼滤波方法，确定性重建方法基于学习和模式识别的方法。
超分辨率重建，即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像。
超分辨率重建的核心思想就是用时间带宽（获取同一场景的多帧图像序列）换取空间分辨率，实现时间分辨率向空间分辨率的转换。
在基于超分辨率重建的空间分辨率增强技术中，其基本前提是通过同一场景可以获取多幅低分辨率细节图像。
在超分辨率重建中，典型地认为低分辨率图像代表了同一场景的不同侧面，也就是说低分辨率图像是基于亚像素精度的平移亚采样。
如果仅仅是整数单位的像素平移，那么每幅图像中都包含了相同的信息，这样就不能为高分辨率图像的复原提供新的信息。
如果每幅低分辨率图像彼此之间都是不同的亚像素平移，那么它们彼此之间就不会相互包含，在这种情况下，每一幅低分辨率图像都会为高分辨率图像的复原提供一些不同的信息。
为了得到同一场景的不同侧面，必须通过一帧接一帧的多场景或者视频序列的相关的场景运动。
我们可以通过一台照相机的多次拍摄或者在不同地点的多台照相机获取多个场景，例如在轨道卫星一类可控制的图像应用中，这种场景运动是能够实现的；对于局部对象移动或者震荡一类的不可控制的图像应用也是同样能实现的。
如果这些场景运动是已知的或者是在亚像素精度范围了可估计的，同时如果我们能够合成这些高分辨率图像，那么超分辨率重建图像复原是可以实现的。
通过对获得的低分辨率图像进行处理以后，一方面能够对成像光学系统的点扩展函数进行反卷积，去除光学系统的影响；另一方面能够获得显示图像的像元总数增加，同时也希望在处理过程中去除相应的成像系统的噪声等。
通过这些处理以后，图像的分辨率得到了改善，但获得的并不一定是真实的高分辨率图像，而是对真实高分辨率图像的某种估计，因而通常称所获得的图像为超分辨率图像，相应处理过程为超分辨率图像重建。
超分辨率涉及的两个问题：a)图像修复：改良光照不均匀、噪声较多的图像，但是不改变图像大小；b)图像插值改变图像大小，对单张图像进行插值并不属于超分辨率重建技术。
图像插值，即增加单幅图像的尺寸。
插值也分线性插值与非线性插值，其中线性插值最简单，容易实现。
尽管这个领域已经被广泛地研究，即使一些基本的功能已经建立，从一幅近似的低分辨率图像放大图像的质量仍然是有限的，这是因为对单幅图像插值不能恢复在低分辨率采样过程中损失的高频部分，因此图像插值方法不能被认作是超分辨率重建技术。
为了在这方面有更大的改进，下一步就需要应用基于同一场景的相关的额外数据，基于同一场景的不同的观察信息的融合就构成了基于场景的超分辨率重建复原。
基于学习的概念首次由Freeman提出，基本思想是先学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的关系，利用这种关系来指导对图像进行超分辨率。
马尔可夫网络建模低分辨率和高分辨率图像块间的关系，学习因降质丢失的高频分量，然后与插值得到的初始估计相加恢复出高分辨率图像。
主要方法有：有效组织图像块数据库提高匹配效率，通过主要轮廓先验增强图像质量，基于流形学习的方法，利用多尺度张量投票理论来估计位置的高分辨率图像，融合不同尺寸的图像进行分辨率增强。
（2）双目视觉
双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视角下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。
得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离。
目前也有很多研究机构进行3维物体识别，来解决2D算法无法处理遮挡，姿态变化的问题，提高物体的识别率。
双目视觉算法流程如下：
（3）双摄像头
华为P9 采用双摄像头设计，两个摄像头做不同的事情。
两个摄像头中的一颗采用了索尼IMX 286 传感器，这个用于捕捉物体的RGB 颜色；而另外一颗采用了monochrome 黑白摄像头用于捕捉物体的黑白影像。
通过黑白摄像头的大进光量捕捉到更清晰的物体细节；而通过IMX 286 的RGB 颜色摄像头去考虑颜色，就是配备一颗摄像头负责记录色彩，一颗黑白负责记录细节轮廓。
当P9 拿到RGB 摄像头捕捉到的彩色信息的图片和黑白大进光量的monochrome 摄像头捕捉到的细节图片时，通过软件算法将两张图片合成。
这样理论上我们会获得一张拍摄质量更好的照片，特别是在高亮以及暗处的细节表现上。
3.用计算成像的方法怎样扩大视场？
（1）微相机阵列拼接
结合微相机阵列的大视场成像系统主要利用球透镜成像的轴向对称性，结合微相机阵列与后期的计算成像技术，实现宽视场和高分辨率效果的成像结果。
结合微相机阵列的大视场成像系统包括一个共心光学主透镜组和一系列小的光学元件组成的微相机阵列，共心光学主透镜组将观测视场成像于球面一次像面，微相机阵列在距一次像面一定位置处成球面分布，一次成像面经过微相机阵列折转后被分割成一系列子图像，相邻微相机阵列之间存在视场重叠，利用图像处理算法，将每一个微相机拍摄的小视场图像拼接为一幅宽视场图像，最终实现宽视场成像。
（2）复眼仿生
节肢动物的复眼一直是科学家感兴趣的研究对象。
复眼有非常大的视角和景深，对运动物体的感应也十分灵敏。
模拟复眼特性的仿生复眼照相机可实现视角和景深极大化，且不会产生轴外像差。
人造同位复眼照相机由一组弹性微型透镜阵列和一组可变形的硅基光电感
应阵列组成，分别布置在弹性薄膜基底的两侧，其中每个微型透镜和光感元件构成一个“小眼”。
这两个阵列都在平面上制造并组装起来，然后经由弹性变形转换成近乎完整的半球形状（160度），上面集成了180个小眼，与火蚁和树皮甲虫复眼中的小眼数相近。
这一特性使新相机实现了视角和景深的极大化。
可拉伸电子器件对于仿生复眼照相机的研制起到了关键作用。
因为传统的脆性电子器件不能承受变形，无法像昆虫的复眼那样把光电感应阵列分布在一个半球形的表面上。
仿生复眼照相机具有的所谓“同位”功能，是指弹性薄膜基底在液压调控下变形成任意曲率的球面时，微型透镜和光感元件都能保持高度对应性，从而确保复眼照相机不会发生轴外像差，即由于折射球面存在球面像差和像面弯曲，衍生出实际像与理想像的偏差。
（3）球面探测器
完全对称的共心光学系统各球面共心，没有与视场相关的像差，容易实现大视场，其像面为球面，如果采用曲面探测器则可以较好地匹配光学系统，但是基于目前曲面探测器的发展状况，实现球形像面的困难较多。
谷歌公司2016年01月27日申请公布的发明专利《曲面基板上的光电探测器阵列》提出将多个光电探测器定位在由光学系统限定的弯曲的焦曲面上的精确位置。
为了实现该定位，光电探测器可以被安装在平坦配置的柔性基板上的期望位置处。
安装有光电探测器的柔性基板可以被成形为与弯曲的焦曲面的形状基本上一致。
该成形可以通过将柔性基板夹在至少两个夹紧件之间而实现。
夹在所述至少两个夹紧件之间的弯曲的柔性基板可以被相对于光学系统定位，使得光电探测器位于弯曲的焦曲面上的期望三维位置处。
