智能光学计算成像技术与应用
光学计算成像导论 )(ImLbM)
图像基本概念及计算成像理论基础 rEB @$C^
实例：Poisson blending of image NWM FtT
机器学习及Python软件基础 <eQj`HL
实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 '}fzX2Q#
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 7]blrN]
实践：基本的全连接网络模型与卷积神经网络的搭建与训练 fA+ ,TEB~d
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 gDQ1?N'8{t
实践：用 ADMM 算法来重构图像 ~:Ll&29i
常见的计算成像应用 555XCWyrC
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 y% %} k
压缩感知和压缩编码成像 : cF[(i/k4
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 A-ZN F4
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 .^h#_[dp
高光谱成像 f33 l$pOp
案例：具有高空间分辨率的宽带高光谱图像传感器（实践网络重构部分） +VO-oFE |
微纳光学计算成像 gk"$,\DI
实例讲解：纳米光学高质量超构透镜成像（实践图像重构部分） :I+Gu*0WD
端到端光学算法联合设计 S7/eS) SQR
案例讲解：端到端的基于深度学习的散射介质散斑计算成像Ø 综合实例讲解： 用一个纯相位镜头的灰度图像到高光谱图像（超光谱/解模糊/深度学习/点扩散函数设计/压缩成像） %-c*C $
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