智能光学计算成像技术与应用
光学计算成像导论 b-<0\@`Z#
图像基本概念及计算成像理论基础 N\PdX$
实例：Poisson blending of image h <4`|Bg+
机器学习及Python软件基础 RzqgN*]lY
实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 B.; qvuM~
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 , MXU]{
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 9 -pt}U
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 "T A0--6
实践：用 ADMM 算法来重构图像 CV
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常见的计算成像应用 712nD ?>
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 @[g7\d
压缩感知和压缩编码成像 M@xU5 9$@
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 s0iG |vw
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 M(a%Qk?]/
高光谱成像 Z^|N]Ej
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） "-=fi
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微纳光学计算成像 k' st^1T
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） =de'Yy:\-
端到端光学算法联合设计 =@!t/LR7kg
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） _Tj &gyS
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