智能光学计算成像技术与应用
光学计算成像导论 4`4kfiS$
图像基本概念及计算成像理论基础 P{8iJ`rBG
实例：Poisson blending of image Y@;CF
机器学习及Python软件基础 & W| [r(
实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 :tz#v`3o
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 5#HW2"7
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 tIWmp30S
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 0eT(J7[ <
实践：用 ADMM 算法来重构图像 ;;!yC
常见的计算成像应用 2i)^ !c
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 S ^!n45l
压缩感知和压缩编码成像 ~ 8PZ5;g
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 1$xNUsD2
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 ~uj#4>3T
高光谱成像 LD+{o 4i
案例：具有高空间分辨率的宽带高光谱图像传感器（实践网络重构部分） T-'OwCB1q
微纳光学计算成像 y`L>wq,KU
实例讲解：纳米光学高质量超构透镜成像（实践图像重构部分） >BV^H.SO|1
端到端光学算法联合设计 .iYJr;9`d
案例讲解：端到端的基于深度学习的散射介质散斑计算成像Ø 综合实例讲解： 用一个纯相位镜头的灰度图像到高光谱图像（超光谱/解模糊/深度学习/点扩散函数设计/压缩成像） R4[N:~Z$|
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