智能光学计算成像技术与应用

光学计算成像导论 XIl<rN@-  
图像基本概念及计算成像理论基础 :W*yfhLt  
实例：Poisson blending of image )}@D\(/@  
机器学习及Python软件基础 ?Ij
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实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 *#Cx-J  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 >&PM'k  
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 !cyrt<  
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 .uJ J<  
实践：用 ADMM 算法来重构图像 u5oM;#{@-  
常见的计算成像应用 ,>a!CnK=  
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 >a?Bk4w  
压缩感知和压缩编码成像 M}\h?s   
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 Tz @=N]D  
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 oe*1jR_J`[  
高光谱成像 v76Gwu$d  
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）
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微纳光学计算成像 )UKX\nD"0  
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） Dp([r  
端到端光学算法联合设计 DhyR
 
  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） h3
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