智能光学计算成像技术与应用

光学计算成像导论 q&.!*rPD  
图像基本概念及计算成像理论基础 Y+N87C<  
实例：Poisson blending of image 5"sF#Y&  
机器学习及Python软件基础 7D,+1>5^Ne  
实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 m-:k]9I  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 x8H)m+AW  
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 +1Uw<~  
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 p81~Lk*Hz@  
实践：用 ADMM 算法来重构图像 _
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常见的计算成像应用 <:p&P  
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 cIX59y#7  
压缩感知和压缩编码成像 5segzaI  
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 3+Q6<MS q  
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 {|fA{ Q_R  
高光谱成像 `>V.}K^4  
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） HTC7fS  
微纳光学计算成像 |(/"IS]  
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） ,Ubnz  
端到端光学算法联合设计 j6\{j#q  
  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） !#r]f9QP  
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