智能光学计算成像技术与应用

光学计算成像导论 jhkNi`E7  
图像基本概念及计算成像理论基础 $ Ov#^wfA  
实例：Poisson blending of image %;qDhAu0  
机器学习及Python软件基础 TB(!*t  
实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 \bzT=^Z;2  
图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 `R{ ZED l'  
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 9i*Xd$ G  
图像的神经网络表示与ADMM图像重构 5x1_rjP$|  
实践：用 ADMM 算法来重构图像 #;~dA  
常见的计算成像应用 5KvqZ1L  
点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 tj;<EaM  
压缩感知和压缩编码成像 <N}*|z7=b  
实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 (D <o=Q  
实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 7UA|G2Zr  
高光谱成像 gt{$G|bi  
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） }}MZgm~U)  
微纳光学计算成像 JwMFu5@  
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） o; Ns-=  
端到端光学算法联合设计 5X=ik7m^  
  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） h(H b+7g  
科研实践课堂公众号---互助小组群：985051399