智能光學(xué)計(jì)算成像技術(shù)與應(yīng)用

光學(xué)計(jì)算成像導(dǎo)論 eq"~by[Uq  
圖像基本概念及計(jì)算成像理論基礎(chǔ) Q/< $ (Y  
實(shí)例：Poisson blending of image C}Khh`8@5.  
機(jī)器學(xué)習(xí)及Python軟件基礎(chǔ) (Yx rZ_F'b  
實(shí)踐：用Numpy/cupy與matplotlib繪制分形圖像 rO-Tr  
圖像常用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PyTorch/TensorFlow實(shí)現(xiàn) Sh"} c2  
實(shí)踐：基本的全連接網(wǎng)絡(luò)模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓(xùn)練 *P_TG"^{W  
圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示與ADMM圖像重構(gòu) $, =n  
實(shí)踐：用 ADMM 算法來重構(gòu)圖像 ON=xn|b4  
常見的計(jì)算成像應(yīng)用 UZ<!(g.  
點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)（PSF） 調(diào)控與無透鏡成像: 散射成像實(shí)例 l_8t[  
壓縮感知和壓縮編碼成像 ^,?]]=mE  
實(shí)踐：基于多模光纖超快脈沖的單像素探測超快成像 k\EMO\je  
實(shí)踐：1D信號和2D圖像的壓縮感知重構(gòu) $N+azal+y  
高光譜成像 kJ~^ }o  
案例：具有高空間分辨率的寬帶高光譜圖像傳感器（實(shí)踐網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)部分） T-27E$0  
微納光學(xué)計(jì)算成像 ?^yZVmAo]  
實(shí)例講解：納米光學(xué)高質(zhì)量超構(gòu)透鏡成像（實(shí)踐圖像重構(gòu)部分） KB-7]H  
端到端光學(xué)算法聯(lián)合設(shè)計(jì) U'@_fg  
  案例講解：端到端的基于深度學(xué)習(xí)的散射介質(zhì)散斑計(jì)算成像Ø  綜合實(shí)例講解：  用一個(gè)純相位鏡頭的灰度圖像到高光譜圖像（超光譜/解模糊/深度學(xué)習(xí)/點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)設(shè)計(jì)/壓縮成像） c=ZX7U  
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