培训邀请函——深度学习光学成像与深度学习光学设计

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近年来,光学成像技术已经由传统的强度、彩色成像发展进入计算光学成像时代，然而,计算成像系统的实际成像性能也同样极大程度地受限于“正向数学模型的准确性”以及“逆向重构算法的可靠性”,实际成像物理过程的不可预见性与高维病态逆问题求解的复杂性已成为这一领域进一步发展的瓶颈问题。而人工智能与深度学习技术的飞跃式发展为光学成像技术开启了一扇全新的大门，深度学习在光学成像领域的应用正日益成为研究的前沿。它能够通过神经网络优化图像重建、超分辨率成像、光学逆问题求解等任务。这些技术不仅提高了成像质量，还推动了光学系统设计的创新。深度学习在光学成像的应用领域非常广泛，包括但不限于： 超分辨率成像：通过深度学习技术提高图像的空间分辨率。 图像重建和去模糊：处理模糊图像或降噪，改善成像 ………………………………