Nature重磅，连发两篇Nature，引爆光学领域新风口

光学成像技术通过光学设备（如显微镜、相机、CT扫描仪等）捕捉图像。这些设备在不同应用中提供了多种成像模式（如明场、暗场、荧光等）。传统的光学成像技术面临一些挑战，包括：分辨率限制：光学成像系统的分辨率受到光学系统设计和波长的限制。噪声问题：图像中可能存在噪声，影响图像质量。模糊效应：由于各种因素（如运动、光学器件的缺陷等），图像可能出现模糊等。深度学习是机器学习的一种子领域，利用深层神经网络对数据进行高级特征提取和模式识别。近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著进展，主要包括：卷积神经网络（CNNs）：能够自动学习图像特征并进行分类、检测和分割。生成对抗网络（GANs）：用于生成高质量图像、增强图像分辨率等。自编码器（Autoencoders）：用于图像去噪、重建和压缩等。

深度学习在光学成像中的应用

超分辨率成像：深度学习算法能够从低分辨率图像生成高分辨率图像，突破传统光学系统的分辨率限制。例如，SRGAN（Super-Resolution GAN）和其他超分辨率网络用于提升图像细节。

图像去噪：深度学习模型能够有效去除光学成像中的噪声，提高图像清晰度。例如，深度去噪网络（Denoising Networks）用于处理低光照或高噪声环境下的图像。

图像重建和去卷积：通过深度学习技术，如去卷积神经网络（Deconvolutional Networks），从模糊或不完全的图像中恢复清晰图像。

图像分割和检测：深度学习用于自动识别和分割图像中的对象或区域，例如医学图像中的病灶区域。

深度学习的应用正在推动光学成像领域的快速发展，其在显微镜成像、医学成像、工业检测、天文成像、生物成像、材料科学、环境监测等领域通过改进图像质量、提升分辨率和自动化分析等方面，极大地扩展了光学成像技术的应用潜力。由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“深度学习光学成像”专题培训班。

第一节：绪论

1.什么是光学成像？

2.光学成像的发展

第二节：光学成像重要概念

1.分辨率

2.视场和景深

3.像差

第三节：成像质量评价指标

1.全参考评价

2.半参考评价

3.无参考评价

第四节：光学成像发展趋势

1.功能提升(相位、三维、穿透介质散射)

2.性能提升（分辨率、灵敏度、通量）

第一节：高动态范围成像

1.动态范围的概念

2.合并多曝光图像生成HDR

3.色调映射

第二节：融合技术

1.可见光与红外成像机理

2.异源图像融合

3.图像融合质量评价

第三节：像素分辨率提升

1.离散采样理论

2.成像系统分辨率限制因素

3.图像超分辨技术

第一节：深度学习相关基础知识，

1.了解python和pytorch的关系和联系

2.两大主流框架tensorflow和pytorch的介绍

3.了解深度学习工具，cuda和cudnn等

第二节：学习深度学习的代码环境

1.学习编译器pycharm的使用

2.了解python环境知识

3.使用anaconda配置虚拟环境并在pycharm中导入。

第三节：自己通过anaconda搭建环境

1.学习pip库的使用，使用pip下载库、卸载库以及更新库

2.搭建独立的环境，通过anaconda对每个环境进行管理，养成良好的编程习惯

第四节：理论知识部分

1.了解监督神经网络的基本原理

2.学习梯度下降算法和反向传播的思路。

第五节：卷积神经网络的基础讲解

1.让学员通过实例了解卷积的基础原理

2.如何通过卷积提取图片的特征（介绍minst手写数字的经典案例）

第一节：讲解超分辨率神经网络

1.何为对偶监督网络

2.网络的结构是怎样的

第二节：引入DRN超分网络

1.了解drn对偶超分网络的论文大概

2.准备和制作数据集，参数的介绍

3.了解对偶监督网络的核心创新点

第三节：如何从零开开始复现一个网络

1.学习阅读代码中的readme文档

2.了解代码执行的核心思想

3.介绍如何通过终端执行命令

第一节：环境准备

1.使用anaconda搭建drn网络的专属环境

2.激活环境，在pycharm中导入环境

3.如何根据报错解决环境问题

第二节：代码测试实战

1.介绍DRN网络中各文件夹的作用

2.如何通过DRN自带的pt文件进行测试

3.介绍option中不同参数会对网络测试和训练影响

第三节：代码训练实战

1.了解DF2K数据集的基本内容

2.如何训练一个网络

3.制作属于自己的数据集进行训练

第一节：介绍增强残差网络

1.学习增强残差网络的论文

2.研究论文的创新点

第二节：代码测试实战

1.介绍EDSR的大致模型

2.如何通过code.readme进行测试

3.介绍option中不同参数会对网络测试和训练影响

第三节：代码训练实战

1.了解数据集的基本内容

2.如何训练一个网络

3.制作属于自己的数据集进行训练

第四节：医学与超分辨率的突破结合

1.关于超分网络的实际应用

2.如何将低分医学图应用于超分辨率第六章：引入医学领域的超分网络

传统光学设计的挑战光学设计传统上依赖于经验法则和物理模型，设计过程通常涉及复杂的计算和优化。这些挑战包括：复杂性：设计光学系统需要处理多个变量和参数，如透镜的形状、材料的折射率和系统的几何布局。优化困难：传统的优化方法可能需要大量的计算资源和时间，且难以找到全局最优解。非线性：光学系统的性能通常受非线性因素影响，使得设计和优化过程变得复杂等。深度学习是机器学习的一个重要分支，通过构建和训练深度神经网络，能够自动提取数据中的特征和模式。它在多个领域取得了显著进展，包括图像处理、自然语言处理和自动驾驶等。

深度学习在光学设计中的应用

自动光学设计：利用深度学习模型自动生成和优化光学系统的设计。例如，通过训练神经网络预测设计参数对系统性能的影响，从而实现更高效的设计过程。

光学系统优化：深度学习技术可以用来优化光学系统的性能，包括提高分辨率、减少像差和改善成像质量。优化网络可以学习到复杂的设计规律，帮助实现更好的设计结果。

光学元件的设计：深度学习可以辅助设计特定功能的光学元件，如透镜、光栅和反射镜。神经网络可以生成具有特定光学性能的设计，提升元件的制造精度和功能。

成像系统设计：深度学习用于优化成像系统的配置，例如相机传感器的布局、光学系统的调整等，以获得更高的图像质量和准确度。

光学材料设计：深度学习可以用于预测和优化光学材料的性质，如折射率、色散等，进而设计出具有特定光学性能的新型材料等。

总体而言，深度学习在光学设计中的应用正变得越来越重要，它为光学系统的优化和创新提供了新的方法和工具，深度学习在光学设计领域的应用正在推动该领域的发展，其在透镜和光学元件设计、成像系统设计、光学通信设计、光学材料设计、光学测量和检测、激光系统设计、光学仪器设计、光学照明设计、光学传感器设计等领域为光学系统的设计和优化提供了新的方法和工具。由于学习平台文献、视频教程资料较少，技术不公开，对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰，而培训学习迫在眉睫， 应广大科研人员要求，本单位经过数月调研，决定联合专家共同举办“深度学习光学设计”专题培训班。

1.介绍多层感知机 (数学原理，loss function的类型, backpropagation等)

2.多层感知机实例说明与实践（关于多层感知机网络架构的搭建，激活函数的设置， 参数设置等）

3.案例分析与实践：

1)使用人工神经网络的纳米光子粒子模拟和逆向设计, Science Advances (2018)

·论文详解 (讲解如何利用多层感知机去预测结构的光学属性)

2）训练深度神经网络进行纳米光子结构的逆向设计，ACS Photonics(2018).

·论文详解(讲解传统逆向设计存在的一对多问题，如何提升多层感知机去解决逆向设计中的一对多问题。)

·实践操作，包括论文算法的实现，参数调优等

1.介绍光学衍射神经网络的基础知识以及人工神经网络的对比以及关联

2.介绍光学衍射神经网络的案例以及以metasurface为基础的光学衍射神经网络

3.光学衍射神经网络实操

1.介绍卷积神经网络 (卷积的介绍，与多层感知机相比卷积神经网络的优点，介绍多种类型的卷积神经网络)

2.卷积神经网络实例说明与实操

3.案例分析与实操：

1）基于矩阵理论的少层超表面反设计多层光, PHYSICAL REVIEW APPLIED, (2022)

·论文详细讲解(如何利用卷积神经网络去预测光学结构的光学响应等)

2）基于深度神经网络的多功能波前整形通用超表面逆向设计，Optics & Laser Technology, (2023)

·论文详细讲解 (如何将多层感知机与卷积神经网络结合，为什么这样设计)

·实践操作（论文算法的实现，参数调优）

1.介绍循环神经网络 （原理，与卷积神经网络和多层感知机相比的优点以及各种循环神经网络的变体）

2.循环神经网络实例说明与实操

3.案例分析与实操：

1）利用卷积神经网络和递归神经网络相结合的图像处理方法发现等离子体结构的光学特性, Microsystems & Nanoengineering (2019)

·论文详解( 将卷积神经网络和循环神经网络结合去预测光学结构的光学响应，各自模块所做的功能等)

2）光学共振中时间动力学的物理信息递归神经网络, nature computation science (2022)

·论文详解 (如何利用循环神经网络预测时域电磁，其中将会面对的问题以及如何解决这些问题)

·实践操作（论文算法的实现，参数调优等）

1.介绍生成式网络(生成式网络与传统神经网络的区别，讲解GAN与VAE的原理以及各自的优缺点)

2.案例分析与实操：基于半监督学习深度生成模型的超材料概率表示与逆设计, Advanced Material (2019)

·论文详解(如何利用VAE逆向设计光学结构等)

·实践操作(VAE生成光学设计的实现，参数调优等)