清华大学曹良才团队：实现亿像素级成像的“秒级”重建 | 专辑封面

背景：计算成像通过光学编码与数学解码协同重建高保真图像，但传统迭代算法存在计算效率瓶颈。研究目的：清华大学团队利用CUDA加速的GPU并行计算，以傅里叶叠层成像为案例，解决大规模计算成像逆问题。结论：实验显示cuFPM方法在NVIDIA RTX 3090上重建速度比CPU快30倍，比MATLAB+GPU快6倍，实现了亿像素级图像的秒级重建，显著提升计算成像效率，但对GPU硬件依赖较高，未来需优化适配性和深度学习结合。