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2020年，光OMETRIC 3D重建技术取得了显著进展。

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简介：
利用光度学三维重建的最新进展，于2020年取得。

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  • 2020年光度测量三维重建进展
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    本文章综述了2020年光度测量在三维重建领域的最新研究进展，涵盖了新技术、新方法及应用实例，为相关领域学者提供了参考。 Advances in photometric 3D-Reconstruction, published in 2020, discusses recent developments and improvements in the field of using photometric methods for reconstructing three-dimensional objects. This research focuses on enhancing accuracy and efficiency through advanced algorithms and techniques that leverage image-based data to create detailed 3D models.
     
  • 点云的3D重建技术
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    点云的3D重建技术是指通过激光扫描等手段获取物体表面的三维坐标数据（即点云），并利用算法将其转化为具有真实感和完整结构的三维模型的过程。 点云三维重建项目使用MATLAB编写完成，并取得了很好的效果且运行速度较快。以下是文件列表： - point3d\点云的三维重建\Block.mat - point3d\点云的三维重建\Bunny.bmp - point3d\点云的三维重建\Cactus.mat - point3d\点云的三维重建\Chair.mat - point3d\点云的三维重建\Dino.mat - point3d\点云的三维重建\Elephant.mat - point3d\点云的三维重建\gargo50k.mat - point3d\点云的三维重建\hippo.mat - point3d\点云的三维重建\Horse.mat - point3d\点云的三维重建\MyCrust.asv - point3d\点云的三维重建\MyCrust.m - point3d\点云的三维重建\Skull.mat - point3d\点云的三维重建\Standford_Bunny.mat - point3d\点云的三维重建\TestMyCrust.asv - point3d\点云的三维重建\TestMyCrust.m - point3d\点云的三维重建\如何運行.txt - point3d\点云的三维重建\data.mat - point3d\点云的三维重建\matlab.mat 此外，还有以下文件： - point3d\Block.mat - point3d\Bunny.bmp - point3d\Cactus.mat - point3d\Chair.mat - point3d\Dino.mat - point3d\Elephant.mat - point3d\gargo50k.mat - point3d\hippo.mat - point3d\Horse.mat - point3d\MyCrust.asv - point3d\MyCrust.m - point3d\Skull.mat - point3d\Standford_Bunny.mat - point3d\TestMyCrust.asv - point3d\TestMyCrust.m
     
  • 光声成像重建技术
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    简介：光声成像重建技术是一种结合光学与超声波原理的医学影像技术，能够实现生物组织深层次、高对比度成像。通过吸收特定光源能量后产生的热弹效应，释放出微弱的超声信号，利用先进的算法对收集到的数据进行重建处理，形成清晰的二维或三维图像，广泛应用于肿瘤检测、血管分析及皮肤科等领域。 本程序利用K-wave实现了一维线性阵列探测器采集的光声信号数据的二维光声图像重建。
     
  • 基于2D图像的3D重建技术
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    基于2D图像的3D重建技术旨在通过计算机视觉方法将二维图片转换为三维模型。该技术广泛应用于虚拟现实、游戏开发和产品设计等领域，极大地丰富了数字内容创作的可能性。 维基百科可能是一个起点：3D数据采集和对象重建可以从2D图像开始。
     
  • 基于结构光技术的三维重建
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    本研究探讨了利用结构光技术进行高精度三维重建的方法，通过投影特定图案并捕捉其变形来获取物体表面信息，适用于工业检测、逆向工程等多个领域。 基于结构光的三维重构技术内容详实且具有很高的参考价值。尽管该资源非常有用，但遗憾的是它并未包含源代码。
     
  • 光纤应变传感技术研究进展与展望
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    本论文综述了近年来光纤应变传感技术的发展趋势和研究成果，深入探讨了其在结构健康监测、土木工程及生物医学等领域的应用前景，并分析未来技术挑战和发展方向。 本段落综述了光纤应变传感器的研究现状和发展趋势，并对其未来发展方向提出了作者的看法与分析。文章详细报道了各种传感器的特点及最新的研究成果。
     
  • 结构光照明显微技术中超分辨图像重建的研究
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    本研究探讨了在结构光照明显微技术中实现超分辨图像重建的方法与挑战，旨在突破光学显微镜分辨率限制，提高生物医学成像质量。 近年来，随着新型荧光探针的不断出现以及成像技术的进步，远场光学成像分辨率已经突破了衍射极限限制。基于结构光照明的荧光显微技术由于其速度快、光毒性低等优点，已成为主流超分辨成像方法之一。实现这种超分辨图像的关键在于精确控制照明光场和后期处理中的重建算法；否则，在生成的高分辨率图像中可能出现无法预料的伪影，影响对观察结构真实形态的理解。 详细对比了几种典型的基于结构光照明的显微镜超分辨重建技术后发现，采用图像重组变换的方法可以有效解决低强度调制下的超分辨成像问题，并且能够减少在使用该方法时所需的激发光功率。
     
  • 3D无序抓取技术
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    3D无序抓取技术是一种先进的机器人操作技能，允许机械臂在不规则摆放的物品中识别并准确抓取目标物体。这项技术广泛应用于自动化物流、制造业和仓储系统，显著提升了机器人的适应性和工作效率。 3D无序抓取是指在三维空间中随机且非结构化地从环境中拾起物体的技术。这项技术通常用于机器人领域，特别是在自动化装配线或物流系统中，能够提高机器人的灵活性和适应性。通过使用深度学习算法和传感器数据（如RGB-D相机），机器人可以识别并准确抓住不同形状、大小的物品而无需预定义的位置信息。
     
  • CT重建技术Matlab代码 - 3D剂量分布Matlab: 3D_Dose_Distribution_Matlab...
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    这段简介描述了一个使用MATLAB编写的程序，专注于通过计算机断层扫描（CT）重建技术来模拟和分析三维空间中的剂量分布情况。该工具能够为放射治疗等领域提供精确的剂量计算与评估。 “main.m”脚本用于读取dicom文件（RTDose、CT图像）并在3D坐标系上进行可视化。数字图1展示了在三维坐标系统中的RTDose的可视化，而图2则显示了兆电压光子束百分比深度剂量（PDD）的三维视图。 我是元重天博士，在综合项目医学物理实验室工作，该实验室隶属于成均馆大学三星高级健康科学技术研究所（SAIHST）。我在延世大学获得信息与通信工程系学士学位，并在该校放射科学系完成了学业。自2014年起，我一直在三星医疗中心担任医学物理师职位。在此之前，我还曾在国家癌症中心从事计算机视觉相关研究工作（3D体积重建和跟踪），以及在Vatech视觉研究中心进行CT图像重建的研究。 我的兴趣领域包括医学物理学中的蒙特卡罗模拟及质量保证工具的开发，还有机器学习的应用等。 我在三星医疗中心的工作地址位于韩国首尔市江南区宜山洞81号路（06351）。