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基于MATLAB的联合迭代重建反演算法代码

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简介：
本简介介绍了一种利用MATLAB开发的先进图像处理工具——联合迭代重建反演算法。该算法通过创新性地结合了迭代重建和反演技术，增强了数据处理能力和精度，适用于多种复杂场景的数据分析与图像重建任务。代码开源，便于科研人员学习、修改及应用。 使用MATLAB编写的联合迭代重建反演算法（简称SIRT）通过迭代法来求解方程y = Ax，从而得到该方程的根。

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  • 基于MATLAB的联合迭代重建反演算法代码
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    本简介介绍了一种利用MATLAB开发的先进图像处理工具——联合迭代重建反演算法。该算法通过创新性地结合了迭代重建和反演技术，增强了数据处理能力和精度，适用于多种复杂场景的数据分析与图像重建任务。代码开源，便于科研人员学习、修改及应用。 使用MATLAB编写的联合迭代重建反演算法（简称SIRT）通过迭代法来求解方程y = Ax，从而得到该方程的根。
     
  • 基于MATLAB的图像重建迭代算法
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    本研究聚焦于利用MATLAB开发高效的图像重建迭代算法，旨在提升医学影像等领域的图像质量与解析度。通过优化迭代过程中的关键参数，有效减少计算复杂性，并提高算法鲁棒性和精确性，为医疗诊断提供更准确的图像数据支持。 使用MATLAB编写的图像重建迭代算法ART（代数重建技术）已成功完成，并给出了相应的重建结果。
     
  • SIRT结合迭代法的反演方法
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    本研究提出了一种基于SIRT算法改进的迭代方法，用于有效解决正问题中的反演难题，优化参数估计与图像重建。 地震走时层析成像实验单元数：9 × 12 单元边长：3.0 × 5.0米 参数：速度（km/s） 实验一： 单边激发单边接收 (左发右收) 数据：12 × 12
     
  • 基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建MATLAB仿真及代码演示视频
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    本项目通过MATLAB实现并展示了基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建技术，附有详细代码与操作讲解的演示视频。 基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建matlab仿真+代码操作视频运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行工程目录内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频并按照视频中的指导进行操作。
     
  • CT图像重建的代码.rar_CT重建_图像重建_迭代算法_ct图像重建代码
    优质
    本资源包含用于CT图像重建的迭代算法代码，适用于医学影像处理领域。文件内提供详细的注释和示例数据，帮助用户快速上手实现高质量的CT图像重建。 CT图像重建代码包括直接滤波反投影、滤波反投影算法以及解析法的滤波反投影算法。此外还有迭代法主程序，其余部分则是调用函数。
     
  • 基于Matlab的FDK重建算法代码
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    本代码实现了一种基于Matlab环境下的FDK（Feldkamp, Davis, and Kress）算法，用于计算机断层扫描(CT)图像的快速和准确重建。适合研究与教学用途。 一个经典的锥束CT重建算法在许多商用CT系统上被广泛应用。
     
  • 超声CT反演算法及迭代方法（如ART和SIRT）的MATLAB实现代码
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    本项目致力于开发并优化基于MATLAB平台的超声计算机断层扫描(CT)技术中的核心反演算法及其迭代求解策略，包括但不限于Algebraic Reconstruction Technique (ART) 和 Simultaneous Iterative Reconstruction Technique (SIRT)，以期在医学影像重建领域内提升图像质量与计算效率。 在1937年，Kaczmarz提出了代数重建技术（Algebraic Reconstruction Techniques, ART）。该算法的基本思想是先假设一个解f0，并将其代入方程τ=Af求出投影残差值e；然后利用残差值和实际投影值τ的差异∆τ0进行反向投影，修正初始猜测解f0。经过r次迭代后，当误差满足预设精度时得到最终图像。 联合迭代重建法（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT）是对ART算法的一种改进版本。通过分析可以发现，ART算法的特点是在每次迭代过程中只使用一条射线的信息；因此如果这条射线的投影数据存在误差，则会在解中引入错误，并放大这些误差的影响。 在超声层析成像领域还有一种常用的方法，在纠正每个网格单元（像素）中的波速值时会利用所有射线的数据来计算平均修正量，以此进行逐个调整。当使用ART和SIRT方法来进行超声反演处理时，可以采用上述程序实现改进后的重建过程。
     
  • 基于全变分的迭代滤波反投影CT重建方法
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    本研究提出了一种基于全变分模型的迭代滤波反投影算法，用于改进CT图像重建的质量和效率，尤其在低剂量扫描下表现优异。 重建算法是计算机断层成像（CT）技术的核心部分。在解析法CT重建过程中，结合先验知识并引入优化约束条件较为困难。通过分析滤波反投影(FBP)原理及其生成图像与理想CT 图像之间的差值关系，构造了基于FBP 的迭代循环方法，解决了利用先验信息和添加优化约束的难题。为了减少迭代FBP 产生的伪影问题，在重建过程中引入全变分(TV)模型，提出了一种新的TV 约束迭代滤波反投影CT 重建算法。 在数值模拟实验中，针对不同情况（如完善、稀疏、含金属及有限角投影数据）进行了测试。结果表明，该方法可以生成与原始模型高度一致的CT 图像，并证明了TV约束迭代FBP 方法是一种精度高且适应性强的CT图像重建技术。
     
  • 基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建Matlab仿真及代码操作视频
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    本视频详细介绍了基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建技术，并提供Matlab仿真实现和代码操作指导，适合科研人员和技术爱好者学习。 基于Split_Bregman迭代算法的PICCS图像重建算法matlab仿真+代码操作视频：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。确保在当前工程所在路径下打开并查看左侧的“当前文件夹”窗口。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
  • MATLAB中的迭代算法代码
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    本资源提供多种基于MATLAB实现的经典迭代算法源码，涵盖数值分析与优化问题求解等内容，适合科研及工程应用。 关于牛顿迭代算法的MATLAB代码及其算法的具体介绍，适用于非线性方程求根的问题解决。欢迎查阅！