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CUMCM-2017A CT系统参数的校准，以及基于MATLAB的成像代码。

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简介：
该CUMCM-2017A CT系统参数标定及成像前三题的MATLAB代码已准备就绪，并可立即执行使用。

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  • CT系统参数标定及成像的MATLAB代码（CUMCM-2017A）
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    这段简介可以描述为：“CT系统参数标定及成像的MATLAB代码”是针对全国大学生数学建模竞赛(CUMCM) 2017年A题目的解决方案。该代码实现了对CT系统的精确参数标定，并通过优化算法生成高质量的断层图像，体现了将理论知识应用于实际问题解决的能力。 CUMCM-2017A CT系统参数标定及成像前三题的matlab代码，可以直接运行。
     
  • CT系统参数校准与成像数学模型研究论文
    优质
    本论文深入探讨了CT系统的参数校准技术及其对图像质量的影响，并建立了精确的成像数学模型，旨在提高医学影像诊断准确性。 这篇2017年的论文详细介绍了CT系统参数标定及成像的数学建模方法，内容非常全面且具有很高的参考价值。
     
  • 基于MATLAB和Prescan的单目摄像机内外部参数校准
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    本研究利用MATLAB与Prescan软件结合，探讨并实现了一种高效的方法来标定单目摄像头的内外部参数，旨在提高图像处理精度。 相机的内外参数由其硬件特性决定，并不受实验条件或标定物形状大小的影响。传统方法在进行相机标定时面临操作复杂及设备要求高的挑战；此外，自标定法精度较低。本设计采用张正友平面标定法克服了上述两种方法的问题并结合二者优点，能够精确且稳定地计算出相机的内外参数。 实验中我们使用Matlab工具箱来进行相机标定：首先在Prescan软件中制作一个规格为8x10、方格边长30cm的棋盘格标定板。对不同角度下的棋盘格进行拍照后，将这些图像导入到Matlab中的集成标定工具箱内处理。 通过从照片中提取角点信息来确定相机和棋盘格在空间中的相对位置，并生成外部位置参数图。其中一幅图为以相机为参照的视角（如前所述），另一幅则是以棋盘格为基准的位置关系图。
     
  • 基于MATLAB的CT图像重建SART算法代码
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    本项目提供了一种利用MATLAB实现的SART（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique）算法代码，用于计算机断层扫描(CT)图像的快速准确重建。该代码适用于医学影像处理和科研教学中的图像重建需求。 CT图像重建的经典SART算法适用于学习图像重建，适合新手使用。
     
  • 基于MATLAB的扇束CT图像FBP重建代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的扇形束计算机断层成像（Fan-Beam CT）快速傅里叶投影（FBP）重建算法代码，旨在为科研与教学提供高效工具。 本段落讨论了使用MATLAB编写的扇束CT图像FBP算法代码，并包含了RL、SL和NEW滤波器。该代码可以用于分析不同滤波器对重建结果的影响。
     
  • 基于MATLAB的电子罗盘磁传感器九参数椭球校准代码
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    本代码利用MATLAB实现针对电子罗盘中磁传感器的数据进行九参数椭球模型校准，有效提升磁场测量精度。 磁传感器的校准MATLAB代码用于消除硬磁干扰和软磁干扰造成的误差。通过基于测量数据获得9个校准参数，并进行椭球拟合与绘制，最终对比校准前后的数据变化。
     
  • MATLAB中的CT图像重建代码
    优质
    本代码用于实现MATLAB环境下的计算机断层成像（CT）图像重建过程，涵盖数据采集、预处理及迭代算法等关键技术环节。 基于CT图像的体绘制三维重建的MATLAB代码非常方便且简单实用。
     
  • SAR成像MATLAB代码 - SpanSAR合成成像函数（基于MATLAB与R）
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    这段简介可以描述为：SpanSAR合成成像函数是一个利用MATLAB和R编写的SAR成像算法，旨在实现高精度、高效的SpanSAR图像生成。该代码适用于雷达信号处理领域的科研人员及工程师使用。 此文件夹中的代码是为合成孔径雷达（SAR）模拟器编写的，用于支持“IEEE拉丁美洲交易”杂志上发表的论文《关于GA0建模的SAR图像仿真的见解》的研究工作。该模拟器提供了一组函数，可以在R或Matlab软件中生成基于GA0模型的合成SAR图像。 这些函数采用了直接和间接两种方法来创建合成SAR图像，并且根据文章中的讨论，间接法比直接法快10倍。此外，在Matlab代码实现上还进行了优化调整以避免论文中提到的问题。 如果您有任何关于该模拟器或其代码的具体问题，请随时通过电子邮件联系我（Ricardo Holanda Nobre）。请注意，此文件夹内的所有代码和文档均按原样提供，并允许您根据需要复制及修改。在使用时请保留原始作者的注释信息以示尊重。 Simula_SAR_GA0.m 文件包含了一个利用Matlab生成合成SAR图像的例子，而 Simula_SAR_GA0.R 则提供了R语言版本的相关代码实现。
     
  • CT成像的基本原理
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    CT成像是利用X射线从多个角度照射人体，通过计算机处理这些数据以重建横截面图像的一种医学影像技术。 CT成像原理是通过X射线对人体进行扫描，并利用计算机技术将获得的数据重建为人体组织的横截面图像。这一过程首先由X射线管围绕被检查者旋转，从不同角度发射X射线束穿过身体的不同部位。当这些X射线穿透人体时，它们会被不同程度地吸收或减弱，然后到达对面的一系列探测器上。 接下来的关键步骤是数据处理阶段，在这里收集到的原始数据（即衰减系数）将被输入计算机进行复杂的数学运算以重建出精确的人体横截面图像。这一技术能够提供详细的解剖结构信息，并广泛应用于医学诊断中对各种疾病的检测和评估，如肿瘤、骨折及血管疾病等。 CT成像的优势在于其可以生成高分辨率的内部器官和组织图像，在临床实践中具有不可替代的作用。
     
  • 全国大学生数学建模竞赛中的CT系统成像参数标定.pdf
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    本文档探讨了在全国大学生数学建模竞赛中关于CT系统成像参数标定的问题解决方案，分析并提出了优化算法，以提高医学影像的精确度。 CT系统通过使用X射线照射物体来生成图像。由于不同位置的密度与厚度差异，这些区域会不同程度地衰减X射线，形成不同的灰阶影像对比分布图。本段落建立了平行束投影变换的Radon反演模型，并首先分析了标定模板中的参数：旋转中心、探测器之间的距离以及每个方向上的X射线；然后研究了该模板下两种不同介质的信息；最后设计了一种新的模板并建立相应的标定模型。