Advertisement

【图像重建】基于OMP、SP和SL0算法的SAR图像重建（包含PSNR指标及Matlab代码）[4399期].zip

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源提供了一种利用OMP、SP和SL0算法进行SAR图像重建的方法，附带详细的PSNR性能评估指标与完整的Matlab实现代码。适合研究者深入学习与应用。 在Matlab领域上传的视频配有完整的代码供下载使用，并且经过测试确认可以运行，非常适合初学者； 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据提示进行相应修改，或寻求帮助； 3. 代码操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行程序直至完成并获得结果。 4. 若需要进一步的帮助，可以咨询博主关于博客或资源的完整代码提供、期刊或者参考文献复现、定制化Matlab编程服务以及科研合作等事宜。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【图像重建】基于OMP、SP和SL0算法的SAR图像重建（包含PSNR指标及Matlab代码）[4399期].zip
    优质
    本资源提供了一种利用OMP、SP和SL0算法进行SAR图像重建的方法，附带详细的PSNR性能评估指标与完整的Matlab实现代码。适合研究者深入学习与应用。 在Matlab领域上传的视频配有完整的代码供下载使用，并且经过测试确认可以运行，非常适合初学者； 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如遇问题，请根据提示进行相应修改，或寻求帮助； 3. 代码操作步骤： 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行程序直至完成并获得结果。 4. 若需要进一步的帮助，可以咨询博主关于博客或资源的完整代码提供、期刊或者参考文献复现、定制化Matlab编程服务以及科研合作等事宜。
  • 基于结构稀疏的K-SVD与W_KSVD在SAR图像低秩重建中的应用（附带PSNR和OMP重建，含Matlab代码）【第4398期】
    优质
    本文探讨了基于结构稀疏的K-SVD及W_KSVD算法在合成孔径雷达(SAR)图像低秩重建的应用，并与PSNR、OMP方法进行比较，提供详尽的Matlab实现代码。 上传的Matlab资料均包含对应代码，这些代码均可运行且亲测有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 使用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到错误，请根据提示进行相应的修改，如有需要可联系博主寻求帮助。 3. 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序完成以获取结果； 4. 仿真咨询 如需进一步的服务，可以联系博主或通过博客文章底部的相关信息进行沟通。 具体服务包括： - 博客或资源的完整代码提供； - 期刊或参考文献复现； - Matlab程序定制开发； - 科研合作。
  • 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。
  • 【图像重建】利用MATLAB进行正则化图像去噪与重建（附带PSNR指标及Matlab代码 2358期）.md
    优质
    本文详细介绍了如何使用MATLAB实现图像的正则化去噪和重建技术，并提供了PSNR性能评估指标及相关源码，适用于第2358期学习参考。 上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2、支持的Matlab版本为2019b。如在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应修改，或寻求帮助解决。 3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、关于仿真咨询及其他服务需求（如完整代码提供、期刊复现、Matlab定制开发及科研合作等），可以联系博主。 具体的服务包括但不限于： - 图像重建技术，例如ASTRA算法图像重建； - BP神经网络图像重建； - 投影法图像重建； - 小波变换分解和重构技术； - 字典学习KSVD的低秩图像恢复； - 主成分分析PCA在图像处理中的应用； - 基于正则化的去噪与图像复原方法； - 离散余弦变换DCT用于图像编码及重建； - 利用卷积神经网络实现超分辨率成像； - SCNN、SAR及其他类型图像的重建技术； - OSEM等迭代算法在医学影像中的应用； - 超分辨图像恢复策略； - Zernike矩及其在模式识别和图像处理领域的应用； - 分割Bregman方法用于优化问题求解。
  • 【图像重建】基于GUI的深度学习超分辨率SCNN图像重建（含PSNR、SSIM及Matlab源码）[4095期].zip
    优质
    本资源提供一种基于GUI的深度学习超分辨率SCNN图像重建方法，包含性能评估指标PSNR和SSIM，并附有完整Matlab源码。适合研究与应用开发使用。 在Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，并且这些代码都是可以运行并经过验证确认有效的，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数文件；无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改，或者寻求帮助。 3. 如何操作： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要进一步的帮助或服务，可以联系博主进行咨询。 4.1 提供博客或者资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或其他参考文献中的Matlab代码 4.3 根据需求定制Matlab程序 4.4 科研合作
  • 【图像重建】利用MATLAB OMP算法实现二维图像的压缩感知与重建（附带PSNR分析及源码3714期）.md
    优质
    本文介绍了使用MATLAB中的OMP算法进行二维图像的压缩感知和重构的技术，包含PSNR性能分析，并提供了相关源代码。 在上发布的Matlab资料均附有对应的代码，并且这些代码已经过测试可以正常运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用的m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果遇到问题，请根据错误提示进行调整，或者寻求博主帮助解决。 3. 代码操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序完成并获取结果。 4. 若有进一步的仿真需求或需要其他服务，请联系博主。具体可提供的服务包括但不限于以下方面： - 提供博客或资源中的完整代码 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 此外，本资料涵盖多种图像重建技术，如：ASTRA算法、BP神经网络方法、投影法等。具体包含的重建方式有：小波变换分解与重构、字典学习KSVD低秩恢复、PCA主成分分析重建、正则化去噪处理、离散余弦变换DCT修复以及卷积神经网络超分辨率增强，还包括SCNN技术应用和SAR图像解译。此外还有OSEM迭代算法实现的高精度重建案例展示，同时提供超分辨率图生成方案，并介绍Zernike矩特征提取及Split Bregman优化策略在图像恢复中的具体实施方法。
  • 【图像重建】使用ASTRA算法的图像重建【附带Matlab源码 090期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的ASTRA工具箱，用于进行高效的图像重建。通过配套源代码，学习者能够深入理解并实践先进的计算机断层扫描（CT）和成像技术中的图像重建算法。适合研究与教育用途。 ASTRA算法是图像处理领域中的一个重要技术，在医学成像、工业检测以及天文学等领域有着广泛的应用。全称为“Algorithms for Tomographic Reconstruction in a Strided Array”的ASTRA，是一种快速、精确且可扩展的算法，专门设计用于3D和4D断层扫描图像的重建。该算法的核心思想是利用GPU的并行计算能力来极大地加速了图像重建过程，在处理大规模数据时性能优势尤为明显。 在CT（Computed Tomography）或PET（Positron Emission Tomography）等成像技术中，原始数据为物体各个角度的投影信息，而最终的目标是从这些投影数据重构出物体内部的二维或三维图像。ASTRA算法采用基于线性代数的数学模型将这一过程转换为大规模矩阵运算，并利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来高效求解。 在MATLAB环境中实现ASTRA算法时，可以使用其CUDA工具箱直接调用GPU进行计算。通常，源码包含以下关键部分： 1. **投影操作**：根据物体几何形状和扫描仪设置将物体转换为投影数据。 2. **反投影操作**：从投影数据中恢复物体图像，这通常是通过傅里叶变换或滤波反投影方法实现的逆运算过程。 3. **迭代优化**：结合代数重建技术（ART）、最大似然期望最大化（MLEM）或共轭梯度法等算法逐步改进图像质量。 4. **GPU加速**：利用MATLAB CUDA工具箱将上述计算部署到GPU上执行，从而显著提高速度。 在提供的源码中，包含了实现这些功能的具体代码。通过运行这些源码，用户可以了解ASTRA算法的工作原理，并能在自己的数据集上进行实验以验证和优化其性能。此外，结果的可视化部分也有助于直观理解重建图像的质量。 总之，ASTRA算法是高效图像重建领域的一项重要技术。它利用GPU加速实现了快速、精确的图像处理能力，在医学成像等领域具有广泛的应用前景。通过学习这个MATLAB源码，不仅可以深入了解基本原理，还能掌握如何优化复杂计算任务的技术方法。
  • 基于MATLAB的图像重建迭代算法
    优质
    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。
  • 基于MATLAB的CT图像重建SART算法代码
    优质
    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。
  • 【图像重建】基于双目视觉的三维图像重建【附带Matlab源码 4029期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于双目视觉技术实现三维图像重建的方法，并包含详细的Matlab源代码，适用于学术研究和工程实践。下载后可直接运行实验，适合计算机视觉领域的学习者和技术人员参考使用。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的可运行代码，经测试确认有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括： 主函数：main.m； 其他调用函数文件；无需单独运行 结果展示图片 2、所需软件版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改或联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有代码和资源放置于Matlab的当前工作目录中； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、若需更多服务，如博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、定制化Matlab程序开发以及科研合作等，请联系博主。