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GI.rar_GI_无鬼成像_matlab_鬼成像_关联成像

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简介:
本资源包提供了一套基于Matlab实现的无鬼成像(GI)算法代码,适用于研究和教学用途。包括相关实验数据与分析工具,便于深入理解鬼成像及关联成像原理和技术细节。 关于GI鬼成像源代码的编写及关联算法的应用,在数据读取与存储方面存在一些问题,现提出解决方案。

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客服
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  • GI.rar_GI__matlab__
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    本资源包提供了一套基于Matlab实现的无鬼成像(GI)算法代码,适用于研究和教学用途。包括相关实验数据与分析工具,便于深入理解鬼成像及关联成像原理和技术细节。 关于GI鬼成像源代码的编写及关联算法的应用,在数据读取与存储方面存在一些问题,现提出解决方案。
  • _Ghost Imaging_
    优质
    鬼成像是量子物理学中的一种技术,它能够在不直接接触物体的情况下获取图像信息。通过光子与物体的非局域相互作用以及统计重建算法,可以在没有传统光学镜头的情况下实现高分辨率成像,展现独特的物理现象和应用潜力。 学习了鬼成像的原始程序,并成功运行。欢迎交流。
  • 基于Matlab的计算与传统
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    本研究利用Matlab软件平台,对比分析了计算鬼成像技术与传统的光学关联成像技术,深入探讨两者的原理差异及性能特点。 传统关联成像与计算鬼成像是通过设置光源的随机二维光场并积分求光强来实现的,在程序中原理相同。
  • 技术算法
    优质
    鬼成像技术算法是一种先进的成像方法,通过非传统方式获取物体图像信息,无需使用复杂的光学设备,即可实现高效、精准的成像效果。 这段文字主要介绍了当前鬼成像领域一些成熟且简单的算法,并指出这些算法可以直接运行,便于相关专业的人才快速进入这一研究方向。
  • MATLAB中的压缩代码
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    本代码实现MATLAB环境下的压缩感知鬼成像技术,通过非冗余测量和信号重构算法,大幅减少数据采集量,适用于低光强度条件下的高效成像。 请提供您希望我压缩和重写的原始代码或文字内容。由于您的请求中没有包含具体的文本或者代码段落,所以我需要进一步的信息来完成这项任务。您可以粘贴具体的内容给我处理一下。
  • ISAR RCS_Matlab_ISAR_isar_radar截面_matlab_
    优质
    本资源介绍了一种基于Matlab的ISAR(逆合成孔径雷达)技术用于RCS(雷达截面)成像的方法,适用于雷达信号处理与目标识别研究。 标题中的“ISAR Matlab_ISAR_ISAR成像_rcs成像_RCS_matlab_”指的是一个基于Matlab的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)系统,用于Radar Cross Section (RCS) 成像的研究。RCS是评估目标对雷达波反射特性的关键参数,它描述了目标在特定频率下对入射雷达波的散射能力。 ISAR是一种利用运动平台上的雷达系统来获取目标高分辨率二维图像的技术。通过合成长时间内的多普勒信息,ISAR能够克服雷达硬件限制,实现对小目标的精细成像。在ISAR成像中,关键步骤包括数据采集、运动补偿、信号处理和图像重建。 该描述进一步指出,“可实现RCS计算,测量,二维高分辨成像等功能”,表明这个Matlab程序包不仅提供了RCS的计算功能,还能进行实际的RCS测量,并且能够生成高分辨率的二维图像。RCS的计算通常涉及复杂的电磁理论,包括几何形状、材料性质和雷达波的交互。测量则需要精确的雷达系统和信号分析以确定目标的散射特性。 在ISAR成像中,多普勒处理、相位校正、以及图像聚焦等步骤是核心内容。这些过程可以在Matlab环境中通过编写脚本或调用预定义函数来实现,例如使用快速傅里叶变换(FFT)进行频域到时域的转换,并应用Kalman滤波或其他算法进行合适的相位校正。 “ISAR Matlab.pdf”可能是提供详细说明的文档,涵盖了基本概念、算法实现和使用指南。这份文档可能包含如何设置雷达参数、处理数据以及解释结果等方面的内容,对于理解ISAR成像和RCS计算至关重要。 这个Matlab程序包为研究者和工程师提供了一个实用工具,可以模拟并分析目标散射特性进行ISAR成像,并帮助改进雷达系统的设计与性能评估。通过学习使用此工具,用户不仅可以深入理解ISAR技术,还能掌握实际的RCS计算和图像处理经验。
  • 于混合散斑图的压缩计算技术的研究
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    本研究聚焦于优化混合散斑图在鬼成像中的应用,通过探索高效的压缩计算方法,旨在提高图像质量及数据处理效率。 提出了一种基于混合散斑图的压缩计算鬼成像方法。该方法能够自动识别不同分辨率尺度组成的复杂物体,并检测出其中较大和较小的分辨率区域。根据这些识别到的区域,生成由多种大小尺寸散斑组成的混合散斑图进行探测,结合压缩感知技术来处理恢复图像。通过理论分析与数值仿真发现,相较于传统的计算鬼成像方法,该方法能够克服由于不合适的散斑选择对恢复图像质量的影响,并显著提高了衬噪比和可见度,同时有效降低了均方误差。此方法不仅提升了成像的质量,还减少了采样时间,在推动计算鬼成像技术实用化方面具有重要意义。