MATLAB与C代码集成-C-NLOS成像：基于光锥变换的共焦非视距成像（Nature 254...）

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简介：
本文介绍了利用MATLAB和C语言结合的方法实现了一种新颖的C-NLOS成像技术，通过光锥变换实现了高效的共焦非视距成像，为相关领域提供了新的研究思路和技术支持。 MATLAB集成C代码的项目名为C-NLOS-imaging-based-on-LCT，该项目基于光锥变换进行共焦非视距成像（Nature25489）。该代码已被复现并进行了改写，并新增了linearized_admm代码文件夹。这个新添加的文件夹并未包含在《自然》杂志附加材料中，但作者所在的SCIL实验室提供了这些额外的代码。此外，Jupyter默认的LaTeX模板已经被更改，因此NoteRewrite.ipynb如果需要导出PDF格式的话，建议使用替换jupyternotebook默认latex生成模板的方法来解决转换失败的问题。Notes.ipynb文件包含了所有其他文件（包括文章和代码），其中包括中英文版本的论文、支撑材料以及可以运行的MATLAB代码（需安装MATLABKernel）。关于如何安装，请参阅相关文档或说明。

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MATLAB与C代码集成-C-NLOS成像：基于光锥变换的共焦非视距成像（Nature 254...）

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本文介绍了利用MATLAB和C语言结合的方法实现了一种新颖的C-NLOS成像技术，通过光锥变换实现了高效的共焦非视距成像，为相关领域提供了新的研究思路和技术支持。 MATLAB集成C代码的项目名为C-NLOS-imaging-based-on-LCT，该项目基于光锥变换进行共焦非视距成像（Nature25489）。该代码已被复现并进行了改写，并新增了linearized_admm代码文件夹。这个新添加的文件夹并未包含在《自然》杂志附加材料中，但作者所在的SCIL实验室提供了这些额外的代码。此外，Jupyter默认的LaTeX模板已经被更改，因此NoteRewrite.ipynb如果需要导出PDF格式的话，建议使用替换jupyternotebook默认latex生成模板的方法来解决转换失败的问题。Notes.ipynb文件包含了所有其他文件（包括文章和代码），其中包括中英文版本的论文、支撑材料以及可以运行的MATLAB代码（需安装MATLABKernel）。关于如何安装，请参阅相关文档或说明。

cnlos_code.zip_视线_共焦_成像_非视域_非视域成像

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本项目为cnlos_code.zip，专注于研究并实现基于视线（LOS）与非视线（NLOS）的共焦成像技术，通过创新算法提高非视域成像质量。非视域成像重建代码来自斯坦福大学的共焦非视域成像系统。

lg_process_2D.rar_微波成像_共焦成像_医学成像_微波应用

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本资源包提供了一种结合微波与共焦技术的二维成像方法，适用于医学诊断领域。通过微波成像和光学共焦技术的融合，实现更精确、无损的人体组织检测。在微波成像领域内，一种应用于医学脑成像的共焦成像算法被开发出来。

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。

激光雷达与3D成像技术——聚焦3D成像

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本讲座深入探讨激光雷达与3D成像技术的应用与发展，旨在提升参与者对3D视觉系统及图像处理的理解。本专题分为四章，分别探讨激光雷达的TOF探测、扫描方式、应用以及3D成像技术。第一章介绍时间飞行（Time of Flight, TOF）探测方法，这是激光雷达中最常见的测距手段之一。通过测量发射脉冲光与反射回传感器的时间差来计算距离信息。第二章讨论了不同类型的扫描机制对激光雷达性能的影响，包括机械旋转式、MEMS微镜式和固态相控阵等方案，并分析它们各自的优缺点。第三部分则聚焦于LiDAR技术在自动驾驶汽车及其他领域的实际应用案例和技术挑战，同时探讨如何提高其可靠性和鲁棒性以适应复杂多变的环境条件。最后一章详细阐述了基于激光雷达数据生成精确三维图像的过程及其背后的原理。通过对比分析各种3D成像方式的特点及适用场景，帮助读者全面了解当前主流技术的发展趋势与未来前景。

非聚焦型光场相机的成像模拟、光线追踪与成像分析(light field camera)

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本研究探讨了非聚焦型光场相机的理论基础及应用潜力，涵盖其成像模拟技术、光线追踪算法以及图像解析方法。通过深入分析和实验验证，旨在提升此类相机在复杂光照条件下的成像质量和效率，推动光场摄影技术的发展与创新。非聚焦型光场相机成像模拟涉及光线追迹及成像分析。

NeTF_public: 非视距成像中的神经瞬变场技术

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NeTF_public是一种创新性的非视距成像技术，运用了先进的神经网络与瞬变光学场结合的方法，有效突破传统视觉限制，在隐蔽目标探测、复杂环境感知等领域展现出巨大潜力。 NeTF_public re是已发布的论文“通过神经瞬态场进行非视线成像”的代码。需求将被更新我们使用的数据可以从提供的链接下载。对于不同的场景，可以使用以下命令运行预设配置：“python run_netf.py --config configs/zaragoza_bunny.txt”以扩展代码功能。

基于MATLAB的光学成像仿真

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本研究利用MATLAB软件进行光学成像的数值模拟与分析，涵盖图像处理、光源建模及系统性能评估等多个方面。通过该仿真平台，能够有效探索光学系统的特性并优化设计参数。本资源包含本人在博客发布的代码。欢迎各位交流学习。

MATLAB集成C代码-MSCOPE:MSCOPE MATLAB代码

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MSCOPE是一款专为MATLAB设计的工具箱，它能够无缝集成和运行C语言编写的代码，极大地方便了跨语言编程与开发。 Matlab集成的C代码mSCOPE是一个综合多层模型，用于植被反射率、光合作用、荧光、温度及能量平衡的研究。该模型由杨培琪等人开发，并基于SCOPE模型（v1.61）构建了垂直非均质冠层的光相互作用和能量平衡模拟版本——mSCOPE_v1_beta。 SCOPE模型假设植被冠层在垂直方向上是均匀一致的，在水平方向上则是无限延伸，因其辐射传输程序依赖于经典的一维SAIL模型。然而，在实际情况下，冠层通常会在生物物理及生化特性方面表现出显著的垂直异质性。mSCOPE的发展旨在纳入这些特征的变化。因此，尽管该模型不考虑水平变化（所以可以视为2-D），它也能够处理同质树冠的情况——通过将所有图层设置为相同或仅使用一层来实现。mSCOPE在保持原始SCOPE的结构和输出的同时，采用了不同的辐射传输解决方案以适应植被冠层中入射与发射辐射的变化。

PGA_autofocus_matlab雷达成像_SAR自聚焦成像_SARAutoFocus.rar

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本资源提供基于MATLAB实现的PGA自动聚焦算法代码，适用于SAR（合成孔径雷达）图像处理中的自聚焦问题。本程序是一个基于MATLAB的雷达SAR成像自聚焦算法，对于学习雷达信号处理的人士具有帮助作用。