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使用MATLAB进行 Radon 图像重建。

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简介:
利用MATLAB编程语言,通过应用拉东(Radon)变换技术来解决图像重建这一问题。该方法旨在利用拉东变换的特性,有效地从噪声数据中恢复出原始图像的信息,从而实现图像的重建。

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  • MATLAB三维
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    本项目运用MATLAB软件平台,通过算法处理二维图像数据,实现高效准确的三维模型重建,适用于医学成像、计算机视觉等领域。 使用MATLAB进行图像的三维重建可以生成一个立体的三维图像。
  • CT_MATLAB程序.zip_CT Radon变换与CT投影数据的MATLAB
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    本资源提供基于MATLAB实现的CT图像重建代码,涵盖Radon变换及逆变换技术,适用于处理和分析CT扫描中的投影数据。 CT程序重建是基于傅立叶变换和Radon变换进行的CT投影重建。
  • VTK三维
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    本项目旨在通过VTK工具包实现医学影像数据的高效处理与分析,进而完成高质量的三维重建。适合科研和临床应用需求。 VTK(Visualization Toolkit)是一个开源的三维可视化库,在科学计算与工程领域应用广泛。它提供了强大的图形渲染及数据操作工具。“基于VTK的图像三维重建”项目主要探讨如何利用该库将一系列二维图像转换为包含深度信息的三维模型。 在计算机视觉中,三维重建是关键课题之一,目标是从不同视角恢复物体形状。移动立方体算法是一种常用方法,其核心在于通过划分空间中的小立方单元,并逐个判断这些单元是否属于对象来构建模型。通过对每个像素进行深度分析,可完成此过程。 理解VTK的工作流程至关重要:它包含数据处理、渲染等模块。对于二维图像操作,通常使用ImageData类存储和管理数据;利用ImageReader类读取文件格式的图像,并加载到相应的数据结构中。 为实现三维重建,需对一系列二维影像进行预处理工作,如几何校正及多视角配准以获取像素深度信息。VTK提供了多种滤波器、变形函数等工具用于此类任务。 在获得深度信息后,移动立方体算法开始运行。它通过遍历设定大小的网格单元来判断是否为物体的一部分,并据此构建三维模型;这可通过Marching Cubes或Modified Marching Cubes算法实现,在体数据上生成平滑表面。 完成建模之后,VTK渲染引擎将负责展示结果:使用Actor和Renderer定义视图属性及外观设置;RenderWindow则用于显示最终效果。通过调整光照、材质等参数获得不同视角的三维图像。 实践中可能还需优化重建模型,例如减少噪声或增加细节等操作。这可以通过应用诸如Smoothing滤波器和平滑表面或者Isosurface滤波器提取特定密度值表面来实现。 综上所述,“基于VTK的图像三维重建”项目涉及关键技术包括:使用VTK库、二维影像处理、移动立方体算法实施及渲染展示模型等步骤。通过这些技术,可以从多个切片中构建出逼真的三维模型,在医学成像分析、考古研究以及工业检测等领域具有重要应用价值。
  • 使C++医学三维的例子
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    本项目展示了如何利用C++编程语言处理和分析医学影像数据,并实现三维模型重建。通过具体代码示例,帮助开发者理解和应用计算机视觉技术于医疗健康领域。 基于MITK的医学图像三维重建例子使用C++语言开发,有兴趣的话可以下载学习一下。
  • 】利MATLAB正则化超分辨率【附带MATLAB源码 1882期】.md
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现基于正则化的图像超分辨率重建技术,旨在提高图像的清晰度和细节。文中包含了详细的代码示例与说明,适合对图像处理感兴趣的读者学习实践。 上发布的关于 Matlab 的资料都配有相应的代码,并且这些代码都是经过测试可以运行的,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(其他m文件),无需单独运行。 运行结果效果图也包含在内。 2. 所需Matlab版本为2019b,如果遇到问题,请根据错误提示进行修改;若无法解决,可以联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置到当前的 Matlab 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,并等待程序执行完毕以获得结果; 4. 若需要进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询: 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作 图像重建相关的算法包括:ASTRA 算法、BP神经网络方法、投影法、小波变换技术、字典学习KSVD 方法进行低秩重建、主成分分析PCA 技术以及正则化去噪和离散余弦变换DCT。此外,还有卷积神经网络的超分辨率图像重建(如SCNN)、SAR 图像处理方法、OSEM 重建算法及超分辨率图像恢复技术等,还包括Zernike矩图像重建与Split Bregman 方法的应用。
  • 处理】利ART算法Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于MATLAB环境下的代码资源,专注于使用ART(代数重建技术)算法进行图像重建的过程。通过详细的注释和示例,帮助用户深入理解并应用该算法于实际问题中。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 基于ART算法实现图像重建的matlab源码。
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    本项目运用MATLAB软件平台实现图像增强技术,通过算法优化改善图像质量,提高视觉效果和信息提取能力。 Matlab图像增强是指通过各种算法和技术提高图像的质量或突出某些特征的过程,在Matlab环境中实现这些技术可以利用其强大的数学计算能力和丰富的工具箱支持。常用的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化以及使用滤波器进行噪声减少和边缘检测等。用户可以根据具体需求选择合适的函数或者编写自定义代码来达到优化视觉效果的目的。
  • 使MATLAB变换
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