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cnlos_code.zip_视线_共焦_成像_非视域_非视域成像

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的非直视成像技术
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    本研究探讨了利用深度学习算法改进非直视成像技术的方法，旨在提高图像质量和细节表现，适用于隐蔽监控与医学检测等领域。 针对非视域成像在非相干光照明下的挑战，提出了一种基于深度学习的解决方案。结合计算机视觉领域的经典语义分割技术和残差模型，设计了一种名为URNet的网络结构，并对传统的瓶颈层进行了改进。实验结果显示，该改进后的网络能够恢复更多的图像细节，并具有良好的泛化能力。与现有的非相干光照明散斑自相关成像技术相比，所提出的网络在恢复性能上有了显著提升。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 网络监控：聚焦局域网监视
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    本工具专注于监测和管理局域网内的活动，提供全面的网络监控解决方案，确保网络安全与高效运行。 杀毒软件可能会误报病毒。在局域网或网络监控环境中，输入被监控端的IP地址后，该设备的屏幕图像会显示在本地电脑上。
     
  • Unity视域场、视线和视角锥的可视化效果
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    本教程将详细介绍如何在Unity中实现视域场、视线及视角锥的可视化效果，帮助开发者更好地理解与优化游戏中的视觉表现。 经过一番查找，我发现了一种通过发射射线来生成网格的视角效果。这种技术适用于潜入游戏或恐怖游戏中，可以自定义角度和长度，并且可以选择不生成网格以检测前方是否有敌人。如果敌人躲在障碍物后面，则无法被检测到。
     
  • 基于小斜视角的MIMO雷达波数域成像技术研究
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    本研究专注于开发一种新颖的小斜视角多输入多输出（MIMO）雷达系统，特别关注其在波数域内的成像能力。通过优化天线配置和信号处理算法，旨在提升远距离目标的检测精度与分辨率。这项工作为远程监控、军事侦察及复杂环境中的精确导航提供潜在解决方案。 为解决传统逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术中的运动补偿难题，本段落提出了一种基于MIMO雷达的波数成像方法。该方法采用确定性阵列与单次快拍并行空间采样代替传统的非确知性合成阵列和长时间多脉冲采样。通过利用发射/接收阵元的角度分集和信号分集，在单次快照观测期间即可完成对目标散射函数波数域二维支撑区域的有效成像，从而避免了ISAR成像中需要进行复杂运动补偿的问题。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。