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基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建Matlab仿真及代码操作视频

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简介：
本视频详细介绍了基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建技术，并提供Matlab仿真实现和代码操作指导，适合科研人员和技术爱好者学习。 基于Split_Bregman迭代算法的PICCS图像重建算法matlab仿真+代码操作视频：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。确保在当前工程所在路径下打开并查看左侧的“当前文件夹”窗口。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。

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  • 基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细介绍了基于Split-Bregman迭代算法的PICCS图像重建技术，并提供Matlab仿真实现和代码操作指导，适合科研人员和技术爱好者学习。 基于Split_Bregman迭代算法的PICCS图像重建算法matlab仿真+代码操作视频：使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。确保在当前工程所在路径下打开并查看左侧的“当前文件夹”窗口。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
  • 基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现并展示了基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建技术，附有详细代码与操作讲解的演示视频。 基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建matlab仿真+代码操作视频运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行工程目录内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频并按照视频中的指导进行操作。
     
  • 基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细介绍了基于MATLAB的Retinix图像增强算法的实现过程与应用技巧，包括算法原理、仿真步骤以及代码的实际操作方法。 领域：MATLAB Retinex图像增强 内容介绍：本项目包含基于MATLAB的Retinex图像增强算法仿真及代码操作视频。 用途：适用于学习编程实现Retinex图像增强算法，适合本科、硕士、博士等教研人员使用。 运行须知： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中选择正确的工程路径。 具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。
     
  • Split Bregman算法的MATLAB源代码
    优质
    本简介提供了一套实现Split Bregman算法的MATLAB源代码。该算法广泛应用于图像处理和优化问题中，尤其擅长解决变分模型相关的计算任务。代码简洁高效，适合研究与教学用途。 人家一篇关于《Bregman Alteration》的论文都能卖10分，我写的代码只要5分。要么是原创作品，要么是分享内容，我只是想赚点积分。
     
  • 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。
     
  • Split-Bregman算法代码.zip
    优质
    本资源包含实现Split-Bregman算法的代码，适用于解决正则化问题和图像恢复等领域中的优化任务。 布雷格曼迭代算法用于实现TV全变分模型去噪的MATLAB代码实现。
     
  • 基于GMM的图像分割Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了利用高斯混合模型（GMM）进行图像分割的方法，并通过实例在MATLAB环境中实现该过程及其代码操作。适合初学者学习和实践。 领域：MATLAB图像分割算法 内容介绍：基于GMM的图像分割算法在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用途说明：适用于学习GMM图像分割算法的相关人员使用，如本科生、研究生以及博士生等进行教学与科研活动时参考。 目标人群：本硕博学生及其他需要深入研究或应用该技术的研究者和教育工作者均可作为受众群体。 运行提示： - 请确保安装了MATLAB R2021a版本或者更新的软件环境。 - 在执行程序前，请打开并设置好当前文件夹为项目目录下的“Runme.m”脚本进行测试，切勿单独尝试调用其他子函数代码块内的内容。 - 注意在操作过程中保持左侧窗口显示的是正确的路径地址（即工程项目的根目录）以确保所有资源可以被正确加载和访问到。同时建议配合观看配套的操作演示视频来更好地理解和掌握具体实施步骤与方法。
     
  • 基于TV-Retinex与SplitBregman迭代算法的图像增强Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本项目运用TV-Retinex模型和Split Bregman迭代算法，在MATLAB平台上进行图像增强技术的研究与实现，附有详细代码和操作演示视频。 领域：MATLAB 内容：基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强MATLAB仿真及代码操作视频 用处：用于学习使用基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法进行图像增强编程。 指向人群：适用于本科、硕士和博士等教学与科研人员的学习需求。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 2. 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在当前工作路径下进行操作，即MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口应显示为当前工程所在目录。 具体的操作步骤请参考提供的视频教程。
     
  • 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Split Bregman方法进行稀疏图像重建并提供Matlab代码（上传版）.zip
    优质
    本资源包含使用Split Bregman算法实现稀疏图像重建的方法及完整Matlab代码。适用于研究与学习，便于用户理解和实验图像处理技术。 与传统计算机断层成像（CT）技术相比，能谱CT能够在一次扫描过程中获取物体在不同能量通道下的投影图像，这有助于区分材料并提高信噪比。基于光子计数探测器的能谱CT是近年来医学影像研究领域的热点之一。由于每个能量通道变窄，导致各通道内的噪声增加。为了有效降低这些噪声的影响，采用全变分最小化的SplitBregman算法进行图像重建处理。 根据模体（即用于测试和校准成像设备的标准物体）的先验信息对能谱通道进行划分；然后利用Split-Bregman算法来优化含噪及稀疏角度数据下的投影结果。仿真结果显示，基于Split-Bregman算法构建的能谱CT图像重建方法能够显著减少能量通道内部噪声的影响，并满足区分不同材料的需求。