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【图像重建】利用MATLAB实现双目视觉的三维图像重建【附带Matlab源码 4029期】.mp4

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简介：
本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行双目视觉下的三维图像重建，包含完整代码，帮助学习者掌握双目立体视觉技术及其实现方法。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，已验证有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容包括： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行 包含程序运行结果的示例图 2、所需软件版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行调整或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有文件放置于当前工作目录； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果 4、如有其他需求（例如获取博客或资源的完整代码、期刊复现请求、Matlab程序定制服务或者科研合作等），请直接联系博主。

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  • 【图像重建】利用MATLAB实现双目视觉的三维图像重建【附带Matlab源码 4029期】.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行双目视觉下的三维图像重建，包含完整代码，帮助学习者掌握双目立体视觉技术及其实现方法。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码，已验证有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容包括： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行 包含程序运行结果的示例图 2、所需软件版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行调整或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有文件放置于当前工作目录； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果 4、如有其他需求（例如获取博客或资源的完整代码、期刊复现请求、Matlab程序定制服务或者科研合作等），请直接联系博主。
     
  • 【图像重建】基于双目视觉的三维图像重建【附带Matlab源码 4029期】.zip
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    本资源提供了一种基于双目视觉技术实现三维图像重建的方法，并包含详细的Matlab源代码，适用于学术研究和工程实践。下载后可直接运行实验，适合计算机视觉领域的学习者和技术人员参考使用。 在Matlab领域上传的视频均配有完整的可运行代码，经测试确认有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括： 主函数：main.m； 其他调用函数文件；无需单独运行 结果展示图片 2、所需软件版本为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改或联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有代码和资源放置于Matlab的当前工作目录中； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、若需更多服务，如博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、定制化Matlab程序开发以及科研合作等，请联系博主。
     
  • 【图像重建】基于双目视觉的三维重建及Matlab源码.zip
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    本资源提供了一套基于双目视觉技术实现三维空间图像重建的方法和代码，适用于计算机视觉领域研究与学习。包含详细文档及MATLAB源码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果。还包括了无人机相关的内容。
     
  • 【图像重建】利用MATLAB迭代算法实现图像超分辨率重建【附带MATLAB源码 4403期】.md
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    本文章介绍如何使用MATLAB进行图像超分辨率重建，通过迭代算法提高图像质量，并提供完整的MATLAB代码。适合对图像处理和超分辨率技术感兴趣的读者参考学习。 上传的Matlab资料均包含对应的代码，并且这些代码均可运行并已亲测可用，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 代码运行版本为Matlab 2019b。若在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求博主的帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，待程序执行完毕后获取结果； 4. 若需要进一步的服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。可提供的服务包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作等。 此外，还提供了多种图像重建技术的相关研究和实现方案，例如ASTRA算法、BP神经网络、投影法、小波变换分解与重建、字典学习KSVD低秩恢复方法、主成分分析PCA降维处理、正则化去噪策略以及离散余弦变换DCT编码等。此外还有卷积神经网络超分辨率图像的生成技术，SCNN模型应用，SAR影像重建方案，OSEM迭代算法优化框架，并且涵盖了Zernike矩特征提取和Split Bregman分裂步进法在稀疏表示中的应用研究。
     
  • 【图像重建】使用ASTRA算法的图像重建【附带Matlab源码 090期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的ASTRA工具箱，用于进行高效的图像重建。通过配套源代码，学习者能够深入理解并实践先进的计算机断层扫描（CT）和成像技术中的图像重建算法。适合研究与教育用途。 ASTRA算法是图像处理领域中的一个重要技术，在医学成像、工业检测以及天文学等领域有着广泛的应用。全称为“Algorithms for Tomographic Reconstruction in a Strided Array”的ASTRA，是一种快速、精确且可扩展的算法，专门设计用于3D和4D断层扫描图像的重建。该算法的核心思想是利用GPU的并行计算能力来极大地加速了图像重建过程，在处理大规模数据时性能优势尤为明显。 在CT（Computed Tomography）或PET（Positron Emission Tomography）等成像技术中，原始数据为物体各个角度的投影信息，而最终的目标是从这些投影数据重构出物体内部的二维或三维图像。ASTRA算法采用基于线性代数的数学模型将这一过程转换为大规模矩阵运算，并利用图形处理器（GPU）的并行计算能力来高效求解。 在MATLAB环境中实现ASTRA算法时，可以使用其CUDA工具箱直接调用GPU进行计算。通常，源码包含以下关键部分： 1. **投影操作**：根据物体几何形状和扫描仪设置将物体转换为投影数据。 2. **反投影操作**：从投影数据中恢复物体图像，这通常是通过傅里叶变换或滤波反投影方法实现的逆运算过程。 3. **迭代优化**：结合代数重建技术（ART）、最大似然期望最大化（MLEM）或共轭梯度法等算法逐步改进图像质量。 4. **GPU加速**：利用MATLAB CUDA工具箱将上述计算部署到GPU上执行，从而显著提高速度。 在提供的源码中，包含了实现这些功能的具体代码。通过运行这些源码，用户可以了解ASTRA算法的工作原理，并能在自己的数据集上进行实验以验证和优化其性能。此外，结果的可视化部分也有助于直观理解重建图像的质量。 总之，ASTRA算法是高效图像重建领域的一项重要技术。它利用GPU加速实现了快速、精确的图像处理能力，在医学成像等领域具有广泛的应用前景。通过学习这个MATLAB源码，不仅可以深入了解基本原理，还能掌握如何优化复杂计算任务的技术方法。
     
  • 基于双目视觉的三维重建（MATLAB），涉及双目立体视觉与三维重建技术，使用MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB平台，探索并实践了双目立体视觉原理及算法，实现了从图像采集到三维空间模型构建的全过程。通过该研究，深化了对基于双目视觉的三维重建技术的理解和应用能力。 基于MATLAB的双目结构光技术可以实现三维重建。这种方法结合了计算机视觉中的多种算法和技术，在多个领域有着广泛的应用前景。通过使用MATLAB提供的工具箱和支持函数，研究人员能够高效地开发并测试相关软件模块，从而简化复杂的数学运算和图像处理流程。
     
  • 【图像重建】利用MATLAB进行正则化图像超分辨率重建【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。
     
  • 【图像重建】利用MATLAB卷积神经网络实现图像超分辨率重建（附带PSNR分析及Matlab代码1816期）.mp4
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    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的卷积神经网络进行图像超分辨率重建，并提供了详细的PSNR性能分析和完整代码，帮助学习者深入理解并实践图像处理技术。 在上发布的视频都有对应的完整代码，并且这些代码都是经过测试可以正常运行的，非常适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它调用函数的m文件；不需要额外的操作来显示运行结果的效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到错误，请根据提示进行相应的修改，或者联系博主寻求帮助（注：原文中提到可以私信或扫描获取联系方式）。 3. 具体的运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到Matlab当前工作目录下； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，直到程序完成并得到结果。 4. 如果需要进一步的服务或帮助，请联系博主（注：原文中提到可以私信或者扫描获取联系方式）。具体服务包括但不限于： 1) 提供博客文章或资源的完整代码。 2) 复现期刊论文或其他参考文献中的内容。 3) 定制Matlab程序以满足特定需求。 4) 科研合作。
     
  • 利用MATLAB进行图像三维重建
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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。