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NeTF_public: 非视距成像中的神经瞬变场技术

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 图像工程中的神经网络压缩技术
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    本研究聚焦于探讨和开发用于图像处理任务中深度学习模型的有效压缩方法，旨在减少计算资源需求的同时保持高性能。 基于神经网络的图像压缩技术具有高效率的特点，并且可以用Python编写程序进行二次开发。
     
  • 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。
     
  • 一维距离像的毫米波雷达成像技术
    优质
    本研究专注于一维距离像下的毫米波雷达成像技术，探索高效信号处理方法以提升图像分辨率和细节呈现能力，旨在突破传统雷达系统的局限性。 毫米波雷达测距技术利用毫米波的特性进行精确的距离测量，在各种应用场景中发挥着重要作用。这种方法能够实现高精度、实时性强的目标距离检测，广泛应用于汽车辅助驾驶系统、无人机导航等领域。通过发射特定频率的电磁波并接收反射回来的信号，可以计算出目标与传感器之间的准确距离，并且能够在复杂环境中提供可靠的数据支持。
     
  • ISAR成像技术（包含外场数据）
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    ISAR成像技术是一种利用雷达信号获取高速运动目标高分辨率图像的方法。本研究探讨了在外场环境下收集和处理数据的技术挑战与解决方案，旨在提升成像质量和精度。 逆合成孔径雷达技术是指在观测过程中雷达天线保持静止而目标处于移动状态，通过对目标回波信号进行相干处理来获得较大的有效孔径尺寸，从而提高方位分辨率。这一技术的基础是转台成像原理。
     
  • OpenCV视觉测距技术
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    OpenCV视觉测距技术利用计算机视觉方法估算物体或车辆间的距离。通过摄像头捕捉图像，并运用算法计算像素值对应的实际空间距离，广泛应用于自动驾驶、机器人导航及无人机等领域。 OpenCV视觉测距文档讲义适用于图像处理、目标测距及标定等领域。
     
  • 双站SAR的正侧视成像技术
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    本研究探讨了双站合成孔径雷达（SAR）系统中正侧视模式下的成像技术。通过分析不同配置对图像质量的影响，提出了一种优化成像处理算法，显著提升了分辨率和清晰度，为遥感与测绘领域提供有力支持。 在正侧视情况下获取回波成像的结果，如有需要可以提供下载。
     
  • 基于BP神经网络的图像识别技术
    优质
    本研究探讨了利用BP（反向传播）神经网络进行图像识别的技术应用与优化方法，旨在提高图像分类和模式识别的准确率及效率。 BP神经网络用于识别图片的算法与RBF算法有所不同，在毕业设计或建模项目中推荐学习这两种方法。