Ultrasonic Imaging-ITADN社区

Ultrasonic Imaging

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Ultrasonic imaging, a non-invasive diagnostic technique, utilizes high-frequency sound waves to produce images of internal body structures. It is widely used in medical diagnostics for its real-time visualization capabilities and lack of ionizing radiation exposure. CMUT电容式微超声传感器基础是一份很好的基础材料，值得保存。它是我众多资料中最经典的基础资料之一。关于超声图像的基础知识也非常有用。

Convex Lens Imaging V1.0

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Convex Lens Imaging V1.0是一款用于模拟和演示凸透镜成像原理的教学软件，适用于学生与教师探索光学基础知识。进行凸透镜实验的模拟可以简单归结为三种情况，并且只演示这三种情况。

commons-imaging-1.0.jar

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commons-imaging-1.0.jar是Apache Commons项目下的一个库文件，提供了操作图像格式如JPEG和TIFF等的功能，适用于Java应用程序。 Java获取图片属性可以使用一些第三方的jar包来实现。这些库提供了丰富的功能用于处理图片的各种元数据信息。例如，Apache Tika是一个强大的工具集，它可以解析多种文件格式，并从中提取包括图像在内的各种类型的元数据。此外，Metadata Extractor是另一个专门针对从JPEG、TIFF及其他类型图像中抽取EXIF和其它形式的元数据而设计的库。这些jar包在处理图片属性时非常有用。

Diffraction, Fourier Optics, and Imaging

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《Diffraction, Fourier Optics, and Imaging》是一本深入探讨衍射、傅里叶光学及成像技术原理与应用的专业书籍，适用于科研人员和学生。 OKAN K. ERSOY 2007 **前言** 衍射与成像是许多现代科学领域中的核心话题。傅里叶分析及合成技术贯穿于这些主题之中，例如，许多现代成像方法都是通过使用傅里叶方法的研究和开发而演变出来的。这本教科书的起源可以追溯到超过30年的课程、研究以及发展项目中。多年观察相关课题的发展历程使我感到非常愉快，并且随着科技的进步，这些话题变得更加重要且多学科化。尽管傅立叶理论是理解这些问题的关键，但还需要补充许多其他主题如线性系统理论、优化方法、数值技术、成像原理及信号和图像处理等知识。实现问题和技术材料的制作也需要与理论结合考虑。因此，很难用简单的术语来描述这一领域的重要性。随着科技的进步，这方面的进展越来越重要，并且需要开设涵盖科学和技术主要主题的课程。同时也有必要帮助学生理解这些课程对他们准备现代技术的意义。本书可以作为强调多个相关话题的高级和研究生水平课程教材使用，也可以设计出几门基于书中所涉及内容的一个学期或一个季度的教学计划。全书由20章及三个附录组成。前三章可视为基础性讨论： - 第1章简要介绍了衍射、傅里叶光学与成像等主题，并通过现代技术中的新兴方法给出了一些例子。 - 第2章概述了本书其余部分所需的线性系统理论和变换，包括连续空间傅立叶变换及其属性的描述。附录A至C分别涉及脉冲函数、线性向量空间以及离散时间与快速傅里叶变换（FFT）等内容。 - 第3章讨论波传播的基本原理，并首先从所有类型的波出发进行一般性的描述，然后转向电磁波并特别强调平面波特性。接下来的四章是标量衍射理论的基础。第4章介绍了亥姆霍兹方程、平面波角谱以及菲涅耳—基尔霍夫和雷利-索默菲尔德衍射理论，并以与傅里叶变换紧密相关的线性积分变换形式描述了波动传播过程。

YOLO-V5-Road-Damage-Imaging

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YOLO-V5-Road-Damage-Imaging 是一款基于YOLOv5框架开发的道路损伤检测系统，能够快速准确地识别和定位图像中的路面破损区域，保障交通安全。 YOLO-V5-道路窘迫成像存储库展示了现代计算机视觉技术中的YOLO V5在自动检测道路故障方面的应用。所有代码和模型正在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。要求： - Python 3.8 或更高版本 - torch>=1.7 安装依赖项，请运行以下命令： ``` conda install -c conda-forge pycocotools pip install -r requirements.txt ``` 坑洞推断：对`data/images`中的示例图像进行推断，可以使用以下命令： ``` python detect.py --source data/images --weights best_potholes.pt --conf 0.5 --img 416 ``` 裂缝推断：对于`data/images`中的示例图像进行推断，请运行如下命令： ``` python detect.py --source data/images --weights best_cracks.pt --conf 0.5 --img 416 ```

Inside Out Diagnostic Ultrasound Imaging

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《Inside Out Diagnostic Ultrasound Imaging》是一本深入解析诊断超声成像技术原理与应用的专业书籍，旨在帮助读者全面理解并掌握超声成像在医学领域的广泛应用。 Ultrasound is based on the physical principle of sound wave propagation. It uses high-frequency sound waves that are beyond the range of human hearing to create images or visualize structures inside the body. These sound waves bounce off tissues and organs, returning echoes that provide information about their size, shape, and consistency. This technology converts these echoes into detailed images using a process called signal processing. Ultrasound is widely used in medical diagnostics because it does not involve radiation exposure like X-rays or CT scans. It can produce real-time visualizations of internal body structures which makes it useful for various applications such as fetal imaging during pregnancy, examining abdominal organs, and detecting heart conditions through echocardiography.

Fundamentals of Computerized Tomographic Imaging

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《Fundamentals of Computerized Tomographic Imaging》是一本深入介绍计算机断层扫描成像原理、技术及其应用的专著，适用于医学影像专业人员及研究人员。计算机断层扫描（Computed Tomography, CT）是医学成像领域的一项关键技术，它通过使用X射线束在人体内部的投影来重建出三维图像。《Principles of Computerized Tomographic Imaging》一书由AC. Kak和M Slaney合著，详细探讨了CT成像的基本原理和技术细节。 CT成像是基于Radon变换这一数学方法实现的，该方法能够将物体的二维投影转换为其内部结构的信息。书中解释了如何利用这种理论来构建CT图像：X射线源围绕被扫描对象旋转，并从多个角度发射X射线；这些射线穿过人体后由检测器接收。接收到的信号强度与通过物质吸收的X射线量成反比，形成投影数据。逆Radon变换是将上述投影数据转换回物体内部结构的关键步骤，在书中得到详细介绍。这一过程涉及大量数值计算，其中滤波反投影法（Filtered Back Projection, FBP）是最常用的重建算法之一。它通过一系列复杂的数学操作将原始的二维投影信息转化为三维图像。此外，《Principles of Computerized Tomographic Imaging》还可能涵盖了CT设备的基本组成部分，如X射线管、探测器阵列、旋转机架和数据采集系统等，并讨论了影响成像质量的因素，包括辐射剂量控制、扫描速度以及重建算法的选择与优化策略等。书中也可能涉及噪声处理技术以提高图像清晰度。在实际应用中，CT不仅广泛应用于医学诊断，在工业无损检测及地质勘探等领域也发挥着重要作用。书本还可能探讨了如何通过各种后处理技术如图像增强和三维重建来分析解释CT影像资料。这本书适合那些希望深入理解CT成像科学基础与实践应用的专业人员阅读。它全面介绍了从基本概念到高级应用的广泛内容，并涵盖了诸如多排探测器技术和螺旋CT扫描等最新发展，这些进步显著提高了图像质量和减少了辐射剂量的影响。

CUDA-Based SAR Imaging CSA

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CUDA-Based SAR Imaging CSA是一种基于CUDA技术的合成孔径雷达成像压缩感知算法，显著提升了SAR图像处理的速度与质量。标题《CUDA-SAR Imaging CSA》描述了一项基于GPU的SAR成像程序的研究成果。通过利用GPU强大的浮点运算能力和高度并行处理能力，该研究在GPU上验证了CSA（Chirp Scaling Algorithm）算法，并取得了良好的效果。这项工作揭示了当前合成孔径雷达(SAR)成像领域中应用高性能计算技术的实践与研究进展。SAR是一种高分辨率雷达成像技术，在地表监测、灾害评估、军事侦察和地形测绘等众多领域得到广泛应用。CSA是SAR图像处理中的重要信号处理算法，用于提高成像质量。该内容涉及以下主要知识点： 1. GPU在高性能计算中的作用：GPU原本设计用于图形处理，但其并行架构特别适合大规模并行任务的执行。随着通用计算技术的发展（General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPGPU），GPU成为科学计算、数据分析和图像处理等领域的重要平台。特别是在需要大量浮点运算的情况下，如SAR成像，GPU能显著缩短计算时间。 2. 合成孔径雷达(SAR)技术：这是一种利用无线电波的高分辨率成像方法，在全天候条件下对地表进行精确监测。通过发射一系列脉冲信号并接收地面反射回波来生成图像，其空间分辨率远高于传统的雷达系统。SAR的一个重要特点是能够在恶劣天气条件（如云层覆盖或夜间）下工作。 3. CSA算法在SAR成像中的应用：CSA用于对SAR信号进行距离压缩和方位压缩处理，从而获得高质量的二维地表图像。该算法通过斜率变换提高了信号处理精度，并减少了计算复杂度。 4. CUDA编程模型：CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算框架，允许开发者利用其GPU执行通用计算任务。它提供了一个简化了的接口，支持使用C语言等传统编程方式编写高效能的GPU程序。CUDA中的线程块和网格结构设计为大量并发运行的任务提供了灵活性，能够充分利用GPU的强大处理能力。 5. SAR成像的基本原理：这包括信号生成、接收以及一系列复杂的处理步骤（如回波模拟、距离压缩、方位压缩及距离徙动校正等）。在进行SAR图像形成时需要精确控制雷达脉冲的发射与接收，并对采集到的数据执行变换和解码操作，以获得清晰的地表图。 6. SAR成像的仿真：通过使用CUDA，在GPU上实现模拟有助于理解SAR的工作原理以及相关算法。这包括生成特定场景、信号传输及接收过程仿真实验，以及图像重建等步骤。该方法为新算法的设计和测试提供了便利条件，并特别适用于需要大量重复计算的任务。 7. 机载SAR成像模型及其几何特性：根据不同的平台（如飞机或卫星）进行的SAR成像是有区别的，这决定了其特定模式的选择。例如条带式、聚束式或者扫描方式等。对于机载系统而言，需要考虑雷达波段覆盖范围、飞行高度及速度等因素来确定如何从接收到的数据中还原地表细节。 8. SAR信号处理中的基础概念：该领域使用了专门术语描述无线电波特性及其与地面目标的相互作用（如线性调频信号、波束宽度等）。这些知识对于理解SAR数据采集和后端分析至关重要。 9. 实现CSA算法时的优势对比：通过在GPU上实现并测试CSA算法，并将其性能与其他传统CPU平台上的方法进行比较，可以明显看出利用CUDA技术处理SAR图像的显著优势。这不仅体现在计算时间缩短方面，在效率提升及成像质量改善等方面亦有突出表现。总体而言，将CSA算法移植到基于CUDA架构下的GPU平台上执行为海量数据处理提供了强大的支持能力。随着科技的进步与发展，未来在SAR领域中应用类似的技术（如CUDA）有望成为高性能计算领域的主流趋势之一。

High Dynamic Range Imaging (Second Edition)

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《High Dynamic Range Imaging（第二版）》详细介绍了高动态范围成像技术的基本原理、最新进展及其在图像处理中的应用，适合计算机视觉和数字摄影领域的专业人士阅读。介绍一本关于HDRI的优秀书籍，作者是大牛Wald。

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