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SFS算法的3D重建，MATLAB代码实现。

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简介：
该MATLAB代码运用sfs算法，对目标物体在各种视角下拍摄获得的图像数据，执行了详细的三维重建操作。

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  • 基于SFS算法的三维重构MATLAB代码
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    本段代码利用MATLAB实现基于SFS（Shape from Shading）算法的三维表面重构，适用于计算机视觉和图像处理领域。 使用SFS算法对目标在不同角度拍摄的图像进行三维重构的MATLAB代码。
     
  • 3D CT图像重建的代码实现
    优质
    本项目致力于实现基于Python的医学影像处理程序，通过算法将原始3D CT扫描数据转化为清晰、易于分析的图像，助力医疗诊断。 可以从二维图片进行三维建模，实现从二维到三维的转换。
     
  • SFS算法的实现与可视化代码展示
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    本文章详细介绍了SFS（Shape from Shading）算法的原理及其在计算机视觉中的应用，并通过具体的代码示例实现了该算法的可视化过程。 SFS算法的VC实现代码可以生成.out文本数据，并通过OpenGL进行三维重建物体形状的可视化显示。
     
  • 基于SFS方法的三维表面重建分析与实现
    优质
    本研究探讨了基于SFS（Shape from Shading）技术的三维表面重建方法，通过详细分析和实验验证，提出了一种有效的算法实现方案。 用SFS法进行三维表面重建的分析与实现是一份难得的好资源。
     
  • MATLAB中的SFS代码
    优质
    本段代码为使用MATLAB实现的形状从光度（Shape from Shading, SFS）算法，适用于计算机视觉领域中三维形貌恢复的研究与应用。 关于SFS的C语言代码供大家学习使用。
     
  • 基于SFS算法的RBF神经网络VC代码实现
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    本项目采用SFS（逐步前向选择）算法优化特征集，并结合RBF（径向基函数）神经网络进行模式识别与分类任务，提供完整的VC++源码实现。 利用RBF神经网络优化算法实现SFS（Shape from Shading）算法来恢复物体的三维形状，并使用VC进行编写。
     
  • 基于Matlab的FDK重建算法代码
    优质
    本代码实现了一种基于Matlab环境下的FDK（Feldkamp, Davis, and Kress）算法，用于计算机断层扫描(CT)图像的快速和准确重建。适合研究与教学用途。 一个经典的锥束CT重建算法在许多商用CT系统上被广泛应用。
     
  • CT重建算法、迭代重建算法及ART算法的实现（已验证可运行）
    优质
    本项目实现了CT图像处理中的关键算法，包括传统的滤波反投影法和先进的迭代重建技术，并成功应用代数重建技术(ART)进行图像重建。所有代码均已调试通过并能正常运行。 CT重建算法包括迭代重建算法中的代数重建法（Algebra Reconstruction Technique, ART）。ART是由Gordon R.等人提出的经典方法之一，而Gilbert P.则提出了联合迭代重建技术(Simultaneous Iterative Reconstruction Technique, SIRT)。 一种改进的代数重建方法是SART (Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)，它解决了传统ART算法中的一些问题。在传统的ART过程中，每次投影计算时修正值并不一致，在同一像素网格下穿过图像会引入模糊误差和噪声，并且需要较多迭代次数才能获得较好的重建效果，导致效率较低。 为了解决这些问题，Anderson和Kak于1984年提出了SART算法。该方法对于每个像素的处理是基于在同一投影角度内通过该像素的所有射线上的误差值之累加来完成的。这种技术实质上是对传统ART中的噪声进行了平滑处理，并因此能够得到更理想的重建结果。 此外，还有一种称为乘法代数重建方法(Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique, MATR)的方法也被提出用于改进图像重建质量。
     
  • 统计迭代类CT重建算法；ML-EM算法的Matlab实现版本
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    本项目研究并实现了统计迭代类CT图像重建技术中的ML-EM算法在MATLAB环境下的具体应用，通过代码模拟展示了该算法的工作流程与效果。 EM算法是一种用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）的迭代优化方法。它被广泛应用于支持向量机、朴素贝叶斯、高斯混合模型、K均值聚类和隐马尔可夫模型等算法中进行参数估计。 在统计学领域，概率用于预测已知某些参数时的结果；而似然性则是在已知观测结果的情况下对事物的性质进行参数估计。EM算法与极大似然估计的前提相同：都需要假设数据总体分布，否则无法使用EM算法。 三硬币模型是一个典型的例子来说明EM算法的应用。假设有三个硬币A、B和C，它们正面出现的概率分别是π、p和q。实验过程是首先掷硬币A，根据其结果选择投掷硬币B或C（如果正面则选B，反面则选C），然后记录下所选取的那枚硬币的结果（正面为1，反面为0）。这个试验独立重复进行n次，并得到观测数据集。