本文详细介绍了如何使用MATLAB实现图像的正则化去噪和重建技术，并提供了PSNR性能评估指标及相关源码，适用于第2358期学习参考。
上传的Matlab资料均包含可运行代码，并经过测试确认有效，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。
- 运行结果效果图展示。
2、支持的Matlab版本为2019b。如在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应修改，或寻求帮助解决。
3、操作步骤如下：
步骤一：将所有文件放置于当前工作目录中；
步骤二：双击打开main.m文件；
步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。
4、关于仿真咨询及其他服务需求（如完整代码提供、期刊复现、Matlab定制开发及科研合作等），可以联系博主。
具体的服务包括但不限于：
- 图像重建技术，例如ASTRA算法图像重建；
- BP神经网络图像重建；
- 投影法图像重建；
- 小波变换分解和重构技术；
- 字典学习KSVD的低秩图像恢复；
- 主成分分析PCA在图像处理中的应用；
- 基于正则化的去噪与图像复原方法；
- 离散余弦变换DCT用于图像编码及重建；
- 利用卷积神经网络实现超分辨率成像；
- SCNN、SAR及其他类型图像的重建技术；
- OSEM等迭代算法在医学影像中的应用；
- 超分辨图像恢复策略；
- Zernike矩及其在模式识别和图像处理领域的应用；
- 分割Bregman方法用于优化问题求解。
5星
