High-Speed 3D Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

对于低地球轨道（LEO）空间物体的逆合成Kong径雷达（ISAR）成像，检查整个可见弧周期内物体图像平面中的变化可以更直接地表征物体成像中的变化。 在这项研究中，扩展了理想的转盘模型来确定近圆形LEO物体的观测几何形状。 将两个近似值应用于观测模型，以计算近圆形轨道物体的像面法线和观测角。 一种近似方法是在雷达观测期间将空间物体的轨道视为相对于地球的标准弧，另一种方法忽略了地球自转对观测的影响。 首先，基于几何模型确定了各种姿态稳定方法中像平面法线的闭合形式解。 然后，根据雷达视线（LOS）的共同约束条件，分析了像平面的特性和近圆形轨道物体的观察角。 随后，对ISAR成像的像面变化和几何约束进行了量化。 根据像平面的法线，估计雷达LOS的旋转角速度。 然后校准ISAR图像的跨范围方向。 然后基于双站干涉仪重建三维成像。 最后，进行了仿真以验证三维干涉重建的结果并计算重建的精度误差。

图像的均方误差的matlab代码成像光体积描记图提取脉冲率估计 光电眼波描记图提取和处理的成像工具 介绍 成像光体积描记器（iPPG）是一种用于远程非接触式脉搏率测量的技术。 iPPG通常是从面部或手掌视频中获取的。 该软件包提供了用于iPPG信号提取和处理的工具。 来自[1]的恒河猴iPPG数据用作测试数据集。 输入：视频文件。 输出： iPPG信号； 估计的脉搏率。 内容 extract_color_channels_from_video从视频中提取颜色信号。 颜色信号被计算为每个视频帧在感兴趣区域（ROI）上平均的红色，绿色和蓝色分量的值。 可以为第一帧手动选择ROI（如果仅预期有限量的运动），或者使用Viola-Jones算法自动设置ROI（仅用于从人脸提取iPPG！）。 此功能可以选择从ROI中排除非皮肤和损坏的像素。 compute_ippg实现了[2]中考虑的iPPG提取方法（包括最近引入的CHROM和POS方法）以及一些iPPG预处理和后处理技术。 ippg_extraction_example-使用程序包从视频中提取的iPPG估算脉搏率的基本（最小）示例。 Datas

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

一本很好的微波雷达成像与先进概念书籍，由著名的Roger J.Sullivan编著

ASTM 3D 成像格式的参考实现。 一种用于交换 3D（激光）成像数据的文件格式。 （这项工作没有得到 ASTM 的正式认可。）

目前多通道SAR成像比较热门，这个程序就是实现MIMOSAR成像的程序，供学习！

react-cornerstone-viewport React的基础医学图像视口组件 文档和示例： : 安装 # # NPM npm install --save react-cornerstone-viewport # # Yarn yarn add react-cornerstone-viewport 用法 import React , { Component } from 'react' import CornerstoneViewport from 'react-cornerstone-viewport' class Example extends Component { render ( ) { return ( < CornerstoneViewport> ) } } 执照 麻省理工学院:copyright:

什么是MedicalVision？ 基于pytorch的深度学习工具包，用于医学图像分析。 MedicalVision的目标是在火炬上提供轻巧的包装，可以进一步减少开发用于医学图像分析任务（例如分类，配准和分割等）的新算法的时间。 动机与目标 随着深度学习在计算机视觉中的流行，已经提出了许多基于深度学习的作品/体系结构来处理传统医学图像分析任务（分类，注册和分割）。 不幸的是，据我所知，还没有一个基于pytorch的简单有效的工具包能够实现快速原型制作。 在日常工作中，我会为各种医学图像数据集编写DataLoader并重现一些论文中介绍的算法。 为了使生活更轻松，创建了MedicalVision工具包，旨在提供： 著名医学图像数据集的数据加载器 最新模型中使用的常见损失和指标 动物园模型，包括经过培训的最新模型 ... MedicalVision工具箱仍在开发中。 以下流行的深度学习

肖恩麦克斯韦经典水力压裂文献，保存，收集