在地震勘探中,多次波与一次反射波往往伴随出现,它会降低地震资料的信噪比,影响成像剖面分辨率。而随着地震勘探精度的提高,对于多次波的去除也越来越重要。Radon变换则是对不同路径积分的函数,将数据从t-x域变换到τ-p域,它能够描述出地震勘探中反射波、直达波、折射波等各自的特点。在CMP道集在做完部分校正之后同向轴呈近似抛物线状态的基础上,做Radon变换将多次波从τ-p域中区分出来,从而预测并去除多次波。在用模拟的数据做Radon变化后,可以很明显地发现多次波,Radon反变化之后也并未增加明显的数据噪音。

randon变换的matlab实现。主要是怎么进行一些简单的域之间的转换

用matlab实现的直线检测程序 代码很简单

使用matlab对图像进行倾斜校正，该校正的方法是采用radon变换。。。。

使用高斯过程和氡变换的血管跟踪和直径估计关键词：视网膜分割，血管跟踪，高斯过程，氡变换，血管分叉检测，直径估计 该脚本跟踪血管的中心点和直径，这是医学图像分析中一个持续的挑战。 我们假设血管的曲率和直径是高斯过程（GP）。 对噪声具有鲁棒性的局部 Radon 变换随后用于计算特征并训练 GP。 通过从训练数据中学习核化协方差矩阵，估计血管方向及其直径。 为了检测分岔，使用多个 GP 并量化它们对应的预测方向之间的差异。 参考资料： Masoud Elhami Asl 等。 “使用高斯过程和氡变换跟踪和估计视网膜血管的直径。” 医学影像杂志 4.3（2017）：034006。 这个算法是许多小时的工作和解决问题的结果。 如果您发现该脚本对您自己的研究有用，请引用上述论文。 Masoud Elhami Asl 开发并拥有版权 (2017)

用荧光染料标记的血浆中的红细胞 (RBC) 在显微镜下显示为黑色圆盘。 移动的 RBC 在时空图像上产生黑色条纹，例如，在双光子显微镜上使用线扫描成像。 可以从条纹的角度计算 RBC 速度。 Radon 变换可以测量条纹角，但需要在计算速度和精度之间进行权衡。 此外，不随时间变化且随时间缓慢变化的伪影会妨碍准确的角度测量。 此处提供的 Matlab m 文件从时空图像中去除此类伪影，同时通过使用垂直 3x3 Sobel 算子过滤图像来增强条纹边缘。 Radon 变换的迭代应用以最少的 Radon 变换次数提供了非常精确的角度测量，从而解决了计算速度与精度之间的权衡问题。 该 m 文件基于 Pratik Yashvant Chhatbar 和 Prakash Kara 在 Frontiers in Brain Imaging Methods 上发表的论文，题为“使用混合图像过滤和迭代氡变换改

matlab 下的 Radon变换，用于基本测试tau-p变换

2019-2021年关于radon变换的26篇英文论文

此代码使用radon变换进行检测直线，选择大于阈值的直线在图上绘出。其中绿色直线为检测出的直线，红色直线是中间结果。

倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用Radon 变换检测车牌倾斜角度, 对水平方向进行旋转无损校正, 对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.