扇束CT图像重建中投影数据生成、CT图像重建以及图像显示的MATLAB代码，其中投影数据是在直线上等间距排列的。

将hdf格式转换为tif格式、重投影、重采样

投影分割是基于halcon在不同轴上的投影来进行图像分割的一种技术，在图像处理中有时区分度不大很难用BLOB分析来提取所需要的区域，而用投影分隔发有时能很好的区分。

实验一平行束投影数据采集与滤波反投影重建实验实验报告，附有matlab源码

智能投影仪功能概述: 将摄像头采集到的白板上的触摸物体的位置信息通过USB线传给开发板，开发板做相应的图像处理，并把处理结果传给投影仪显示到白板上，最终实现触摸白板即操作开发板的效果。 利用开发板实现完整的图像采集及处理系统，即主系统A。主从摄像头将采集到的数据全部交给主系统来处理计算出白板上触控笔映射到电脑屏幕上的位置信息。硬件上由大面积白板、摄像头、微处理器、FPGA等部分组成，软件上实现几个图像处理算法。 如截图所示: CMOS摄像头采集智能投影仪系统设计创新: 利用SRAM实现图像数据的存储与调配，从硬件上提高系统的实时性 几种关键图像算法的实现: 利用汇编语言实现图像接收，提高接收速度； 目标识别与目标定位算法准确有效地判断出了触摸物体的位置信息； 将白板枚举成USB设备，实现了白板的即插即用； 计算摄像头参数与映射系数算法实现了白板系统的准确校准、白板平面与PC机屏幕坐标系的高度契合 视频演示:

ct Matlab代码CT重建 Matlab代码，通过应用反投影，滤波反投影和卷积反投影来重建CT图像。

请首先查看右侧的示例选项卡（.mlx 文件）以获取完整说明。 下载后，在 Matlab 控制台中键入“help point_to_plane_distance”或“doc point_to_plane_distance”以获得支持。

使用arcgis进行坐标投影转换，此程序是利用C#进行编写

针对视频监控系统中，复杂环境引起摄像机抖动，造成运动目标检测不准确的问题，提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法．首先对每帧图像进行分区，利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析，进行抖动判断，并对抖动帧进行运动补偿．然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取．最后对目标提取结果进行形态学处理，以进一步提高目标提取的精度．实验结果表明，本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰，实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取，大大降低了抖动视频目标

针对灰度投影算法运用于存在局部运动目标的情况下,稳像效果较差并且可能产生错稳这一问题,在分析灰度投影基本理论的基础上,提出一种改进的灰度投影算法:局部运动物体位置估计方法和像素替代法。利用灰度值的改变和像素替代的方法,把局部运动物体去除,再进行稳像处理。通过实验验证,该方法可以解决图像中存在运动物体时发生的错稳情况。比较改进前与改进后的稳像效果,改进后的PSRN(峰值信噪比)提高了1.35。