程序主要实现的是单帧图像的超分辨率重建

针对计算鬼成像采样过程中出现的数据扰动及采样次数不易较多所引起的鬼图像质量较差的问题,提出了一种基于Tikhonov正则化的计算鬼成像方法。该方法利用一个表征噪声强度的约束项,将计算鬼成像问题转化为信号误差与噪声强度最小化的数学问题,并利用广义交叉验证法选取合适的正则参数来重构待测物体的鬼像。实验结果表明,所提算法在干扰情况下明显优于传统鬼成像、差分鬼成像和伪逆鬼成像,具有较强的稳定性;在无干扰情况下,也明显优于传统鬼成像、差分鬼成像,且不差于伪逆鬼成像。

对ct算法进行迭代运算

非线性邻域滤波(NNFs)在MR-FBP图像重建算法中的应用(基于astra-toolbox开发, 实现双边滤波,非局部均值滤波(NLM)的惩戒项的改进,并进行MAE,MAR分析)

三维图像数据重建算法。完美运行

在荧光分子层析(Fluorescence molecular tomography, FMT)中,全时间分辨(Time Resolved, TR)测量包含了最多的光子传输信息。基于有限元-有限差分扩散方程的正向模型和Newtown-Raphson的逆向模型,将全时间分辨方法用于时域荧光分子层析中,用模拟数据对算法在空间分辨率、定量性、重建尺寸和灰度的保真度以及噪声稳健性等方面进行了验证。结果表明,此方法能够实时重建荧光产率和荧光寿命图像。与以前发展的基于广义脉冲谱技术(Generalized pulse spectrum technique,GPST)的特征数据法进行图像重建相比较,整体上优于广义脉冲谱技术。

对于目前医学图像重建的一类重要算法，迭代算法进行描述和分析。

此提交允许您使用遗传算法构建任何二进制图像。 使用高分辨率图像时要小心。 您必须调整 GA 的参数以获得更大图像的准确结果。 更多信息请访问 www.alimirjalili.com 我有很多这方面的相关课程。 您可以通过以下链接注册，享受 95% 的折扣： ****************************************************** ****************************************************** ******************************************** 一门关于“优化问题和算法：如何理解、制定和解决优化问题”的课程： https://www.udemy.com/optimisation/?couponCode=MATHWORKSREF “遗传算法导论：理论与应用”课程https:

有关磁共振图像重建的代码，希望对大家有用

程序的功能 读BMP文件，只能打开256色 （可以是灰度） 傅里叶变换（锐化，平滑，反色，反转） 图像增强（线性变换，模糊） 图像恢复 图像编码 图像分析（灰度直方图，二值化） 图像重建 车牌识别：定位（水平，垂直，定位，车牌选择）分割（垂直分割）匹配（字符识别）差分（水平，垂直） 平滑（中值，领域平均）均衡化，边缘检测（sobel）预处理（归一化，局部增强，二值化）训练（训练神经网络，保存网络）