基于深度学习的SRGAN图像超分重建算法，该资源为本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/125034820中介绍的算法实现代码，包含训练测试数据集和完整代码，代码中已添加完整中文注释，详细原理和代码介绍请参考博客内容。代码已经过调试，可完美运行，关于训练用的COCO数据集下载请见博客给出，注意：请按照博客中给定的python环境和依赖库版本进行安装，否则可能会出现环境不兼容问题。

用于三维重建的数据集(俯视视角)，数据集是利用大疆无人机采集的（由机械学院和理学院同学采集的）

深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注） 深度学习三维重建 MVSNet——ECCV-2018 （源码、pytorch版、原文、译文、批注）

双目相机相关代码C++，包括PCL三维重建、Ubuntu采集图像、采集图像、局域网采集图像、双目标定和校正、双目测距。

激光点云数据 22MB左右

《从零搭建一套结构光3D重建系统》网课视频 1-1_课程简介.mp4 1-2_第01章:结构光前奏:双目立体匹配算法.mp4 1-3_公开课1_相移法+多频外差之数学原理推导+实现[学完再看].mp4 1-4_公开课2_结构光之相移法+格雷码技术详解[学完再看].mp4 1-5_结构光硬件系统[可选].mp4 1-6_第02章:单目标定理论+实践:计算内参，去除畸变.mp4 1-7_第03章:双目标定理论+实践:确定相机相互位置.mp4 1-8_第04章:双目立体匹配算法理论+OpenCV实践.mp4 1-9_第O5章:主动标记区域:相移法+多频外差.mp4 1-10_第06章:主动标记区域:相移法+格雷码.mp4 1-11_第07章:双目重建实践:三角法.mp4 1-12_第08章:单目重建实践:逆相机法.mp4 1-13_第09章:单目重建实践:相高法.mp4 1-14_第10章:投影仪的非线性校正.mp4 1-15_第11章:结构光+深度学习.mp4 1-16_补充1:工业相机理论.mp4 1-17_补充2:灰点相机SDK调用.mp4 1-18_课程大作业.mp4

【资源介绍】 基于Qt和VTK实现CT三维重建项目c++源码+项目说明.zip 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 项目进度记录 1、解决了内存问题 2、从切片上拾取点并计算在三维空间中的坐标 3、三维点标记 4、三维空间点的增删，设计测量模式的UI 5、添加了表格的数据增删 6、调试二次加载的BUG(添加重置功能) 7、裁剪功能的图像导入与滑条索引 8、优化：测量数据不可编辑 9、路径编码问题 10、实现裁剪功能(需要OpenCV) 11、增加导出裁剪图像时显示进度条的功能，由于VTK图像读取在内部完成，实现进度条功能相对复杂，暂未实现。 12、裸数据(二进制)裁剪 13、三维切面默认不显示 14、背景默认为黑色 15、bin文件读取增加自动读取config文件，确定宽高参数 16、裁剪后可直接读入到三维体绘制中，仍保留裁剪后保存的功能 17、三维体绘制的切面改为半透明 18、经测试，裁剪后读入(内存读入)出现了内存泄漏的问题，获取每一层的指针，解决了这个问题 19、解决进度条出现了假死的情况 20、解决选择文件夹为空的崩溃问题 21、实现对话框裁剪序列图像 22、在MainWindow中声明CropSequenceDialog为友元类，CropSequenceDialog则可以直接访问MainWindow的成员(包括私有)

在离轴数字全息的应用研究中，将数字全息图视为单位振幅平面波照射下的光波场，利用1次快速傅里叶变换(FFT)计算菲涅耳衍射积分是最流行的物光波前重建方法(简称1-FFT法)。然而，用球面波为重建波，利用像平面滤波技术及角谱衍射理论，存在需要4次FFT的另一种波前重建方法(简称FIMG4FFT法)。基于快速傅里叶变换理论对这两种方法进行研究。结果表明，尽管FIMG4FFT重建方法需要进行4次FFT计算，却能用较少的计算资源高效率地重建同等质量的物光场。为便于实际应用，详细给出FIMG4FFT方法在彩色数字全息图像重建及物体微形变检测中的应用实例。

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这包括一个 MEX-DLL 文件，它是 Jacob 用于计算 PET/CT 系统图像重建中的射线路径积分的 RL Siddon 改进方法的实现。 这是基于 Line Intersection Length 模型来计算概率矩阵元素的。 输入是 LOR 数和定义系统几何结构（例如像素数和宽度）的结构。 帮助包含在文件 SYS_MAT.m 或 CPP 文件中。