共方方法matlab代码实现SPI 一组用于单像素成像 (SPI) 的不同重建算法。 如果您有任何问题，请随时联系卞立恒 如果此代码为您的研究提供帮助，请引用我们的出版物： 卞立恒、索金利、戴琼海和陈峰，“单像素成像算法的实验比较”，美国光学学会会刊 A，2017 年，第 2 卷。 35，没有。 1，第 78-87 页。 具有不同重建方法的单像素成像 (SPI) 代码演示，包括 [1] 差分重影成像 (DGI) [2] 梯度下降（GD） [3] 共轭梯度下降（CGD） [4]泊松最大似然（Poisson） [5] 交替投影（AP） [6] 稀疏表示压缩感知（Sparse） [7] 全变分压缩感知（TV） 公开发布 v3.0（2017 年 10 月 24 日） 内容 注意：在运行代码演示之前，请将 Matlab 当前文件夹更改为“../Code_SPI_pkg_3.0”。 ***************** 主功能 ********************* *) Demo.m ：此演示使用不同的重建方法进行单像素成像的模拟。 ******************** 重建函数 ****

在过去的几十年中，对快速机动目标进行成像一直是一个活跃的研究领域。 通常，实现具有多个元件的阵列天线以避免在合成Kong径雷达反演（ISAR）成像中涉及的运动补偿。 但是，与仅使用一根天线的ISAR成像系统中实现的复杂算法相比，由于硬件复杂性高，因此存在价格困境。 本文提出了一种具有两个分布式阵列的宽带多输入多输出（MIMO）雷达系统，以降低系统的硬件复杂性。 此外，给出了系统模型，等效阵列生产方法和成像程序。 与经典的真实Kong径雷达（RAR）成像系统相比，在我们的方法中有非常重要的贡献，因为可以获得许多附加的虚拟阵列元素，因此可以将较低的硬件复杂度纳入成像系统。 提供了数值模拟以测试我们的系统和成像方法。

量子物理学 3D / 4D医学成像数据的查看器和数据处理 概述 Quantiphyse提供了用于对3D / 4D体积数据（主要是MRI数据）进行建模和分析的工具。 核心功能： 加载/保存3D / 4D NIFTI文件 分析工具，包括单/多个体素分析和数据比较 通用处理，包括平滑，重采样，聚类 可通过插件使用的功能 对位，运动校正 DCE，ASL，DSC和CEST MRI的建模工具 集成选定的FSL工具 有关完整的文档，请参见： : 。 执照 Quantiphyse可根据学术（非商业）许可免费获得。 有关完整的详细信息，请参阅LICENSE文件，如果对商业许可感兴趣，请与联系。 安装 有关当前安装说明，请参见 从源代码运行（对于开发人员） 仅当您有兴趣进一步开发该软件时，才建议从源代码运行。 安装依赖项： Python依赖项列表在requirements.txt 例如： p

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无

探地雷达(Ground Penetrating Radar,简称GPR)具有无损检测、穿透能力强、高效率、低成本、分辨率高等众多优点而成为检测和识别

为了解决光场相机应用于三维测量时,在弱纹理区域和精细结构区域难以获得准确视差估计结果问题,提出了基于深度学习技术对光场深度估计进行建模,并建立了光场视差与真实深度之间的转换关系。将所提方法应用于多种复杂场景中,实验结果均表明:该方法可以准确获取弱纹理区域和精细结构区域的视差信息,较好地复原场景的三维结构,视差估计处理时间压缩到1s量级,相比传统的基于代价优化的方法,降低了1~2个数量级。

本文从3D视觉成像原理到3D拍摄,到3D观看全流程解读3D成像原理,文章图文并重,深入浅出请解,主要分5大点讲解剖析: A.3D立体原理篇之一：人眼是如何来观察真实世界的 B.3D立体原理篇之一: IO和IA的区别 C.3D立体原理篇之一: 3D影像拍摄系统 D.3D立体原理篇之一: 3D影像的观看 E.3D立体原理篇之一: 3D影像的投影

Cell Tracking 是一种半自动应用程序，可以通过简单的步骤跟踪活细胞成像并将其转换为感兴趣的测量特征。 首先用连续的时间点监测分割的细胞核，然后分割一些其他感兴趣的区域（扩展的细胞质）并测量其强度的动态变化。 使用“生成姐妹”模式也可以在有丝分裂事件期间添加一些新的子细胞。 跟踪过程后也可以创建单个分段细胞核或细胞的导出 VDO 文件。