本标准规定了交通技术监控成像补光装置的技术要求、试验方法、设置要求及检验规则等。 本标准适用于交通技术监控成像补光装置。

本书介绍了超声检测原理，超声C扫描成像检测方法，基于射线理论的透射层析成像，基于波动理论的散射层析成像，超声反演图像的处理，适合超声波研究初学者及进阶者阅读。

Matlab三维图像代码合成Kong径雷达图像处理 该存储库包含用于SAR图像处理和自动聚焦算法的所有源代码。 有关详细信息，请参阅每个子目录的README 。 data_collection 所有用于实时收集雷达数据的程序。 2d_autofocus 与3d_autofocus类似，但仅适用于二维光圈。 可能会不建议使用此方法，而希望使用可生成二维光圈的灵活3d_autofocus处理。 3d_autofocus Matlab脚本可实现和生成三维自动对焦的模拟数据。 gps 没有说明。 power 没有说明。 support 整个过程中使用了庞大的Helper MATLAB代码库。

京瓷M5521-M5021-P5021-P5026安装、拆装。成像部分更换维修、定影维修更换。

imagelab(凝胶成像系统软件) 附使用说明.rar

（小人成像方向）

针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题，提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测，快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域，输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标，根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上，结节初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后，假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明，所提方法对三维CT图像的肺结节检测具有更高的适用性，取得了较高的召回率和准确率，优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗图像的目标检测任务中，对辅助医师诊治具有重要的应用价值。

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本文档的主要内容详细介绍的是热成像的伪彩色编码源代码。红外热成像中需要的将温度值转变为彩色的核心算法函数，算法比较简单，可直接翻译成C或者其它语言。使用时请先将温度值转换为0~255之间的整数，代入函数即可。

计算机断层成像技术原理、设计、伪像和进展。一本CT投影重建的教学类书籍，适合初学者或者复习的人。主要领域在图像处理与重建方面。