matlab灰度处理代码-Image-Reconstruction-by-CNN-based-PGD:训练CNN并将其用于松弛投影梯度下降（R
matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建
该项目包括一个框架，以：
在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式
在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。
对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。
在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。
%%%
入门
先决条件
Python
3.7
Pytorch
1.1.0
Scipy
1.2.1
Matplotlib
3.0.3
对于Matlab代码：
Matlab
R2019a深度学习工具箱
正在安装
下载文件夹代码和数据
运行测试
此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。
每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E
=
E
+
0.01
*
randn（10,6）来添加一些变化。
测量算子H是5x5卷积，权重=
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