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matlab反投影代码2021年高级设计项目-合成Kong径雷达（SAR）成像模拟器 这是我们高级设计项目的存储库。 贡献者：乔尔·科比特（Joel Corbitt），杰克·拉奇（Jake Lutch），尼克·霍尔（Nick Holl），丽贝卡·斯托特（Rebecca Stout） 该项目旨在在Matlab中创建SAR模拟器。 我们创建的SAR系统使用反投影算法在预定目标场景内重建目标图像。 该模拟器包含一个GUI，允许用户调整和切换模拟器中的某些功能。 还探讨了使用卷积神经网络进行目标识别的主题。 项目的这部分功能正常，但不完整。 要在设备上运行完整模拟（不包括目标识别），必须下载以下文件： SARSimualtor_v5.m SigStudioFinal.mlapp addTank.m addMig.m getMult.m chirp_v4.m bpsk_mod.m costas_code.m golay2.m adaptiveFilter.m 要运行模拟，请打开SARSimulator_v5.m文件，然后单击运行。 GUI将首先打开，并且代码将等待按下按钮来执行。

包含用于三维锥束ct（cbct）投影 反投影fdk mlem重建的源代码和Matlab示例

针对FDK算法重建图像异常耗时的问题,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。

为克服间接三维ECT系统轴向分辨能力低这一缺陷,进行了直接三维ECT重建技术的研究.将12个极板分三层布置,相邻层极板有45°角的相对旋转.不但测量同层极板对的电容值,还要测量不同层极板对的电容值.三维图像直接在重建过程中产生,与经过二维断层图的间接三维重建图像截然不同.建立了传感器的三维有限元模型,分析了传感器的三维敏感场.采用线性反投影算法以及有限元分析法获得的三维灵敏度矩阵和电容测量仿真数据,实现了直接三维ECT图像重建.重建结果显示了直接三维ECT具有良好的轴向分辨能力.

更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉，机器学习，深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植，请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日，文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion（Elsevier）中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于显着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个

使用平行射线束的滤波反投影的重建 如我们前面讨论的那样如果直接进行反投影会生成不可接受的模糊结果，因此我们在计算反投影之前应对投影进行简单的滤波。 首先我们知道F(u,v)的二维傅里叶变换： 现在令 和 将上式表示成极坐标形式： 利用傅里叶切片定理可得：

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