一、介绍 RAISR算法是一种快速且准确的图像超分辨率重建算法。 从上面的重建结果可知，RAISR算法的重建效果并不是最好的，它甚至不如A+(1024)的重建效果好，但是它的重建速度是最好的。二、算法的要点首先对于从HR->LR, RAISR认为基于这样一个退化模型 z=Ds*H*x z是input image, 就是LR x是要还原的HR image
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2024-09-09 16:00:09
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本文对 NLMS 目录1.2. 传统的 NLMS3.4. 功率归一化的 NLMS5.6. 1.NLMS 即归一化 LMS（Normalized LMS）算法，是 LMS 算法（可参考 自适应滤波器之 LMS 算法）的改进版。在 LMS 算法中，抽头权值的调整量与抽头输入向量成正比。当抽头输入向量比较大的时候，LMS为了克服这个问题，可以使用 NLMS 算法，之所以称为 “Normalized”，是
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2024-08-09 11:55:32
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1、多平面重建( MPR) 多平面重建是将扫描范围内所有的轴位图 像叠加起来再对某些标线标定的重组线所 指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度 斜位图像重组。 MPR优点 能任意产生新的断层图像，而无需重复扫描。 原图像的密度值被忠实保持到了结果图像上。 曲面重组能在一幅图像里展开显示弯曲物体的全长。 MPR缺点 难以表达复杂的空间结构 曲面重组易造成假阳性。 表面阴影法重建( SSD) 采用象素阈
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2024-05-05 21:50:57
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab）1. 滤波反投影重建算法原理滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换
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2021-07-09 15:40:42
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介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-04-29 13:46:08
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文章目录多层感知机入门算法优化原理sklearn代码实现核心优缺点分析 多层感知机入门神经网络在最近几年，是个很火的名词了。常听到的卷积神经网络(CNN)或者循环神经网络(RNN），都可以看做是神经网络在特定场景下的具体应用方式。本文我们尝试从神经网络的基础：多层感知机（Multilayer perceptron, MLP）入手，以此了解其解决预测问题的基本算法原理。要入门MLP，个人认为比较简
实验题：CT图像的代数重建问题（线性方程组的应用）X射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影，CT则通过不同角度的X射线得到3维对象的多个2维投影，并以此重建对象内部的3维图像。代数重建方法就是从这些2维投影出发，通过求解超定线性方程组，获得对象内部3维图像的方法。这里我们考虑一个更简单的模型，从2维图像的1维投影重建原先的2维图像。一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖，每个网格
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2024-03-10 13:26:35
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1 内容介绍心胸小动物成像中呼吸门控的低剂量方案导致使用 Feldkamp-Davis-Kress (FDK) 方法重建的图像中的条纹伪影。我们提出了一种新颖的基于先验和基于运动的重建（PRIMOR）方法，该方法通过添加一个惩罚函数来改进基于先验的重建 (PBR)运动模型。先验图像是作为所有呼吸门的平均值生成的，用FDK重建。使用非刚性估计呼吸门之间的运动基于层次B样条的配准方法我们将 PRIMO
三维重建是指获取真实物体的三维外观形貌，并建立可复用模型的一种技术。它是当下计算机视觉的一个研究热点，主要有三个方面的用途：1）相比于二维图像，可以获取更全面的几何信息；2）在VR/AR中，建立真实和虚拟之间的纽带；3）辅助机器人更好的感知世界。 KinectFusion1、深度数据获取---去躁； 2、生成点云---计算摄像机坐标系的深度信息，进而变换到全局坐标系，计算法向量； 3、预
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2023-10-12 11:00:04
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ART算法的简介大家好，半个多月之前，我介绍了Radon变换和直接反投影以及滤波反投影的算法，现在向大家介绍一下ART算法，这是另一种CT图像重建的算法，同时给出Python实现。下面先简单地介绍一下投影矩阵的生成和ART算法的数学基础。 投影矩阵是代数重建算法的基础，它将投影数据和断层图像联系了起来，投影矩阵的计算方法也将影响重建图像的质量，投影矩阵的模型可以分为以下几种：把射束看为是宽度为0，
一、图像重建算法分类CT图像重建算法主要有3类：1、反投影法；2、迭代重建算法；3、解析法:包括滤波反投影法和傅里叶变换法二、迭代重建算法分类迭代重建算法在求解的过程中需要不断地求解矩阵元素，目前系统矩阵的建模方式主要分为４种，分别为 （1）像素驱动模型（2）射线驱动模型（3）距离驱动模型（4）面积积分模型。（1）像素驱动模型（PDM）通常应用在FBP重建反投影的计算；（2）射线驱动模型（RDM）
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2023-06-23 23:06:28
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1 简介哈夫曼编码是一种数据编码方式,以哈夫曼树--即最优二叉树.用带杈路径长度最小的二叉树,对数据进行重编码,经常应用于数据压缩.在计算机信息处理中,"哈夫曼编码"是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损压缩.本文主要介绍了基于哈夫曼编码图像压缩技术的原理、算法、过程,并利用matlab作为编程开发工具,开发了一个对256色BMP图像进行压缩.解压缩的软件系统,验证了算法的合理性和
原创
2021-12-12 17:10:20
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匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实
原创
2022-08-01 11:14:42
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三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。这种模型可以对如文物保护、游戏开发、建筑设计、临床医学等研究起到辅助的作用。1.1 研究背景及意义人类通过双眼来探索与发现世界。人类接收外部信息的方式中，有不到三成来自于听觉、触觉、嗅觉等感受器官，而超过七成、最丰富、最复杂的信息则通过视觉[1]进行感知的。计算机视觉便是一种探索给
康宁 赵汗青 李霖龙摘要：本文采用反向求解的方法，在旋转中心任选的情况下，利用几何法确定旋转中心、用特殊值法快速求解探测器的间距、利用穷尽算法求出探测器的方向。在标定参数后，利用滤波反投影重建算法进行重建图像。关键词：CT系统；参数标定；成像原理；滤波反投影；窗口处理中图分类号：O29 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)021-0360-03引言二维CT系统由发射器一探测器系
1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
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2024-05-27 23:35:52
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab）滤波反投影重建算法原理滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理）CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的
原创
2021-11-08 10:08:35
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab）滤波反投影重建算法原理滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换。（傅立叶中心切片定理）CT重建算法大致分为解析重建算法和迭代重建算法，随着CT技术的发展，重建算法也变得多种多样，各有各的有特点。本文使用目前应用最广泛的重建算法——滤波反投影算法（FBP）作为模型的基础算法。FBP算法是在傅立叶变换理论基础之上的一种空域处理技术。它的特点是在反投影前将每一个采集投影角度下的
原创
2021-11-08 12:42:31
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab
原创
2022-04-09 11:08:10
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1 简介FSＲCNN 模型是汤晓鸥团队设计的一种基于卷积神经网络的单一图像超分辨率重建模型，是对 SＲCNN 模型的改进，SＲCNN 模型首先将一个低分辨率图像通过双三次插值放大到目标大小，再通过 3 层的卷积层做非线性映射，最后重建出高分辨率图像。SＲCNN 的结构包含 3 层的神经网络，如图 1
原创
2022-02-26 10:00:40
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