一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个方向上的投影，那么图像处理中也是这种投影思想。最简单的投影：水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，
原创
2021-07-05 11:28:31
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序：正射影像作为从业者的基本数据，加上无人机航测的普及，现在多数从业者手里有大量的正射影像数据。而在不同的应用场景下，需要对数据的投影进行转换，比如拿到手的是基于图新地球下载的wgs84的正射影像，或者是倾斜摄影建模出来的wgs84正射影像，但是在设计时需要的投影是国家2000，比如CAD场地布置，或者道路、公路工程相关设计软件如同豪、纬地、revit、Microstation等。并不是所有的设计
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2023-11-11 06:30:55
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1. 引言本文将展示什么是图像的投影直方图，以及如何绘制这个投影直方图。举例，如果我们想识别一些字符，我们可以使用投影将特征提取到图像上。投影直方图是使用图像在既定方向上的投影的方法，例如，在垂直或水平方向上。这些投影意味着每列或每行中属于对象的像素数目。2. 投影直方图的作用我们来看个简单的例子，如下图：上图分别代表数字5以及其垂直和水平投影。上述两个直方图可以用作数字5的向量描述符，我们将其与
原创
2022-05-14 14:51:21
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3图
什么是反向投影：反向投影是一种记录给定图像中的像素点如何适应直方图模型像素分布的方式。简单的讲， 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。例如， 你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域:直方图反向投影的步骤：1. In each pixel of our Test Image (i.e. p(i
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
using namespace cv;
using namespace std;
/** @function main */
int m
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2024-07-19 19:23:03
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0.数字图像处理中卷积数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行
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2024-10-25 13:25:10
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1 内容介绍图像重建是CT技术的一个研究热点。重建算法的现实是对算法研究的一个重要环节。由Math Works公司推出的MATLAB工具软件具有强大的数学计算和图像处理功能,并为算法提供了一个方便有效的研究和实现的平台。本文在图像重建分析的基础上,运用MATLAB实现了基于扇束的滤波反投影重建算法的计算机模拟。2 部分代码clcclear allclose allp=phantom(256);d=
原创
2022-09-22 20:34:48
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# 卷积反投影图像重建 python 实现
## 简介
卷积反投影是一种用于图像重建的方法，它可以从一组投影数据中还原出原始图像。在本文中，我将教会你如何使用 python 实现卷积反投影图像重建。
## 流程
下面是卷积反投影图像重建的整个流程，我们将按照这个流程来实现：
步骤 | 描述
---|---
1. 读取投影数据 | 从文件中读取投影数据，这些数据是通过 X 射线扫描获得的
2.
原创
2023-11-05 04:22:47
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# 使用Python实现卷积逆投影方法重建图像
卷积逆投影（Convolution Back Projection，CBP）是一种用于图像重建的技术，应用于医学成像（如CT扫描）等领域。本文将帮助你逐步理解并实现这一方法，以便在Python中重建图像。
## 整体流程
为便于理解，以下表格展示了卷积逆投影重建图像的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用投影图像重建CT：Python的应用
计算机断层扫描（CT）是一种利用X射线进行成像的技术，广泛应用于医学诊断中。CT图像的生成过程涉及将多个投影图像进行重建。本文将介绍如何使用Python进行投影图像的重建，并提供相应的代码示例。
## 1. 投影图像的基础
在进行CT扫描时，机器会发出多角度的X射线，经过身体后，形成多个投影图像。这些图像包含了组织的密度和组成信息，随后需要通过重
# 机器学习投影图像重建概述
随着科技的发展，机器学习在图像处理和重建领域渐渐展现其强大的能力。投影图像重建是指从少量投影数据重建出完整的图像，这在医疗成像、工业检测等多个领域都有着广泛的应用。本篇文章将探讨机器学习在投影图像重建中的应用，提供代码示例，并通过可视化表示帮助更好地理解。
## 什么是投影图像重建？
投影图像重建可以理解为从投影数据（如X射线、CT扫描数据）中重建出原始图像。标
原创
2024-09-26 05:59:17
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CT重建CT图像重建的历史Radon变换投影弦图采样几何形状图像重建直接矩阵迭代法傅里叶重建傅里叶重建的局限性反投影法滤波反投影法（FBP)总结反投影滤波反投影傅里叶 CT图像重建的历史Radon变换与逆变换的提出奠定CT图像重建的数学基础（1917） 卷积反投影算法/滤波反投影算法的提出开启了图像精确重建的大门（1971-1974） Feldkamp等人提出的FDK算法开启了图像三维重建的新纪
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2023-10-27 10:28:50
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【1】仿射变换原理拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个
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2023-12-06 14:50:15
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1. 基础理论从： [1] RafaelC.Gonzalez, RichardE.Woods, Gonzalez,等. 阮秋琦等译.数字图像处理(第三版)[M]. 电子工业出版社, 2011.P232[2] RafaelC.Gonzalez, RichardE.Woods, StevenL.Eddins. 阮秋琦译.数字图像处理:MATLAB版:本科教学版[M]. 电子工业出版社, 2
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2023-10-20 14:04:00
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计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域，这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料：冈萨雷斯，《数字图像处理》，电子工业出版社。 文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换 直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去，可以想象成把投影穿过图像区域反“涂抹”回去。注意到相隔180°的投影互为镜像，因此，
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2023-10-28 16:21:31
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一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个方向上的投影，那么图像处理中也是这种投影思想。最简单的投影：水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，将图像数组进行行求和；对于二值图像或明显特征的灰度图分割前景与背景，经常用到投影法。二、源代码unction varargout = chongjian(varargin)% CHONGJIAN MATLAB code for chongjian.fig% CHONGJIAN, by itself, creates a
原创
2021-11-08 10:41:23
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一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个n.fig% CHONGJIAN, by itself, creates a
原创
2022-04-07 17:40:13
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一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个方向上的投影，那么图像处理中也是这种投影思想。最简单的投影：水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，将图像数组进行行求和；对于二值图像或明显特征的灰度图分割前景与背景，经常用到投影法。二、源代码unction varargout = chongjian(varargin)% CHONGJIAN MATLAB code for chongjian.fig% CHONGJIAN, by itself, creates a
原创
2021-11-08 11:04:15
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原理任何一幅灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水，随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝直到所有的山峰都被水淹没。我们构建好的堤坝就是对图像的分割。这就是分水岭算法的背后哲理。但是这种方法通常都会得到过度分
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2024-03-05 12:26:28
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1.
基础理论从：
[1] RafaelC.Gonzalez, RichardE.Woods, Gonzalez,等. 阮秋琦等译.数字图像处理(第三版)[M]. 电子工业出版社, 2011.P232
[2] RafaelC.Gonzalez, RichardE.Woods, StevenL.Eddins. 阮秋琦译.数字图像处理:MATLAB版:
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2023-11-04 20:57:17
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