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重建算法

  • 隨著錐形束CT的出現.投影數據的采集速度明顯加快.再加上重建算法的不斷改進.心臟的CT成像質量必將得到改善 提出了一種雙錐束的掃描結構

    隨著錐形束CT的出現.投影數據的采集速度明顯加快.再加上重建算法的不斷改進.心臟的CT成像質量必將得到改善 提出了一種雙錐束的掃描結構,它改進了FDK算法.并設計了使用該結構實現心臟圖像直接三維重建的方法.從而改善 了心臟的CT成像質量

    標簽: 投影數據 成像質量 采集 速度

    上傳時間: 2014-09-05

    上傳用戶:鳳臨西北

  • 平行束CT重建算法

    平行束CT重建算法,基于MatLAB語言。

    標簽: 重建算法

    上傳時間: 2014-01-14

    上傳用戶:lht618

  • 從ML-EM 重建算法入手

    從ML-EM 重建算法入手,分析了貝葉斯模型的一些關鍵點,針對采用傳統方法求解MAP問題的局限性,提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經網絡重建算法,為了保留邊緣信息,引入了二進制的保邊緣變量,并應用共軛神經網絡求解,模擬的重建結果表明,應用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@

    標簽: ML-EM 重建算法

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:ztj182002

  • 超分辨率重建算法的碩士論文

    超分辨率重建算法的碩士論文,主要介紹了超分辨率重建技術概述,及采用最大后驗概率完成超分辨率重建的具體過程,有重要參考價值

    標簽: 超分辨率 碩士 論文 重建算法

    上傳時間: 2017-08-22

    上傳用戶:宋桃子

  • 超分辨率重建的碩士論文

    超分辨率重建的碩士論文,詳細介紹了現有超分辨率重建的常用算法,并提出基于小波的穩健的超分辨率圖像重建算法,有考價值。

    標簽: 超分辨率 碩士 論文

    上傳時間: 2017-08-22

    上傳用戶:jcljkh

  • 同源多傳感器加權數據融合算法的研究

    在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量,然而由于每個傳感器位于過程的不同位置,它們將不問程度的受到嗓聲的干擾,為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果,霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息,得到對被測參數的最優估計,本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法,即研究如何對每個傳感器進行加權,從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上,首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法,通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解,利用每個傳感器測量值所對應的奇異值,可以估計出對每個傳感器權值的最優估計,從而在不要任何先驗知識的條件下,可僅由多傳感器的測量值,利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計,此外,在許多工業過程中,人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布,此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果,對每一個傳感器的測量數據進行重建,以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此,本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法,仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的,最后,研究了非線性動態系統的狀態融合問題,研究了加權無氣味卡爾曼濾波(UKF)方法,研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波(EKF)在狀態融合估計中的不足,可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統,數據融合,奇異值分解,UKF

    標簽: 傳感器 數據融合

    上傳時間: 2022-03-16

    上傳用戶:aben

  • 基于OpenCV的計算機視覺技術實現.rar

    OpencV是用來實現計算機視覺相關技術的開放源碼工作庫,是計算機視覺、圖像處理、模式識別、計算機圖形學、信號處理、視頻監控、科學可視化等相關從業人員的好工具。本書介紹了大約200多個典型的技術問題,覆蓋了基于OpenCV基礎編程的主要內容,利用大量生動有趣的編程案例和編程技巧,從解決問題和答疑解惑入手,以因特網上最新資料為藍本,深入淺出地說明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設計方法。全書結構清晰、合理,范例實用、豐富,理論結合實踐,即使讀者只是略懂計算機視覺原理,也能人手對相關理論方法直接進行編碼實現。 "基于OPENCV的計算機視覺技術實現"的圖書目錄…… 前言 第一章 使用OpenCV實現計算機視覺技術 1.1 計算機視覺技術 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV庫的編程方法 本章小結 第二章 OpenCV的編程環境 2.1 OpenCV環境介紹 2.2 OpenCV的體系結構 2.3 OpenCV實例演示 本章小結 第三章 OpenCV編程風格 3.1 命名約定 3.2 結構 3.3 函數接口設計 3.4 函數實現 3.5 代碼布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文檔編寫 本章小結 第四章 數據結構 4.1 基本數據結構 4.2 數組有關的操作 4.3 動態結構 本章小結 第五章 數據交互 5.1 繪圖函數 5.2 文件存儲 5.3 運行時類型信息和通用函數 5.4 錯誤處理函數 5.5 系統函數 本章小結 第六章 圖像處理 6.1 邊緣檢測 6.2 直方圖 6.3 Hough變換 6.4 幾何變換 6.5 形態學 本章小結 第七章 結構與識別 7.1 輪廓處理函數 7.2 計算幾何 7.3 平面劃分 7.4 目標檢測函數 7.5 生成與控制貝塞爾曲線 7.6 用OpenCV進行人臉檢測 本章小結 第八章 圖形界面(HighGUI) 8.1 讀取和保存圖像 8.2 OpenCV中的實用系統函數 本章小結 第九章 視頻處理(CvCAM) 9.1 使用HighGUI對視頻進行讀寫處理 9.2 CvCam對攝像頭和視頻流的使用 本章小結 第十章 OpenCV附加庫第一部分 10.1 附加庫介紹 10.2 形態學(morhing functions) 本章小結 第十一章 OpenCV附加庫第二部分——隱馬爾可夫模型 11.1 隱馬爾可夫模型概述 11.2 隱馬爾可夫模型中的基本結構與函數介紹 11.3 隱馬爾可夫模型中的函數介紹 11.4 人臉識別工具 本章小結 第十二章 核心庫綜合例程 12.1 檢測黑白格標定板內指定矩形區域內的角點 12.2 解線性標定方程組程序 本章小結 第十三章 運動與跟蹤 13.1 圖像統計的累積函數 13.2 運動模板函數 13.3 對象跟蹤 13.4 光流 13.5 預估器 13.6 Kalman濾波器跟蹤示例 13.7 用Snake方法檢測可變形體的輪廓 13.8 運動目標跟蹤與檢測 本章小結 第十四章 立體視覺第一部分——照相機定標 14.1 坐標系介紹 14.2 透視投影矩陣的獲得 14.3 攝像機參數的獲取 14.4 徑向畸變的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT進行攝像機定標 14.6 OpenCV中的定標函數 14.7 CVUT介紹 本章小結 第十五章 立體視覺第二部分——三維重建 15.1 極線幾何 15.2 特征點匹配 15.3 三維重建 15.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十六章 立體視覺第三部分——三維重建算法 16.1 圖像校正 16.2 已校正圖像的快速三維重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相關函數介紹 本章小結 第十七章 立體視覺第四部分——立體視覺實例 17.1 圖像校正實例代碼 17.2 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之一 17.3 基于窗口的稀疏點匹配及三維重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV實現 本章小結 第十八章 常見問題解疑 18.1 安裝與編譯出錯解決方法 18.2 OpenCV庫基本技術問題 18.3 OpenCV在Linux下的相關問題 18.4 OpenCV庫中的陷阱和bug

    標簽: OpenCV 計算機視覺 技術實現

    上傳時間: 2013-07-18

    上傳用戶:huyiming139

  • 一篇介紹虛擬內窺鏡的經典文章

    一篇介紹虛擬內窺鏡的經典文章,其中的重建算法及分割算法都得到廣泛的應用

    標簽: 虛擬 內窺鏡

    上傳時間: 2015-09-19

    上傳用戶:miaochun888

  • 一篇介紹虛擬內窺鏡的經典文章

    一篇介紹虛擬內窺鏡的經典文章,其中的重建算法及分割算法都得到廣泛的應用

    標簽: 虛擬 內窺鏡

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:水中浮云

  • 兩個文件

    兩個文件,分別實現了基于2DPCA的人臉識別及重建算法

    標簽:

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:努力努力再努力

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