有限视角光声断层成像的迭代重建算法研究

本项目提供了基于Matlab的超松弛迭代重建算法代码，用于T2混洗MRI快速自旋回波成像。该算法通过随机调整回波序列顺序，并在压缩感知框架下进行正则化重建，有效减少图像模糊并恢复全信号动态。相关算法及实现细节请参考Tamir等人的文章[1]。 [1] JI Tamir, M. Uecker, W. Chen, P. Lai, MT Alley, SS Vasanawala, and M. Lustig, . Magn Reson Med 2016 (Early View). doi: 10.1002/mrm.26102

MATLAB开发-2 断层构造演示。二维 层析重建的MATLAB演示。

这份文件描述了迭代约束端元（ICE）算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用。该算法专门用于从混合物中提取成分信息，使用光谱图像数据集生成混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。与化学计量学中的多元曲线分辨率（MCR）算法类似，ICE算法通过外部约束来确保输出符合预期结果。还讨论了ICE算法在强制算法输出期望结果方面的应用。

商法论文仍有其独特魅力，然其实质评价并不简单。随着时间的推移，商法研究正逐步展现出新的面貌，持续吸引着学者和从业者的关注和探索。

X射线断层扫描中，当围绕对象稀疏角度采样并仅拍摄少数投影图像时，可应用简单的正弦图插值技术，以生成更密集的正弦图，从而显著提高重建切片的质量。插值过程可以将原始的45或90个投影图像（theta = 0:4:176 或 theta = 0:2:178）转换为更密集的180个投影图像（theta = 0:1:179），以改善断层重建效果。

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

利用Matlab进行光学相干成像的重建与光谱分析。该程序涵盖了光谱域OCT图像的重建与光谱分析功能。

提出一种基于激光点云数据的树木三维重建方法，集成多种算法对PC2Tree软件进行改进。通过枝叶分离、骨架提取、特征点提取和拓扑重建等步骤，重建树木三维模型。实验结果表明：模型重建精度较高，解决冠层遮挡带来的建模困难，可提取树高、冠幅、体积等参数。

研究采用Matlab进行光伏阵列仿真，包括光伏电池的等效模型与simulink建模外观图，帮助用户自行搭建和仿真。