重建算法

CT 重建的 MATLAB 代码，挺适合你这种喜欢钻研图像算法的人。代码结构清晰，功能分块做得还不错：从数据读取、预、重建、后到图像显示都安排得妥妥的。用的是Radon 变换，配上常见的FBP或者ART、MLEM这类迭代方法，跑起来还蛮稳定的。 MATLAB 的fft2、ifft2这些函数在里面用得挺多，代码里也贴心配了几个滤波器的实现，比如Hamming和Shepp-Logan。如果你对图像质量要求高，稍微改改滤波器参数就行。响应也快，适合做算法原型。 需要注意一点，循环结构比较密集，尤其是用ART那块，for和while控制的更新迭代逻辑最好理清楚，不然容易卡逻辑。你可以从程序-改过文件入

基于matlab的fbp算法程序，对于 CT 成像技术来说，是个挺实用的工具。它采用了经典的滤波反投影算法，效果蛮不错的，适合在 CT 图像重建的场景下使用。你只需要了解一些基础的matlab语法，整个程序就能轻松上手。还有，如果你想更深入了解 CT 成像技术，也可以参考相关的资源链接，里面有不少有价值的资料。，如果你做 CT 图像，试试这个程序，会让你的工作更高效哦。

使用Matlab系统函数调用投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，实现直接反投影和滤波反投影两种不同插值方法的比较。脚本展示了不同投影数量对重建效果的影响，适合CT重建算法初学者学习调试。该项目源于CMU的课程作业，提供了包括源码和文档在内的完整内容。

Matlab标定：完成相机标定，获取相机内参和外参。 OpenCV立体校正：使用OpenCV进行图像校正，确保左右视图的对准。 BM、SGBM、GC算法匹配：利用匹配算法（包括Block Matching、Semi-Global Block Matching和Graph Cut）进行立体匹配。 三维重建：根据匹配结果，通过公式法（如三角测量）还原三维图像。此项目集成了博客上许多技术资料，适合有需要的人进行参考与实践。

随着技术的不断进步，有限视角光声断层成像的迭代重建算法在医学影像领域展示出了巨大潜力。刘学彦的研究探索了这一算法在提高成像质量和减少成本方面的创新应用。

在Oracle 10g中，当需要修改主机名或IP地址时，可能会导致Enterprise Manager无法重新启动的问题。以下是解决此问题的参考方法。

在CT重建领域，我们使用Matlab系统函数进行投影算法调用，通过不同插值方法实现了直接反投影和滤波反投影两种算法。我们展示了在不同投影个数下的三种重建效果，适合初学者学习调试。这些算法让您可以直观地了解不同投影个数对重建结果的影响。

在CT重建过程中，我们使用了两种不同的插值方法来实现直接反投影和滤波反投影。这两种方法通过调用MATLAB系统函数进行投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，最终实现了三种不同投影个数下的重建效果。这个脚本特别适合CT重建算法的初学者进行调试学习，帮助他们直观地了解不同算法和不同投影个数所产生的不同重建结果。phantom图像是一个圆形，这个项目是我在CMU课程作业中完成的，包含源码和文档。

利用Matlab，基于点云数据实现了三维重建算法。文章提供了完整的点云数据集，并详细介绍了算法的实现步骤，包括点云预处理、特征提取、曲面重建等关键环节。

提供一个使用MATLAB算法进行立体相机系统校准并重建3D场景的工具源码。该工具经过严格测试，可直接运行，适用于毕业设计和课程设计作业。如有任何使用问题，欢迎随时联系博主。