Gray-CT L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。

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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。

本程序经过优化，并增加了详细的注释，其性能显著超越了UFLDL网站上提供的minFunc函数。诚请各位专家审阅并采纳。

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。

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

图像里的老套路，RGB 转灰度算是最基本的一步了。用 MATLAB 做的话，多人第一时间想到的就是rgb2gray。但说实话，想自定义点转换逻辑？mrgb2gray才是更灵活的选择，挺适合做一些高级的。mrgb2gray 函数除了支持标准的加权平均法（0.299、0.587、0.114 那套），还能自定义算法，改权重，甚至搞亮度、对比度的细节调控，做预的时候用它还挺方便。用法也简单，直接一行：grayImage = mrgb2gray(rgbImage, method, params);前两个参数挺常见，那个params嘛，根据你选的method传不同参数就行。灵活得，想调细节基本靠它。实际场

MATLAB源码用于严格分层线性规划中L2范数的加权方法存储库，适用于机器人控制。使用L1范数作为正则化步骤可以实现对机器人系统的稀疏或简约控制。此存储库包含提交给IEEE RA-L/ICRA审查的论文的源代码，正在审核中。即将发布的文档提升代码的可读性。实验视频展示了双臂控制中WLP-L1算法和WLP-L2算法的效果，以及对偶技巧的重构。对偶技巧的源代码可在对偶技巧文件夹中找到，用于将字典线性程序重新表述为单目标线性程序。要运行此代码，需要安装MATLAB和Yalmip工具箱，并建议安装免费学术许可证的Gurobi以重现报告的计算性能。另外，还提供了用于分层二次规划的未记录的对偶技巧的实现。