三维重建算法研究和软件系统实现.ppt

CT图像滤波反投影重建算法的研究CT图像滤波反投影重建算法的研究

基于图像稀疏表征的图像超分辨率重建算法的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于小波和插值的超分辨率图像重建算法用于实现对图像的插值提高分辨率+含代码操作演示视频+参考文献资料 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

一种有效的压缩感知图像重建算法.doc

大数据-算法-锥束扇束CT优质重建算法研究.pdf

壁画图像具有结构细节丰富,纹理复杂、色彩多变的特点,而基于卷积神经网络的图像超分辨率算法重建的壁画图像存在纹理模糊和边缘锯齿效应的问题。因此,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的壁画图像超分辨率重建算法。首先,通过多尺度映射单元,用不同尺度的卷积核直接对低分辨率壁画图像进行特征提取;然后,将融合后的特征图输入残差通道注意力块,使网络从全局信息出发对各个特征图进行权值优化,增强网络模型的深度映射能力;最后,在网络末端引入亚像素卷积层,重新排列像素,得到重建的高分辨率壁画图像。实验结果表明,本算法可以减小重建误差,增强重建壁画图像的边缘及结构信息,使重建的壁画图像纹理细节更丰富。

%SRCNN im_h = SRCNN(model, im_b); %% remove border im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]); im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]); %% compute PSNR psnr_bic = compute_psnr(im_gnd,im_b); psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd,im_h);

基于matlab的平行束滤波反投影重建算法。基于matlab的平行束滤波反投影重建算法

给出了OMP的一种改进方案，提出了一种基于行列均衡图像重建的增强方案，提出了变步长自适应匹配追踪(VssAMP)算法。