雷达图像处理不错的一个研究生论文,文中介绍了如何从一维信号和二维图像来重构雷达三维像

行业分类-设备装置-一种基于平台惯姿参数的序列图像目标递推识别方法.zip

行业分类-物理装置-一种基于CT序列图像的腰椎骨自动定位方法.zip

系统地总结和阐述了基于序列图像的工业零件视觉检测理论、方法及其应用，简要回顾了摄影测量与计算机视觉的发展；分析了序列图像几何处理中所涉及的若干关键技术及国内外研究现状；介绍了相机的线性和非线性模型，讨论了基本矩阵和三视张量的几何意义及其计算方法；阐述了基于最小二乘模板匹配的影像特征点和直线段的高精度提取算法；提出基于二维直接线性变换和平面控制场的非量测数码相机标定理论和算法；重点阐述了附加刚体变换的点、线摄影测量模型，提出利用点线混合摄影测量技术重建钣金零件的精确三维模型；详细讨论了基于广义点摄影测量的空间目标三维重建理论与方法；最后介绍了序列图像在工业零件三维重建与视觉检测中的具体应用，并就检测精度和效率等方面的问题进行了深入分析。

针对肺实质序列图像分割方法的时效性低和分割不完全性等问题，利用先验知识得到肺部 ＣＴ 序列 ＲＯＩ图.像，提出超像素序列分割算法对 ＲＯＩ序列图像进行分割，采用改进的自生成神经网络对超像素进行聚类并优化，根据.聚类后样本的灰度和位置特征识别肺实质区域。在序列肺实质图像的分割结果中，单 张 ＣＴ 图像的平均处理时间为.０．６１ｓ，同时能达到９２．０９±１．５２％的平均肺部体素重合度。与已有的方法相比，所提算法能在相对较短的时间内获得.较高的分割精准度。

项目开发中，使用的部分CT图像，预览请点击链接：https://blog.csdn.net/mdxiaohu/article/details/88948366

内含2021美赛C题第一问代码。内涵数据整理、可视化、回归、时间序列分析、生长季节的建模实现代码；第二问代码。内涵图像处理、词云图、词频统计、回归模型、变量选择、判别分析的建模实现代码。 感兴趣的可以下载学习。 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路分析见下面链接：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/113722054

序列图像的超分辨率重建指的是利用一系列已经获得的分辨率相对比较低的图像，通过现有的技术手段以及方法，恢复出较高分辨率图像的方法。每一幅低分辨率图像只能提供高分辨率图像的部分信息。超分辨率重建具有多方面的优点，比如不涉及硬件以及成本相对较低等。基于此，该技术在刑侦、交通、军事以及生活中都具有广泛的应用前景和实用价值。论文简述了图像超分辨率重建的关键技术和方法，详细介绍了超分辨率重建的MAP算法和POCS算法，重点分析了两种常用算法各自的评价结果并且对两种算法进行了比较实验。实验结果表明，两种方法具有不同的优点以及应用范围，从而对序列图像的超分辨率重建的过程以及评价有了相对较深入的认识。

基于OpenCV的（序列图像）8位图转24位图，可以操作序列图像

（序列图像）16位转8位（OpenCV），可以用来操作序列图像