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Matching-track-CS
- 基于压缩传感的匹配追踪重建算法研究。给出了OMP的一种改进方案。OMP算法本身耗时过长速度过慢，本文的改 进方案将图像进行分块后再处理，从而大大降低了OMP算法每次迭代的矩阵规模。 实验结果表明，该方案在不明显降低重建效果的同时提高了运算速度。-Matching track reconstruction algorithm based on compressed sensing
txcg
- 稀疏重建与压缩感知代码，是有关于图像重构的源代码，对lena图像进行重构-Sparse Reconstruction and compressed sensing code, is the source code on image reconstruction, image reconstruction for lena
Spectral-Reconstructbase-Munsell
- 自己编写的光谱重建的程序，分别比较了Hardeberg、Cheung、Mohammadi的重建方法，详细见程序和图像。-The program of specture reflectance reconstruction based on Munsell color system, in comparison with the Hardeberg、Cheung、Mohammadireconstruction methods respectively.You may see program and
LightFields-master
- 用于重建光场图像的程序，论文作者公开的代码，简单易懂，供大家参考-Used in the construction of an image of a light field application, the authors of the open code, easy to understand, for your reference
CompressiveAndApplications
- 《压缩感知与应用》源代码，包含SAR图像压缩感知、高光谱压缩感知、基于结构稀疏的SAR图像低秩重建- Compressed sensing and application source code, including SAR image compressive sensing, hyperspectral image compression, based on the structure of sparse SAR image low rank reconstruction
Hoffman-reconstruct
- 基于霍夫曼图像压缩重建，希望对大家有所帮助。-Hoffman reconstruction based on image compression
Autoencoder-Code
- 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.本文提供稀疏编码的一个实例-Sparse Coding.
MATLAB-Programing
- 本书内容包括: MATLAB快速入门、重新认识矢量 (向量) 化编程、MATLAB处理海量数据、匿名函数类型介绍、嵌套函数类型介绍、积分以及积分方程求解案例、优化及非线性方程 (组) 求解案例、人脸图像压缩与重建案例、有关预测分类的案例、常微分方程 (组) 求解案例、层次分析法及其MATLAB实现、定时器及其应用。-The book includes: MATLAB quick start, the idea of a vector (Vector) programming, MATLAB pr
LMS
- 该算法同于计算最小平法差，在图像复原和超分辨率重建中是一个较好的评价参数。-The algorithm is the same as calculating the least square difference, which is a good uation parameter in image restoration and super-resolution reconstruction.
SplitBregman_Isotropic_OS
- 基于SB算法的滤波反射投影的重建，可以对图像优化识别，适用与多种CT的重建-SB algorithm based on the projection of the filter reconstruction, image recognition can be optimized for a variety of CT reconstruction
IFTA
- 迭代傅立叶变换算法程序，查看迭代过程误差变化及重建图像(Iterative Fu Liye transform algorithm program, view the iterative process, error changes and reconstruction images)
eg
- 重建全息图像的matlab算法,，利用了离散变换。(The matlab algorithm for reconstructing holographic images uses discrete transform.)
testMNF
- 最小噪声分离，能够实现高光谱遥感图像的MNF正逆变换，进行图像降维与重建(Minimum noise separation can realize the MNF positive and inverse transformation of hyperspectral remote sensing images, and reduce the image dimension and reconstruct the image)
Block_CS_TV
- 分块图像压缩感知中的TV重构算法代码，压缩感知(compressed sensing， CS)技术可以由极少量的观测数据来重建原始信号， 极大地降低了信号采样率(TV algorithm code of block-based compressed sensing)
CTSim
- 基于matlab的平行束滤波反投影重建算法,能较好的重建图像(back projection reconstruction algorithm of parallel beam filter based on MATLABIT's very useful.and please download.)
ICP
- ICP算法的标准源码，可以用于模型重建，图像配准。图像配准的细配准(Standard source code for ICP algorithm)
FBP
- FBP滤波反投影 实现ct图像的重建算法 解析重建法(FBP filter back projection)
LJCM11
- 1,读取一幅图像,加相位噪声 % 2,模拟该图像在距离z0处形成的同轴1-FFT的4步相移数字全息图及强度图像 % 3,利用4步相移公式获取到达CCD的物光复振幅 % 4,利用1-IFFT重建物光复振幅 % 主要变量： % h ——波长（mm）； Ih ——数字全息图； % L ——全息图宽度（mm）； z0——记录全息图的距离(mm)；(Function: Four-step phase-shift method to gener
Python机器视觉编程
- 《Python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。("Python Computer Vision Programming" is a practical guide to computer vision pro
图像恢复与重建算法SALSA算法
- 本代码可以利用SALSA算法对信号进行稀疏分离，并且可以去的良好的分离效果，对于做稀疏分离的有很大用处