聚束SAR成像技术及其成像指标分析

关于我：你好，我是TY，毕业于梨花女子大学，主修机械与生物医学工程，辅修计算机科学工程。我对深度学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域特别感兴趣。在技术博客和GitHub上分享我的研究成果和项目经验。我曾获得多个奖项，包括2020年ICT Kok AI Contest的二等奖和2020年KISTI研究数据• AI分析应用大赛的二等奖。持有ADsP（高级数据分析半专业）证书。

医学超声成像领域中，编码激励技术的应用日益广泛。这种技术不仅提升了图像分辨率和信噪比，还在临床诊断中展示了显著的潜力。通过引入新的信号编码方法，研究者们能够更精确地获取人体组织的结构和功能信息，从而推动了超声成像技术的进步和应用。

这篇文章提供了关于SAR方位向成像的Matlab代码及详细解释，同时附带有对应的博客讲解。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

ReadSTP 允许您从分子成像原子力显微镜 (AFM) 文件中提取选定的数据缓冲区，并将数据加载到 MATLAB 矩阵中，方便后续分析和处理。

点扩散函数（PSF）在光学成像中重要，它理解光学系统如何把理想点源成像成实际的模糊图像。通过在 MATLAB 中进行计算，可以模拟这些衍射效应、像差等因素对图像的影响。你可以通过调整光学系统参数，比如波长、光圈和焦距，来改变 PSF 的表现，优化成像效果。尤其是如果你做图像复原或光学设计，理解 PSF 是不可或缺的。MATLAB 在这方面表现相当强大，支持一系列函数，如fft2和ifft2来实现傅里叶变换，你精确计算 PSF。如果你想进一步了解矢量 PSF，MATLAB 也了相关工具支持。，点扩散函数是优化光学成像系统的关键工具，掌握它能让你在成像和图像复原中游刃有余。如果你对光学成像和 MA

Matlab超声成像波束合成工具箱Beamformation Toolbox。本目录包含用于超声成像的工具箱。当前目录包括：文档目录（PDF、HTML格式）、bft_*.m文件集、示例目录、C文件目录和头文件目录。

DIPY是一个基于Python的工具箱，专门用于分析MR扩散成像数据。它提供了一系列算法，涵盖了从数据预处理到统计分析的各个方面，包括去噪、配准、重建、追踪、聚类以及可视化。

使用matlab实现了对平面镜振动对成像的影响进行分析。