VarNetRecon 张量流中图像重建的变分网络的实现

MATLAB编写的CT图像重建程序提供了一种高效的图像处理方案。此程序不仅仅是MATLAB代码，还包含了详细的实验报告模板，帮助用户深入理解和应用。使用这一程序，研究人员和工程师能够快速重建CT扫描图像，以获得精确的医学图像数据。

本项目计算管道的瞬变流，利用MATLAB软件基于特征线法进行计算。该方法有效解决了管道流动中出现的瞬时变化问题，通过特征线的构造，能够精确分析流动特性。

MATLAB常微分方程代码塔姆基于时间的AMEn算法以张量序列格式求解。介绍了算法1（tAMEn），利用TT格式的自适应时间传播器。同时，amen_solve.m用于解决TT格式的线性系统。详细内容可参考论文“以张量积格式对ODE和守恒定律的替代最小能量方法”。另外，还包括了test_conv.m和test_conv_cell.m用于对流示例的测试文件，适用于小空间和时间网格，以及兼容性的单元阵列存储。还有test_lyap.m用于解决泊松问题的Lyapunov方程，以及test_heat_adap.m用于测试热方程和时间适应性。

在太赫兹CT图像重建中，我们采用深度卷积神经网络（CNN）来改进Radon变换，提高图像质量。我们利用UNet架构解决成像逆问题，训练数据集包括500张随机大小和位置的椭圆图像。与传统的FBP不同，我们研究了使用GAN进行CT重建的可行性。我们的目标是通过端到端的神经网络实现太赫兹CT成像的直接重建。

这个软件包包括多种执行CT图像重建任务的函数，如Radon变换、简单反投影、空间域中的卷积滤波反投影、2D傅立叶变换滤波反投影，以及中心切片定理滤波反投影。其中的myCtReconstruction函数提供即开即用的功能，并使用Matlab的Shepp Logan Phantom进行演示。用户也可以通过参数运行myCtReconstruction函数来执行自定义数据集上的图像重建。

这是F. Brun等人提出的环去除滤波器的一个实现（包含演示图像）。该方法提供了一种在重建的断层扫描图像中去除环形伪影的有效改进方法，具体见其论文《CT环去除(Brun et al., 2009)》，IFMBE Proceedings, 25(4):926-929。

通过对信号的采样与重建，理解采样定理的意义。

提供了一种基于全变分正则化的图像去噪算法，并附带Matlab实现代码。内包含代码运行结果示例图，可直观展示算法的去噪效果。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。