Gray-CT L算法

使用Matlab系统函数调用投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，实现直接反投影和滤波反投影两种不同插值方法的比较。脚本展示了不同投影数量对重建效果的影响，适合CT重建算法初学者学习调试。该项目源于CMU的课程作业，提供了包括源码和文档在内的完整内容。

产品描述：这本书是学习入侵和留驻所需工具和技术的绝佳选择。布鲁斯·波特（Bruce Potter），The Shmoo Group创始人说：“非常推荐，无论您是经验丰富的专业人士还是刚入门安全行业。”书中详细介绍了如何发现、修复和道德披露安全漏洞，以防止网络攻击。全面扩展，覆盖了黑客的最新狡猾方法，展示了每种攻击手法以及逐行代码示例、详细的对策和道德披露程序。了解如何执行有效的渗透测试，使用模糊器和嗅探器，进行反向工程，并发现Windows和Linux应用程序中的安全漏洞。您还将学习如何捕捉和解剖隐秘的蠕虫、病毒、rootkit、广告软件和...

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

在CT重建领域，我们使用Matlab系统函数进行投影算法调用，通过不同插值方法实现了直接反投影和滤波反投影两种算法。我们展示了在不同投影个数下的三种重建效果，适合初学者学习调试。这些算法让您可以直观地了解不同投影个数对重建结果的影响。

在CT重建过程中，我们使用了两种不同的插值方法来实现直接反投影和滤波反投影。这两种方法通过调用MATLAB系统函数进行投影算法[R, xp] = radon(I, theta)，最终实现了三种不同投影个数下的重建效果。这个脚本特别适合CT重建算法的初学者进行调试学习，帮助他们直观地了解不同算法和不同投影个数所产生的不同重建结果。phantom图像是一个圆形，这个项目是我在CMU课程作业中完成的，包含源码和文档。

本程序经过优化，并增加了详细的注释，其性能显著超越了UFLDL网站上提供的minFunc函数。诚请各位专家审阅并采纳。

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。

MATLAB源码用于严格分层线性规划中L2范数的加权方法存储库，适用于机器人控制。使用L1范数作为正则化步骤可以实现对机器人系统的稀疏或简约控制。此存储库包含提交给IEEE RA-L/ICRA审查的论文的源代码，正在审核中。即将发布的文档提升代码的可读性。实验视频展示了双臂控制中WLP-L1算法和WLP-L2算法的效果，以及对偶技巧的重构。对偶技巧的源代码可在对偶技巧文件夹中找到，用于将字典线性程序重新表述为单目标线性程序。要运行此代码，需要安装MATLAB和Yalmip工具箱，并建议安装免费学术许可证的Gurobi以重现报告的计算性能。另外，还提供了用于分层二次规划的未记录的对偶技巧的实现。该代码在Ubuntu 18.04LTS上测试，并包括Python3.7或更高版本的依赖项CasADi和PyBullet，用于任务功能的自动区分和优化求解器接口，以及模拟和可视化机器人运动。

算法步骤： 将输入数据F归一化为0-1之间的双精度型数据 令F中的最大值为1，最小值为0 计算最大值和最小值的差值的倒数：det = 1/(max(F) - min(F)) 对于F中介于最大值和最小值之间的值temp1，经过mat2gray变换后变为：temp_last = (temp1 - min(F)) * det

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。