层析成像

请查阅附带的自述文件，详细了解该库的解密过程。

这是关于MATLAB中图像分割的示例代码，展示了如何从中子传输应变图像中进行全场三维应变层析成像。该应变图像基于2019年1月发布的RADEN能量分辨中子成像仪数据，由日本质子加速器研究中心（J-PARC）提供。代码存储库包含了与论文配套的MATLAB脚本示例，用于重构和绘制比较结果。预处理数据包含在名为“strain_image_data_set.m”的文件中，包括布拉格边缘拟合和相对应变值的计算。此外，还提供了三个示例MATLAB脚本用于重建不同切割平面的应变场。请注意，重建过程对内存要求较高，可能需要在性能较好的计算机上运行。

地球物理MATLAB源代码PFAST：用于传输和反射地震旅行时间层析成像的高性能软件包概括 PFAST是基于并行地震层析成像的并行快速扫描方法的缩写。档为用户提供了快速入门使用该程序的基本教程。PFAST支持在2-D/3-D任意异质各向同性模型中获得传播时间，执行常规的初到行时间层析成像，以及在2-D中进行反射到达断层扫描（版本1.1），并使用第一个和反射到达的二维图像进行联合层析成像（版本1.1）。 PFAST的基本算法基于以下三个要素：(a) 快速扫描法（FSM），一种基于网格的Eikonal方程求解器；(b) 惠更斯原理，使用FSM计算反射传播时间；(c) 伴随方法，用于获得非线性目标函数的梯度，而无需费时地评估Fréchet导数矩阵。有关该理论的详细信息，请参见发表在《国际地球物理杂志》上的论文（Huang和Bellefleur，2012年）及其在具有复杂近地表喀斯特湖的北极多年冻土地区的应用（Huang和Bellefleur，2011年）。目前，PFAST支持2-D各向同性模型中的联合层析成像和3-D各向同性模型。

聚束SAR（Synthetic Aperture Radar）成像技术在雷达成像领域具有重要应用，其成像指标包括分辨率、覆盖范围和数据处理速度等关键参数。聚束SAR成像技术通过合成孔径雷达技术实现高分辨率的地面目标探测，广泛应用于地质勘探、环境监测和灾害评估等领域。

matlab编程-三维大气层析建模。这是一个在三维感兴趣区域进行大气层析成像的简易模型。

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。

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。

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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。

这是FDK算法的简单实现，用于从锥形束几何结构（微焦点X射线源）拍摄的投影中重建切片。本演示中重建投影的中心切片(z=0)，利用matlab phantom例程生成合成投影。实际应用需要自行编写程序，读取平面射线照片，并对暗场图像和平面场图像进行校正。Matlab提供iradon和ifanbeam例程，本提交为开发更优化的代码提供概述。