导航:首页 > 源码编译 > 指尖反投影算法
指尖反投影算法
发布时间：2024-05-26 09:23:02Ⅰ 滤波反投影法与迭代重建算法的优缺点比较
滤波反投影法与迭代重建算法的优缺点比较：
确定迭代变量。在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。
建立迭代关系式。所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。
过程控制
在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。不能让迭代过程无休止地重复执行下去。迭代过程的控制通常可分为两种情况：一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来；另一种是所需的迭代次数无法确定。对于前一种情况，可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制；对于后一种情况，需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。
Ⅱ 联影ct采用什么重建算法
反投影重建算法。联影ct的重建算法模拟CT从角度0~360度的祥棚局重建，角度越多，最后谨让图像的还和启原度越高，但是图像相对模糊，对比度低，边界不够清晰。
Ⅲ CT原理图像重建算法中滤波反投影法的有什么样的缺点
会造成图像边缘失锐和星形伪影
Ⅳ 谁能帮忙说下CT原理和反投影重建算法是神马书上内容太诡异了，希望用自己的经验总结简单一点说明。
把采集到的图象用仿射变换配准，
为了加快运行速度可以先进行展开。
配准这一步可以在空间域，
也可在频率域进行
然后按配准结果将这些图象插合成一幅图象，
再用最小二乘法求解线性方程组即可。
注意，
最好使用超松弛迭代法求解，
但是遇到0的时候结果可能有较大出入，
解决办法中的一种是图象矩阵所有元素全部加上1，
计算完成后再全部减去1，
然后再512级灰度量化
这是最简单的重构方法，
没有考虑图象的模糊效应。
此外，如果有矩阵维度问题，
有两种解决办法，
一是将插合图象变成正方形图象，
一是将各插合行，列按权值累加，
反向映射，
后一种速度快些，
也不必直接求解方程，
但是不具有通用性。
与指尖反投影算法相关的资料
- nbd源码
- x86在arm上编译
- 自己动手做一个c编译器
- java树形算法
- 通达信加锁指标源码怎么看
- 摆荡指标加压力线源码
- 半圆形计算法
- 蓝色学校网站源码
- 流密码算法openssl
- 优化小米6相机算法
- 编译速度和系统有关吗
- 算法分析与设计二手
- 补全算法一年级
- 编译后程序块过大不适合
- 编译内核找不到工具链
- 两个复数相除的角度计算法则
- 打造电子书反编译工具
- 反编译VMP
- hello编译器
- 为什么不能编译c
- 周转材料核算法
- 项目编译及运行
- 遗传算法排班
- 怎么用c语言编译简单的小游戏
- 3d266期神童三胆计算法
- 单纯形法包括动态规划算法
- 综合布线工程中配线架的算法
- 股票预测算法现状
- 韩信分油总共有几种算法
- 编译环境要装c盘吗
- 遥感科学与技术算法待遇
- pagerank算法图解
- 算法设计是指流程图吗
- javaboot如何防止反编译
- 个税算法2021表格公式解读
- idea编译进度条
- 网站小说源码
- 计算机网络最经典的算法
- 恒温机故障源码
- node开源论坛源码
- 游戏aoi算法
- 大秀直播平台源码