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CNN-for-Terahertz-CT-image-Reconstruction: MATLAB代码实现生成椭圆在Terahertz CT图像重建中的应用
资源介绍
生成椭圆的matlab代码CNN
for
Radon转换
通过CNN的ra变换提高重建图像的质量。
我们将在深度卷积神经网络中将Unet应用于成像逆问题[1]。
卷积神经网络由张量流keras编码。
综合训练数据集由Matlab生成。
它包括500张随机强度，大小和位置的椭圆图像，此数据的正弦图是使用matlab
don创建的。
在复制参考文献之后，我们将考虑修改CNN架构，以实现太赫兹CT成像的图像反卷积。
此外，我们将研究通过GAN而不是传统的FBP或其他一些重建算法来实现CT重建的可能性。
我们的最终目标是直接通过深度神经网络实现从模糊卷积正弦图到解卷积重建图像的端到端太赫兹CT成像重建。
该项目将不断更新。
参考
[1]
Jin，Kyong
Hwan等。
“用于成像逆问题的深层卷积神经网络。”
IEEE
Transactions
on
Image
Processing
26.9（2017）：4509-4522。