非线性邻域滤波(NNFs)在MR-FBP图像重建算法中的应用(基于astra-toolbox开发, 实现双边滤波,非局部均值滤波(NLM)的惩戒项的改进,并进行MAE,MAR分析)
本科荒废了两年，大三终于开始好好学习了，，，，但是跟无头苍蝇，只知道上课，大四即将找工作，心理慌得一批，由于自己太辣鸡，，，只能找到3，4000的，，，终于还是决定步入研究生大抗，，，上了后发现他娘的，，，全要搞学术研究，，，但找工作还是看编程啊，，但为了毕业只能吐血怒肝论文，，，终于发表了，在此记录我的工作内容供需要的朋友参考
准备资源
参考文献
我硕士研究方向是图像重建，论文创新主要基于以下这篇大牛的论文
Improving Filtered Backprojection Reconstruction by Data-Dependent Filtering
Daniël M. Pelt and Kees Joost Batenburg
参考文献代码链接
该大牛论文实现代码链接如下
dmpelt/pymrfbp: Python implementation of the MR-FBP tomographic reconstruction method (github.com)
工具箱链接
该大牛用的图像重建工具箱如下
astra-toolbox/astra-toolbox: ASTRA Tomography Toolbox (github.com)
实验环境准备
实现语言
Python (3.6.8，其他版本没试过，按照大牛的资源是这个版本)
开发平台
PyCharm (强烈建议，太方便了，可以配置各种版本的虚拟环境)
系统环境
Ubuntu（linux系统）windows不行！千万别在windows系统上开发，不行！看到astra工具箱也能在windows系统安装，就因为这个以为也能在windows下开发，没想到不行，抗了我好久。
需要学习的内容
python语法，pycharm平台使用，conda配置环境，Ubuntu(linux系统)下如何下载相应的python，pycharm
个人建议
可以装一个虚拟机，这样就可以不用换点电脑的主系统乐，我虚拟机用的是VMware Workstation ，astra工具箱一定要好好学，网址里有工具箱的手册，每个函数，数据类型要搞明白。或者用我的PPT，我PPT作为辅助参考，毕竟没手册详细，可以作为启发式的浏览。
本人实验资源
astra使用PPT总结与所有参考文献
我把我的关于astra的使用PPT和我创新的参考论文链接如下：
百度网盘 请输入提取码
提取码：6666
astra官方指导网站
The ASTRA Toolbox — ASTRA Toolbox 2.0.0 documentation
本人实验代码
百度网盘 请输入提取码
提取码：6666
非线性邻域滤波(NNFs)在MR-FBP图像重建算法中的应用-Linux文档类资源-CSDN下载
本人论文协助博客系列
关于我论文具体的实现请关注我的另外几篇系列博客，他们在教你相关知识的同时也专门为此服务，地址如下：
如何在虚拟机VMware WorkStation Pro上下载Ubuntu？？？？？？？？？？？？_小肥兔的博客-CSDN博客
如何把Ubuntu的输入法和默认语言改成中文？？？？？？？？_小肥兔的博客-CSDN博客
如何在Ubuntu上下载Anaconda和PyCharm?_小肥兔的博客-CSDN博客
如何在PyCharm中用conda创建新的虚拟环境，并在新的虚拟环境中进行资源下载，以及可能遇到的问题_小肥兔的博客-CSDN博客
如何在Ubuntu上使用Matplotlib绘图时，使用中文注释？？？？？？？？？_小肥兔的博客-CSDN博客
本人论文发表期刊与创新点
论文链接
基于非线性邻域滤波的MR-FBP重建算法改进 - 中国知网
论文创新点
通过结合 非局部均值滤波惩戒项 和 MR-FBP重建算法，进一步提高重建质量，非局部均值滤波主要选取了 NLM 和 双边滤波，结果是 NLM改善更好，且耗时增加不多。在我的百度盘链接里，图像重建总结有 NLM，和 双边滤波 的详细解读。
本人实验结果展示
结果如下图所示，他会在当前文件夹生成相应的处理结果，参数分析图。你可以在如图data-analyse-function.py中更改，以获得你需要的分析：
第一个实验
（上图绿框里保存结果）：用不同噪声强度和惩戒项在特定角度数下进行重建
第二个实验
（上图红框里保存结果）： 不同惩戒项在不同投影角度数下的重建(无噪声)
以上就是我的硕士论文内容及相关资源，如果需要，请自行了解学习。
非线性邻域滤波(NNFs)在MR-FBP图像重建算法中的应用(基于astra-toolbox开发, 实现双边滤波,非局部均值滤波(NLM)的惩戒项的改进,并进行MAE,MAR分析)相关推荐
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