首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matlab radon()函数是“圆形”radon变换吗?

Matlab的radon()函数是用于进行雷登变换(Radon Transform)的函数,而不是用于进行圆形雷登变换的函数。

雷登变换是一种在医学成像领域广泛应用的数学变换方法,它可以将二维图像转换为一组投影数据。这些投影数据可以用于重建原始图像,从而在医学诊断和图像处理中起到重要作用。

radon()函数的主要功能是计算给定图像的雷登变换投影数据。它接受一个二维图像作为输入,并返回一个二维矩阵,其中每一列代表一个特定角度的投影数据。这些投影数据可以用于后续的图像重建或分析。

Matlab提供了丰富的图像处理工具和函数,radon()函数是其中之一。它可以在医学图像处理、CT扫描、图像重建等领域中发挥重要作用。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务,例如腾讯云图像处理(Image Processing)服务。该服务提供了图像处理的基本功能,包括图像格式转换、图像缩放、图像裁剪、图像滤波等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像处理服务的信息:

https://cloud.tencent.com/product/img-processing

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

医学图像重建 | Radon变换,滤波反投影算法,中心切片定理

Radon变换 这个变换讲述的就是将2D物体投影成1D的过程。2D的两个维度记作x和y,1D的数据只有1个维度,我们记作s。...但是我们还需要考虑这个radon变成的1D其实是在某一个特定投影角度下的1D数据,所以其实上还要加上角度的变量 \theta ....用作数学的表示,那就是radon变换就是将f(x,y)变成 R(\theta,s) 的过程。...至此,我们理解了什么radon变换一个多角度投影的正向过程。 中心切片定理 中心切片定理断层扫描成像的理论基础。这个定理还可以叫做:投影切片定理和傅里叶中心切片定理。...f(x,y)沿着某一个方向投影得到绿色的1D分布,这个radon过程。 然后把1D投影分布做傅里叶变换得到红色1D频域分布。

2.3K10

为什么贝叶斯统计如此重要?

你将需要为一切指定最可能的概率分布函数(例如,正态或高斯、考奇、二项式、t分布、F分布,等等)。 ? 我所说的一切,指包括未知参数、数据、协变量、缺失数据、预测在内的一切。...所以,用不同的分布函数做实验,看看在现实世界的场景中如何起效。 第2步:计算后验分布 ? 现在你将计算这个概率项,给定贝叶斯方程右边的所有项。...第3步:检查你的模型 与其他ML模型一样,评估你的模型关键。回到第一步,检查你的假设是否有意义。如果没有,改变概率分布函数,并反复重申。...这些参数(μ和σ)还需要通过选择对应的分布函数来建立模型(记住:我们必须为所有参数定义概率分布)。 对于这些,我们选择的函数正态/高斯分布(μ=0,σ=10)和均匀分布。...σ = Uniform(’σ’, 0, 10) 下一步用另一个概率分布来编译radon_model本身。

1.4K30

为什么贝叶斯统计如此重要?

你将需要为一切指定最可能的概率分布函数(例如,正态或高斯、考奇、二项式、t分布、F分布,等等)。 ? 我所说的一切,指包括未知参数、数据、协变量、缺失数据、预测在内的一切。...所以,用不同的分布函数做实验,看看在现实世界的场景中如何起效。 第2步:计算后验分布 ? 现在你将计算这个概率项,给定贝叶斯方程右边的所有项。...第3步:检查你的模型 与其他ML模型一样,评估你的模型关键。回到第一步,检查你的假设是否有意义。如果没有,改变概率分布函数,并反复重申。...这些参数(μ和σ)还需要通过选择对应的分布函数来建立模型(记住:我们必须为所有参数定义概率分布)。 对于这些,我们选择的函数正态/高斯分布(μ=0,σ=10)和均匀分布。...σ = Uniform(’σ’, 0, 10) 下一步用另一个概率分布来编译radon_model本身。

62520

RadonDB架构解析

SQL的binlog,用于计算节点数据实时复制 原生集群支持,配置在节点间自动同步 - Xenon(MySQL PLUS)的作用 - MySQL的高可用组件,这个也是我一直觉的增加半同步出现后,MHA...官方反馈,这个地方也需在找新的技术替代,如: Greenplum或是ClickHouse,也可能MariaDB的ColumnDB。 该节点要担任:子查询,join查询等复杂类的操作。...张实际的表,每个表对应id Hash后的128个Slot 诱明扩容 在RadonDB,可以配置当一个表增长超过多大时,当集群中添加节新的存储节点时,会动态进行数据迁移,默认配置单表超过1G,这个步骤迁移通过利用...2、对SQL执行没有限制 带有分区Key的查询,可以路由的相应的存储节点计算 不带分区key的会路由到所有存储节点计算,然后在radon中合并 对于有条件及含聚集函数的查询大多还是在存储节点运算后在Radon...2、Xenon(MySQL Plus)相对独立,没有和Radon有更多的交互, 这个一个亮点,Xenon后续也可以用到不同的分布式结构下面。

1.7K10

使用Radon构建MySQL统一数据访问层

估计下一个版本中就会出现了,如果你觉得这个功能你想要的,你也可以去 https://github.com/radondb/radon/pull/588 点个赞吧。...第二类 单表(拆分表)查询中where条件不包含拆分键 查询中不包含拆分键,同样表拆分表的情况下,该sql会发向所有后面的节点上该表的拆分表,进行运算,然后在Radon上进行结果集的排序合并处理,返回给前端...对于分区表,实质上最需要注意的分区键选择。...默认官方建议使用id bigint auto_increment 做分为分区键,而且Radon中代码写入,对于是Id的列名(不论大小写),全部要使用bigint定义。...不支持insert into c1(id, c1, c2) select id,c1,c2 from c limit 10; delete 和update必须带where条件 Radon对MySQL的一些函数支持不够友好

1.3K20

我开源的项目被实习过的公司要求下架,对方还威胁要起诉我

机器之心报道 编辑:蛋酱 科技公司CEO:「最重要的,我们有了很多钱可以支付顶级律师的费用。」 打工人的生活,向来不容易的。开发者 Radon,最近遇到了一点和前雇主之间的麻烦。...大学期间,和很多同学一样,Radon 曾在暑假找到一家科技公司实习。Replit 一家制作在线应用程序的公司,用户可以用它以不同的编程语言在线运行代码。...Replit 对的?  总结一下,Eplit 声称我的开源项目: Replit 的复制品; 基于他们的商业秘密(「内部设计决策」); 不道德的搭建。...接下俩只需要解决第三个问题:我的行为在道德上合理? 我想分析以下几个因素: Riju 完全非商业性的。与 Replit 不同,我没有从任何来源寻求资金——广告、捐赠、筹款、订阅等等。...一边刚刚毕业的本科生,一边刚拿到大额融资的创业公司,斗争结果应该是显而易见的:Radon 下架了自己的开源项目,如果一个 CEO 威胁要找律师解决问题,指责你的行为,让你觉得内疚,这种行为极大概率会奏效的

28720

数字图像处理Matlab函数全汇总

文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。...其他函数 工具箱参数 图像显示 colorbar 显示彩条 getimage 由坐标轴得到图像数据 ice(DIPUM) 交互彩色编辑 image 创建和显示图像对象 imagesc 缩放数据并显示为图像...Otf2psf 光传递函数到点扩散函数 Pst2otf 点扩散函数到光传递函数 图像变换 Dct2 二维离散余弦变换 Dctmtx 离散余弦变换矩阵 Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束 Fanbeam...二维快速傅里叶逆变换 Ifftn N维快速傅里叶逆变换 Iradon 计算逆Radon变换 Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束 Phantom 生成头部仿真模型的图像 Radon 计算Radon...RGB图像 Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像 Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像 Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像 Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像 其他函数

1.2K20

大厂前实习生被威胁,“关闭开源项目,不然就告你”

梦晨 明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 程序员小哥Radon写了个网站,能在线运行200多种语言,还是开源的。...所以,如果他可以以抄袭的名义起诉Radon,那他自己也会被前公司起诉啊。 而且最有意思的,Repl.it的老板自己也是Hacker News的常客,每个讨论Repl.it的帖子他都会出现。...他们真的认为他们有一个原创的想法? 另一方面,一家在今年2月刚拿到2000万美元融资的公司,居然被一个刚毕业大学生业余时间写的开源项目威胁到。 这技术门槛也着实有点低了吧。...再回到事件本身:实习生在离职后写的项目,真的会构成侵权? Amjad在回应中也提到了这一点,他坚持认为复制前老板产品这种行为,很不道德的。...不过现实情况,他们所在的加州并不承认非竞争协议,所以以上威胁很可能无效。 也有网友直言,愿意资助Radon把这个官司打到底,并且对“抄袭”发表了自己的看法: 就个人而言,我对抄袭没有敌意。

48420

如何优雅地打开堆满数学公式的机器学习论文

简单浏览,重点看结论和意义 在阅读机器学习论文时,你可能经常会碰到这样的论文:它有很长的公式、大量的代数运算,以及大量复杂公式的变换。...对于这一类型的论文,你应该做的,抓住文章的重要结论和意义,而简单略过复杂的数学推导。 当你初次阅读一篇论文时,你的步骤很可能这样的。首先,你会阅读标题,然后考虑是否阅读摘要。...尝试用简化版本理解 我们在阅读论文时 ,我们还可能会碰到涉及大量艰深数学概念的论文,比如说Lebesgue 测度、Radon-Nikodym导数、σ代数等等。...比方说,他们会考虑到这样的质问:如果这个函数在任何地方都是连续的,但它在何地方都不可微,那你的方法还可行吗? 你要做的,别钻牛角尖。比方说,当你遇到Radon-Nikodym导数时,直接用比例代替。...当你遇到测度时,直接用Riemann积分简单函数代替。 当然,这种方法有时候也是行不通的。一些情况下,你着实需要理解论文中的专业数学部分。

1.4K41

观点 | Reddit 热门话题:如何阅读并理解论文中的数学内容?

我相信你知道这些等式的数学含义,但你明白这些等式的物理意义?(抱歉,因为我物理学家,所以我只知道这个比喻。)你知道该怎样用普通语言解释给我听——这个等式说明了这个特定系统在做什么?...你可以说出这样的话——「当你最大化 ELBO,这个近似后验将与似然项中的数据允许的先验相似」?这就是 ELBO 表达式背后的「物理意义」。当你达到这种程度时,推理长长的代数操作就轻松多了。...另一种「太多数学」的论文指使用了非常形式化的数学语言而且依赖于(有时候过分依赖或不必要依赖)许多形式的数学概念的论文。比如它引用了勒贝格测度、Radon-Nikodym 导数、西格玛代数等等。...很多时候,人们使用形式数学的原因保证安全,防止出现什么怪异的案例毁了他们的推理。就像是一个自作聪明的在读数学博士问:「哦,要是这个函数连续的但任何地方都不可微分呢?这仍然有效?」...所以,你应该假设没有这样自作聪明的人,并用比率来替代所有的 Radon-Nikodym 导数、用好用的黎曼积分的简单函数来替代所有测度,并且假设这个论文作者在卖弄自己,你不需要这些富丽的辞藻来理解他所说的内容

60680

压缩感知“Hello World”代码初步学习

由于Am*n(m<n)的,所以原信号f(n*1)信号被压缩到y(m*1)。 2. 有的地方写 y =Ax, 有的地方写 y=Dx,这里A和D只是符号的区别?压缩感知问题中的字典是什么?...在fourier变换域采样 C. 线积分(即拉当变换(Radon)),广泛用于断层扫描。在不同方向对信号(想成图像好了)做积分,形成的不同曲线即为不同测量。 5....有误差或者噪声的时候Compressive Sensing还管用? 在实际情况中呢,我们获得的数据含有噪声。相应的,用含有噪声的模型: 所以说,y干净样本和噪声样本的叠加。...实际样本的目标函数有以下两种: 这两种目标函数的本质一样的, 对于第一种,约束项就是误差。...matlab运行一下就发现了 psi*hat_y的结果实数,但是都带着+0.0000i 所以要取实部 参考: [1]Rachel Zhang.“压缩感知” 之 “Hello World”.

1.4K70

图像相似性:哈希和特征

01 — 图像哈希 图像通过一系列的变换和处理最终得到的一组哈希值称之为图像的哈希值,而中间的变换和处理过程则称之为哈希算法。 下面以 Average Hash 算法为例描述这一基本过程: ?...RadialVarianceHash : Image hash based on Radon transform....值得注意的,不同的哈希算法输出的哈希值不同的(在 OpenCV 中),这里指数据类型和位数并不完全相同,结果越复杂需要的计算成本也就越高。...当然也有,只要图像具有类似的特征,那么就可以认为他们相似的,这也就是局部相似性: ? 例如上面左右两张图,特征匹配,局部相似。 什么特征?特征一定是图片的低频部分。 ?...需要注意的一张图像的特征点有多个的。 SIFT 算法的缺点在于计算速度太慢,SIFT 每个特征点的 descriptor 有 128 维。

3.7K20

Lynx:来自字节跳动的高性能跨端框架

师绍琨:我们在 2019 年年初开始着手调研和搭建 Lynx 框架的,经历了在业务落地验证、优化的阶段,不断从各个方向对性能做优化。...2 Lynx 与其他主流跨端框架的差异 InfoQ:能给我们简单讲讲 Lynx 的原理?...而 Lynx 将 DOM 节点构建全部放在 Native 层,JS 运行的业务逻辑、不阻塞 UI 展示,整体轻 JS 逻辑设计 精简流水线:基于以上的机制,可以做首屏模板渲染;Lynx 开发工具打包前端产物时会将前端模版代码和...提升性能;运行时再反向绑定执行的 JS 脚本,建立和前端框架的联系,保证前端业务逻辑的执行 性能优化手段多:DOM 树构建,数据驱动,排版引擎等全部在 C++ 层实现,有足够多的性能分析和优化手段;全新的 Radon...给更复杂的页面场景提供优化手段 渲染能力补充和优化,CSS 属性的持续丰富,动画能力补强,保障多端 持续保障稳定性,不断完善基础 Case 和特定机型 Bad Case 的覆盖 InfoQ:会有开源计划

13.9K40

【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)入门教程01

1.2.1 用离散变量进行逆变换采样(Inverse transform sampling) 逆变换采样(也被成为逆变换方法)即给定累积分布函数的逆,可从任意概率分布中生成随机数。...这个方法对均匀分布的随机数字进行采样(在0到1之间)然后使用逆累积分布函数转换这些值。该过程的简单之处就在于,潜在的采样仅仅依赖对统一的参数进行偏移和变换。...这个重复采样随机偏差的过程,并与累积分布相比较,就会形成离散变量的逆变换方法的基础。注意我们应用了一个逆函数,因为做的逆表的查找。 1.2.2 连续变量的逆变换采样 逆变换样方法也可以用于连续分布。...下面,令F(X)目标变量XX的累积密度函数(cumulative density function,CDF),F−1(X)函数的逆。...当λ>0时,累积密度函数F(x∣λ)=1−exp(−x/λ)。用一些简单的代数方法,就可以求出这个函数的逆 ? 。

1.4K70
领券