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EMT图像重建算法是一种基于传输矩阵的图像重建方法。该算法是建立在传输矩阵模型和最小二乘法的基础上的。首先，通过在待重建图像上加入随机噪声，得到输入图像。然后，根据传输矩阵模型，将输入图像与模板图像之间的像素之间的差异定义为残差。接下来，使用最小二乘法对残差进行拟合，得到重建图像。

EMT图像重建算法的核心问题在于传输矩阵的计算。在该算法中，传输矩阵需要通过建立输入图像和模板图像之间的相关性来计算。常用的方法是使用最小二乘法对输入图像和模板图像之间的关系进行建模，并使用该模型来计算传输矩阵。在计算传输矩阵时，需要处理输入图像和模板图像之间的空间关系，以及对残差进行最小二乘法拟合。

LBPMatlab算法是一种基于局部二值模式的图像重建算法。该算法通过将像素周围的邻域划分为若干个局部区域，并使用二值模式描述每个局部区域的像素。然后，根据局部区域之间的关系建立模型，通过比较不同区域之间的二值模式差异，得到重建图像。

LBPMatlab算法的主要步骤包括：首先，将图像划分为不同的局部区域，并计算每个局部区域的局部二值模式。然后，根据局部区域之间的关系建立模型，并将其应用于重建图像。最后，通过比较不同区域之间的二值模式差异，得到最终的重建图像。

总的来说，EMT图像重建算法和LBPMatlab算法都是常用的图像重建方法。它们分别基于传输矩阵和局部二值模式，通过对输入图像和模板图像之间的关系进行建模，最终得到重建图像。这两种算法在不同场景下具有不同的优势和适用性，需要根据具体情况选择使用。