2D/3D图像重建的傅里叶反变换matlab实现

该代码集包含了一系列示例和函数，以演示如何利用Split Bregman公式在图像处理中应对线性逆问题，特别是压缩感知问题，例如磁共振成像（MRI）中的应用。 Split Bregman方法是数学优化领域中一种用于求解包含Total Variation正则化项问题的技术。Total Variation是一种图像处理技术，主要用于图像去噪、重建和分割，它基于图像信号的局部梯度信息来保留图像边缘，而非简单地平滑图像。这种方法在图像处理领域尤其受欢迎，因为它能够较好地保留图像的重要特征，比如边缘信息。 在本资源中，TV_SB_2D.m和TV_SB_3D.m是核心文件，它们实现了2D和3D的Total Variation图像重建算法。Demo_TV_SB_2D.m和Demo_TV_SB_3D.m是对应的演示文件，用于展示这些算法如何在实际问题中应用。代码中的A代表线性算子，用于将图像u投影到数据f上，这里的算子通常是傅里叶变换矩阵，用于处理磁共振成像中的欠采样数据。 该代码目前是针对矩阵形式的线性算子设计的，但是通过修改相应的函数，可以使其适用于任意的线性算子，甚至是MATLAB函数。这就为用户提供了极大的灵活性和扩展性，使得该代码可以广泛应用于各种图像处理和数据恢复任务中。 在使用此代码时，开发者应注意到其原始论文来源，并在相应的科研成果中给予适当的引用。论文作者包括Abascal JF等，他们在医学物理学领域做出了贡献。引用适当的学术成果是学术界公认的好习惯，也是对原始研究工作的尊重。 总结来说，该资源是一个高度专业化的工具，专为图像科学与工程领域设计，特别是为那些需要处理图像重建与优化问题的研究人员和工程师。它不仅提供了直接可用的代码实现，还通过开放源代码的形式，鼓励社区贡献和改进算法，以及拓展其在不同领域的应用。"