MATLAB实现基于Split_Bregman的PICCS图像重建技术

该资源不仅包含详尽的代码文件，还配有教学视频，旨在帮助学习者通过实践了解和掌握Split_Bregman迭代算法在PICCS图像重建中的应用。 在开始操作之前，需要注意几个关键点：首先，确保使用的是matlab2021a或更高版本，因为代码是基于这个版本的MATLAB环境编写的。其次，要运行代码，不要单独打开子函数文件，而是需要打开并运行Runme.m这个主入口文件。这是因为主文件会调用其他必要的子函数，从而完成整个图像重建过程。此外，在运行代码之前，确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口指向的是包含Runme.m文件的工程所在路径，这是因为MATLAB在执行文件时，会根据当前路径来定位代码文件。 在标题中提到的算法有Split_Bregman迭代算法和PICCS图像重建算法。Split_Bregman迭代算法是一种用于求解优化问题的迭代方法，特别是在处理包含稀疏性和其他非平滑约束的问题时十分有效。该算法将复杂的优化问题分解为较易处理的多个子问题，并通过迭代的方式逐步逼近原问题的最优解。 PICCS（Prior Image Constrained Compressed Sensing）图像重建算法是一种利用先验图像信息来改善图像重建质量的技术，它属于压缩感知（Compressed Sensing）领域。压缩感知是信号处理领域的一项突破性技术，它允许从远小于传统奈奎斯特采样定律所要求的样本数来重构信号。PICCS算法通过结合先前已知的图像信息和当前的测量数据，采用优化算法重建图像，这在医学成像领域尤其有用，比如加速MRI成像过程。 在提供的文件列表中，操作录像0020.avi文件是教学视频，通过观看该视频，学习者可以跟随操作步骤进行学习。timecourse.jpg可能是用于演示算法效果的图像，PICCSec.jpg也许是算法某个阶段的截图，map_full_p_0_01_k_12.jpg可能展示了某种参数设置下的结果，而Runme.m是主入口文件，用于启动整个仿真过程。fMRI_64x64x115_image.mat是一个存储功能性磁共振成像（fMRI）数据的文件，map_full_p_0_01_k_12.tif可能是另一个格式的图像数据文件。文件fpga&matlab.txt可能包含有关FPGA与MATLAB交互的说明，而func可能是代码中的一个函数文件夹或脚本文件。 对于任何希望深入了解图像重建、压缩感知或者优化算法的个人，本资源都是非常宝贵的，尤其对于MATLAB使用者，通过实际操作来理解理论知识和算法应用是十分有帮助的。"