三维图像处理MATLAB
你需要知道三件事
图像导入和可视化
3D图像数据可以来自各种设备和文件格式。为了有效地导入和可视化3D图像，访问图像的底层数据和元数据非常重要。
您可以使用各种方法可视化3D图像，这取决于您想要观察的细节。在某些应用程序中，您可能希望将3D数据可视化为渲染的体积。
查看3D螺旋的渲染体积。
在其他应用程序中，您可能希望将3D数据视为三维坐标系中的2D平面。
将3D卷查看为2D切片。
图像滤波与增强
3D图像通常包含不需要的噪声，这些噪声会掩盖或减弱你感兴趣的体积的特征。应用图像过滤器、图像对比度归一化或执行形态学操作是消除3D图像噪声的常用技术。
图像配准
在处理3D图像数据集时，图像通常来自不同的设备，或者是在设备移动时拍摄的，这可能会通过旋转、倾斜和缩放差异导致不对齐。您可以消除或减少这种不对齐使用3D几何变换和图像配准技术。
注册多模式医学图像
图像分割
在分析体积或3D图像时，您可能希望隔离某些区域，只在感兴趣的区域上执行计算。例如，如果你想计算盒子里瓶子的体积，你可以使用图像分割将3D图像分割到瓶子和盒子里的其他结构之间。
导入3D图像数据
使用MATLAB，您可以使用交互式应用程序或内置函数从各种文件格式导入3D图像数据，如TIFF，DICOM或NIfTI。
的使用多种浏览器应用程序允许您探索DICOM文件集合。
体积可视化数据
MATLAB让您可视化和探索标记或未标记的3D图像数据。
的体积查看器应用程序让您交互和查看3D体积或标记的3D体积数据。
从不同的方式注册3D图像
MATLAB支万博1manbetx持各种形式的图像，并提供内置的图像配准工作流来集成它们。
这例子演示如何使用基于强度的注册自动对齐两个容量数据集。
图像滤波和增强操作
使用MATLAB，您可以使用各种图像滤波技术(如高斯滤波、框滤波或图像形态学)来降低噪声或增强图像。
这例子展示了如何使用3D高斯滤波平滑人脑的MRI图像。
3D数据组件的分割
MATLAB提供交互式应用程序和内置功能，帮助您自动化3D图像分割例程。
