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，可以访问图像的底层数据和元数据是很重要的。

您可以使用各种方法可视化3D图像，具体取决于您要观察的详细信息。在某些应用程序中，您可能希望将3D数据视为呈现的卷。

在其他应用程序中，您可能希望将3D数据视为三维坐标系内的2D平面。

图像过滤和增强

3D图像通常包含不需要的噪声，这些噪音模糊或不太暗示您感兴趣的卷的功能。应用图像滤波器，归一化图像对比度或执行形态操作是用于消除3D图像噪声的常见技术。

图像注册

在使用3D图像的数据集时，图像通常从不同的设备中获取，或者在设备移动时，其可以通过旋转或偏斜和缩放差异引入未对准。您可以使用3D几何变换消除或减少这种未对准图像注册技巧。

图像分割

在分析卷或3D图像时，您可能希望隔离某些区域仅在感兴趣区域上执行计算。例如，如果要计算盒子内的瓶子的音量，则可以使用图像分割在瓶子和盒子中的其他结构之间分区3D图像。

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功能来从各种文件格式导入3D图像数据，如TIFF，DICOM.或nifti。

可视化卷数据

MATLAB允许您可视化和探索标记或未标记的3D图像数据。

从不同的方式注册3D图像

MATLAB支万博1manbetx持来自各种方式的图像，并提供内置图像注册工作流以集成它们。

图像过滤和增强操作

使用MATLAB，您可以使用像高斯滤波，盒子滤波或图像形态等各种图像过滤技术减少噪声或增强图像。

分段3D数据组件

MATLAB提供交互式应用程序和内置功能，可帮助您自动化3D图像分段例程。

这个例子显示如何使用活动轮廓（蛇）执行3D分段。交互式段2D卷的卷使用图像分段器应用程序为此创建一个起点活跃轮廓算法。

3D图像处理使用深度学习

一种深度学习3D图像处理方法可能涉及使用卷积神经网络和语义分割以自动学习，检测和标记3D图像中的相关功能。

这个例子展示如何使用MATLAB培训3D U-Net网络，并在3D图像中进行脑肿瘤的语义分割。