三维图像处理是医学影像分析中常用的方法DICOM或来自MRI或CT扫描等放射学来源的NIfTI图像。你也可以在显微镜中使用3D图像处理技术来检测和分析组织样本或追踪神经元。
除了医学成像,您还可以使用3D图像处理技术来处理行李的安全扫描或分析材料的扫描以了解其结构。其他应用领域包括消费电子产品的视频活动识别或防御系统的空中监视。
图像导入与可视化
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统中的2D平面。
图像滤波与增强
3D图像通常包含不必要的噪声,这些噪声会模糊或弱化您感兴趣的体积的特征。应用图像滤波器、图像对比度标准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,或在设备移动时拍摄,这可能会通过旋转或倾斜和缩放差异引入不对齐。您可以使用3D几何变换和来消除或减少这种不对齐图像配准技术。
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,以便仅在感兴趣的区域上执行计算。例如,如果你想计算一个盒子里的瓶子的体积,你可以使用图像分割将3D图像划分为瓶子和盒子中的其他结构。
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(如TIFF,DICOM,或NIfTI。
可视化卷数据
MATLAB让您可视化和探索标记或未标记的3D图像数据。
注册3D图像从不同的模式
MATLAB支金宝app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。
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、盒滤波或图像形态学)来降低噪声或增强图像。