线性对比，在MIB中不再可用，请使用MIB中的显示按钮视图设置面板．
限制对比的自适应直方图均衡， CLAHE对比均衡。CLAHE操作图像中的小区域(称为tile)，而不是整个图像。每个贴图的对比度都得到了增强，因此输出区域的直方图与'Distribution'参数指定的直方图大致匹配。然后使用双线性插值将相邻的瓦片组合起来以消除人为诱导的边界。对比度，特别是在同质区域，可以被限制，以避免放大任何可能存在于图像中的噪声。有关详细信息，请参阅MATLAB函数adapthisteq的文档。
正常化层，切片间图像强度的归一化。A)计算整个数据集的平均强度和标准偏差(std);B)计算每个图像的平均强度和标准偏差;C)根据每张图像的均值与整个数据集之间的差值来移动每张图像，并根据整个数据集的标准差与每张图像的比值来拉伸它。对于4D数据集，也可以通过时间维度进行归一化。对于Z堆栈，可以排除黑色或白色像素
基于蒙面区域规范化层，本质上类似于正常化层模式，但所有值都仅从被屏蔽区域计算。
基于蒙面背景的规范化，使用应该被掩盖的背景区域来规范化切片之间的图像强度。A)计算整个数据集的屏蔽区域的平均强度;B)计算每个图像掩膜区域的平均强度;C)根据图像与整个数据集的平均值之间的差异来移动每个图像

转换图像

反转图像强度，快捷方式Ctrl +我|

在下面的视频中有一个简短的演示:
https://youtu.be/1DG2w5XYA18

的反转操作

图像滤波

打开一个对话框，将各种图像过滤器分为4类:

有关详情，请参阅图片滤镜帮助页面．

内容感知填充可以使用邻近区域的信息来重建选定的区域。

在下面的视频中有一个简短的演示:
https://youtu.be/H_TVvgA_br4

内容感知方法的详细信息

仅适用于MATLAB R2019a及更新版本
使用基于相干传输的图像修补恢复特定的图像区域。

可以使用MIB的掩码层或选择层指定内容感知填充的区域。

参考文献
F.博尔内曼，T. M?rz。基于相干传输的快速图像修补。数学成像与视觉杂志。第28卷，2007，第259?278页。

仅适用于MATLAB R2019b及更新版本
使用基于样本的图像修补填充图像区域

可以使用MIB的掩码层或选择层指定内容感知填充的区域。

参考文献
A. Criminisi, P. Perez和K.富山。基于样本的图像修补的区域填充和物体移除。IEEE反式。图像处理。第13卷，2004年第9期，第1200 ~ 1212页。

自动或手动恢复被碎片损坏的容量数据集区域。区域可以自动检测或手动选择到蒙版或选择层

在下面的视频中有一个简短的演示:
https://youtu.be/iM2nHBxTjRw

快照和详细信息

自动检测-自动检测碎片区域:
- 该工具在当前和前面以及下面的切片之间取一个差值;
- 使用强度阈值参数对差异进行汇总和阈值
- 小于对象大小阈值参数的阈值区域从考虑中移除
- 所有其他区域都受到一系列侵蚀和扩张的形态操作，在strel尺寸域中定义strel尺寸
- 最后，将检测到的区域替换为使用前一个和下面一个切片生成的平均图像
戴面具的地区-碎片清除操作是在Mask层区域中指定的
选择的区域-碎片清除操作在选择层区域中指定执行

使用MATLAB语法应用自定义算术表达式到图像，模型，蒙版或选择层，在下面的简短视频和示例中看到更多。
适用于MIB 2.60及以上版本https://youtu.be/sDwvnJGLi8Q
适用于MIB 2.52及以上版本https://youtu.be/-puVxiNYGsI

快照和详细信息

参数和选项:

编码:，
- I, i1, i2…->用I字母来标识图像层;一个数字表示拥有映像的MIB容器，没有数字表示当前选择的数据集
- O, o1, o2…->用O字母来标识模型层
- M, m1, m2……->用M字母标识掩码层
- S, s1, s2…->用S字母来标识选择层
输入变量:在这里列出表达式中使用的所有数据集
输出变量:在这里指定输出变量
之前的表达，之前成功执行的表达式列表。从此列表中选择任何表达式都将填充表达式编辑框
表达式，一个要执行算术运算的表达式，参见下面的一些示例

算术运算示例

I = I * 2，将当前图像所有像素的强度提高2倍
I2 = I2 + 100，将图像2中所有像素的强度增加100
I1 = I1 + i2，将容器2中的图像添加到容器1中的图像中，并将结果返回给容器1
I3 = I3 + mean(I3(:))，将图像3的均值加到图像3中
I1 = I1 - min(I1(:))，将图像1中的像素强度降低到数据集的最小值
I(:，:，2，:) = I(:，:，2，:)*1.4，将第二色通道图像强度提高1.4倍
I(I==0) = I(I==0)+100，将黑色区域的图像强度增加100个强度计数
disp(总和(abs(单(I1(:))单(I2 (:)))))，找出装载到容器1和容器2的两张图像的差值，并打印到控制台;或者使用msgbox(num2str())而不是disp将结果显示为消息框
M2 = m1，将蒙版图层从图像1复制到图像2
for z=1:size(I, 4)
slice = I(:，:，2,z);
mask = M(:，:，z);
Slice (mask==1) = 0;
I(:，:，2,z) =切片;
结束-将蒙版区域的第二个颜色通道的强度替换为0

根据所加载数据集的任何维度生成强度投影

在下面的视频中有一个简短的演示:
https://youtu.be/hwFpS_3eP9U

可用的投影计算列表

最大强度投影，将整个卷的每个视图上的最高值的体素投影到2D图像上
最小强度投影，将整个卷的每个视图上的最小值的体素投影到2D图像上
平均强度投影，将整个卷的每个视图上的体素的平均值投影到2D图像上
中位强度投影，将整个体积的每个视图上的体素的中值投影到2D图像上
集中堆放，利用噪声-鲁棒选择性全聚焦算法从聚焦序列中生成扩展景深图像(Pertuz等人。“通过噪声-鲁棒选择性融合有限景深图像生成全聚焦图像”IEEE Trans。图像处理，22(3):1242 - 1251,2013）