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。

图像滤波与增强

3D图像通常包含不必要的噪声，使您感兴趣的体积的特征变得模糊或弱化。应用图像滤波器、图像对比度归一化或进行形态学操作是消除3D图像噪声的常用技术。

图像注册

当使用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，其可以通过旋转引入未对准，或偏斜和缩放差异。您可以使用3D几何变换消除或减少这种未对准图像配准技术。

图像分割

在分析体积或3D图像时，您可能想要隔离某些区域，以便只对感兴趣的区域执行计算。例如，如果你想计算一个瓶子在盒子里的体积，你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函数从各种文件格式(如TIFF、DICOM或nifti。

体积可视化数据

MATLAB允许您可视化和探索标记或未标记的3D图像数据。

注册来自不同模式的3D图像

MATLAB支金宝app持来自各种形式的图像，并提供内置的图像配准工作流来集成它们。

图像过滤和增强操作

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。

分段3D数据组件

MATLAB提供交互式应用程序和内置功能，可帮助您自动执行3D图像分段例程。

这个例子演示如何使用活动轮廓(蛇)执行3D分割。方法交互式地分割卷的2D切片图像分段器应用程序创建一个起始点活跃轮廓算法。

基于深度学习的三维图像处理

一种深度学习方法的三维图像处理可能涉及使用卷积神经网络以及语义分割，以自动学习、检测和标注3D图像中的相关特征。

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