MATLAB 三维图像处理

图像导入和可视化

三维图像数据可能来自各种设备和文件格式。为了高效地导入并可视化三维图像，必须对图像的底层数据和元数据有访问权。

您可以使用多种方法可视化三维图像，具体取决于您想要观察的细节。在某些应用情景中，您可能想将三维数据可视化为再现容积。

在其他应用情景中，您可能想将三维数据显示为三维坐标系内的二维平面。

图像滤波和增强

三维图像通常包含不需要的噪声，会掩盖或削弱您感兴趣的立体特征。应用图像滤波器、正常化图像对比度或执行形态学运算，是几种常用的三维图像去噪技术。

图像配准

在处理三维图像数据集时，图像通常是从不同的设备或在设备移动时拍摄，从而可能因旋转、倾斜和缩放比例的差异而造成未对准。使用三维几何变换和图像配准技术，可以消除或缩小这种未对准。

图像分割

在分析立体或三维图像时，您可能想隔离特定区域，只对感兴趣的区域执行计算。例如，如果您想计算一个盒子内某只瓶子的容积，您可以使用图像分割，将盒子三维图像中的瓶子与其他结构分离开来。

导入三维图像数据

利用 MATLAB，您能够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）导入三维图像数据。

可视化立体数据

MATLAB 让您能够可视化和浏览已标注或未标注的三维图像数据。

配准来自不同形态的三维图像

MATLAB 支持来自各种成像设备的图像，并提供内置图像配准工作流程来整合它们。

图像滤波和增强操作

利用 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）减少噪声或增强图像。

分割三维数据的各组成部分

MATLAB 提供交互式应用程序和内置函数，可帮助您自动执行三维图像分割例程。

此示例展示如何使用主动轮廓（蛇形算法）执行三维分割。使用 Image Segmenter 应用程序交互式地分割立体的二维切片，为主动轮廓算法创建一个起点。

使用深度学习进行三维图像处理

三维图像处理的深度学习方法可能涉及使用卷积神经网络和语义分割来自动学习、检测和标注三维图像中的相关特征。

此示例展示如何使用 MATLAB 训练三维 U-Net 网络并执行三维图像中脑肿瘤的语义分割。