速记式加密算法在裸眼3D图像中应用研究.pdf

使用此 GUI，您可以滚动 3D 维度矩阵并使用滚动条浏览切片。 最后，您还可以通过单击“完成”来获取您正在查看的切片。 它是用函数编写的，因此您可以集成它并从您自己的函数中调用它。

该工具允许用户逐个查看不同方向的 3D 数据。 查看 3D 医学图像数据（或一般 3D 体积数据）很有用。 它支持许多用户交互选项。 主要特点： 1. 3D观看一种。 在轴向、冠状或矢状视图中湾允许翻转显示C。 具有正确的纵横比（像素大小参数应在命令行中给出） d. 允许以更高分辨率显示图像（自动三线性重采样，具有延迟以避免性能缓慢） e. 带预设的窗位控制F。 放大/缩小G。 将当前显示保存为图像文件H。 在图形窗口标题中显示参数名称 2. 用户交互图形界面一种。 使用箭头键更改切片湾'1','2','3'键改变视图C。 鼠标右键单击选项菜单d. 鼠标左键单击/按住以调整窗口级别一世。 左右改变窗口中心ii. 上下更改窗口宽度e. '+' 用于放大，图像将在最后一次单击鼠标时重新居中。 使用缩放的正确方法是一世。 用鼠标单击图像，然后按“+”键ii. 或用鼠标右键单击图像，然后从弹出

应用于3D图像配准的硕士论文，对于配准的基本原理和相应的3D配准算法有比较详细的描述

QT联合halcon显示2D和3D图像并实现鼠标滚轮控制图像缩放

包含用于从 2D 或 3D 图像测量或估计几何量的各种功能。 可用于 2D 图像的参数有： * 面积（像素数） * 周长（基于克罗夫顿公式） * (2D) 欧拉数 可用于 3D 图像的参数有： * 音量， * 表面积（使用克罗夫顿公式测量）， * 两个标签之间界面的表面积* 平均宽度（也称为平均曲率积分）， * (3D) 欧拉数 大多数函数都适用于二进制和标签图像。 可以指定选项（欧拉数的连通性、周长或表面积的方向数）以及图像的空间校准。 对于某些参数，还可以估计相对于图像面积或体积的密度。 示例 1：在 2D 标签图像中测量周长lbl = bwlabel（imread（'coins.png'）> 100）; p = imPerimeter(lbl) p = 184.8668 154.9495 185.1921 267.1690 187.3183 179.5038 182.7406

pyadiomics v3.0.1 建立状态 Linux 苹果系统 视窗 Python中的Radiomics功能提取 这是一个开源python软件包，用于从医学成像中提取Radiomics功能。 借助此软件包，我们旨在建立放射分析的参考标准，并提供经过测试和维护的开源平台，以轻松，可重复地提取放射特征。 通过这样做，我们希望提高对放射功能的认识并扩大社区。 该平台支持2D和3D中的特征提取，并且可用于计算感兴趣区域的每个特征的单个值（“基于段”）或生成特征图（“基于体素”）。 不适用于临床。 如果您发布使用此软件包的任何作品，请引用以下出版物： van Griethuysen，JJM，Fedorov，A.，Parmar，C.，Hosny，A.，Aucoin，N.，Narayan，V.，Beets-Tan， RGH，Fillion-Robin，JC，Pieper，S.，Aerts，HJWL（2017）。 计算射线学表型的计算机放射学系统。 癌症研究，77（21），e104-e107。 加入社区！ 请加入的。 要素类 当前支持以下要素类： 一阶统计 基于形状（2D和3D）

用于显示和探索各种类型 3D 图像的图形用户界面。 管理灰度、RGB、标签图像。 允许正交显示、等值面重建、更改强度范围或查找表以及基本类型转换。 “MatImage”工具箱的一部分（ http://github.com/dlegland/matImage ） 需要安装 GUI 布局工具箱

OASIS, Open Annotations of Single Image Surfaces, a dataset for single-image 3D in the wild consisting of detailed 3D geometry for 140,000 images by Princeton University. OASIS开放单个物体表面图像数据集由普林斯顿大学出品， 含有140000张单个物体的详细3D图片。 OASIS paper.pdf

SPHERICALHOUGH 从 3D 图像中检测球形结构。 确定对象中心和半径并输出中心和球体的图像遮罩。 这种霍夫变换基于图像的梯度场。 该代码主要基于 Tao Peng 的 Circular Hough Transform（参见下面的信息）。 用法： [center_img,sphere_img,sphcen2,sphrad]=SPHERICALHOUGH( img,radrange,grdthres,fltrLM_R,multirad,obj_cint) 例子： 运行 Example.m 以查看 SphericalHough 在大鼠肾脏 3D MRI 数据上的演示。 它演示了肾小球的检测，肾小球在 31x31x31 um^3 分辨率下大致呈球形。 预期半径介于 2 到 7 个像素之间。 示例数据来自以下文章：MRH of age-related nephropathy, Tox P