三维重建技术在口腔正畸中的应用

本函数计算灰度或 RGB 彩色图像的倒谱。 该光谱对于分析图像非常有用，并且适合用于机器学习目的的图像预处理。

针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积神经网络,提取多尺度图像块进行训练,捕获大范围空间信息。利用密集连接的恒等映射特性,将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS 2018数据集中对该模型进行了分割测试,结果表明,该模型分割的全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别为0.90、0.73和0.71,与已有算法相当,且具有较高的自动化集成度。

分析二维图像的投影和图像重建，用直接傅里叶反变换法，先反投影后滤波，先滤波后反投影，卷积反投影等4种方法，分别用MATLAB语言和VC++实现。 (1) 代码在MATLAB R2010b调试成功。 (2) 程序在VS2010下运行无误。该程序主要是将MATLAB的4个投影变换函数，改写成VC++语言实现。其中包括一维、二维离散傅里叶变换及其逆变换，一维最近、线性、立方、三次样条插值，二维最近插值。二维图像的重建，提供了三种方法，直接傅里叶反变换法，滤波反投影，卷积反投影。

WAVELIFT：基于提升方法的多级离散二维小波变换。 c = wavelift(x, nlevel, wname) 根据nlevel 的值： nlevel > 0：将二维矩阵 x 分解为 nlevel 级别； nlevel < 0：做逆变换到nlevel level； nlevel = 0：设置c等于x； wname 是用于 DWT 或 IDWT 的小波名称。 可以省略。 如果是这样，WAVELIFT 使用默认的 Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7 小波，即'cdf97'。目前WAVELIFT只支持两种小波，即cdf97和名为'spl53'的spline 5/3。 但是，借助下图所示的有组织的提升结构，它可以适应其他特定的提升实现方式。 大多数情况下唯一需要的只是修改结构 L 和模式以指示有损或无损压缩。 WAVELIFT 调用另一个函数 CO

二维图像 Gabor滤波 源代码 Matlab

里面包含三维图像显示 图像分割 轮廓提取 图像滤波 图像伪彩 图像文件读取 等文件

本代码在MFC中调用OpenGL库函数来实现二维图像的三维显示，图像的宽度、高度和象素的亮度分别为三维空间的x,z,y坐标。按上下箭头键可以实现三维图像的绕x轴旋转，按左右箭头键可以实现三维图像绕z轴旋转。具体有使用说明

提出一种识别灰度图像中交叉点的神经网络方法。用自组织特征映射网络和BP网络组成多分类器，识别图像中的二交叉点、三交叉点和四交叉点。在加入8%的干扰时，仍能达到85%左右的识别率。

本代码实现了二维图像成像，希望能给大家带来帮助