该程序实现了带断层的等值线绘制方法，效果比较好，需要的可以看一下

matlab开发-地质断层探测。地质断层构造的自动增强与识别

当在进行 X 射线断层扫描的对象周围以稀疏角度采样仅拍摄少数投影图像时，正弦图插值（撞击）可用于处理稀疏正弦图并产生更密集的正弦图，从而影响重建切片的质量。 简而言之，在可用投影集的范围内生成新的投影。 当前代码考虑了仅具有 45 个投影 (theta = 0:4:176) 或 90 个投影 (theta = 0:2:178) 的稀疏断层扫描采集，并进行插值以产生 180 个投影 (theta = 0:1:179) . （我们假设是单色光束：0 度投影 == 180 度投影） 该代码假定少数（实验）投影是真实可靠的断层摄影数据，使用稀疏正弦图的反投影重建质量较差的临时切片，并使用切片正向投影生成更密集的合成正弦图。 少量实验数据替代了计算出的合成正弦图的相应列。 由“植入物”产生的密集正弦图提供了比稀疏正弦图更好的切片图像质量。 通过密集正弦图（180 个投影）的滤波反投影计算的参考图像（

视网膜分层是视盘结构三维分析、青光眼三维特征提取的基础，为改善视网膜 OCT 图像的层次分割效果，提出了一个基于强度的二维视网膜黄斑 OCT 图像多层结构分割算法。分割方法通过预处理、滤波等操作，计算出视网膜OCT图像中每个A-scan的强度和强度梯度值，能很好地分割出视网膜OCT图像中的RNFL上界、IS和OS分界线、RPE层下界等，并用最短距离计算的黄斑距离策略对黄斑部位分层结果进行再优化，从而实现视网膜OCT图像的层次分割。实验结果表明，所提算法优化效果好，时间复杂度低，运行速度较快。

2048的matlab源代码PyOCT：光谱域光学相干断层扫描的成像重建。 PyOCT的开发目的是进行正常的光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）成像重建，其主要步骤如下： 读取数据 背景扣除 频谱重采样 计算像差校正（Alpha校正） 相机色散校正（使用相机校正系数的Beta校正） 逆傅立叶变换 获取OCT图像 该算法最初是在康奈尔大学的Steven G. Adie教授研究实验室中使用MATLAB开发的。 通过矩阵运算提高了重建速度。 与MATLAB相比，Python语言从仅在我们的实验室计算机上测试过的二进制文件中加载数据的性能要好得多。 目前，PyOCT仅支持python 3.0+。 快速开始 可以使用pip安装PyOCT： $pip install PyOCT 如果要运行最新版本的代码，可以从git安装： $python -m pip install -U git+git://github.com/NeversayEverLin/PyOCT.git 成功安装后，您可以在python环境下测试程序： $from PyOCT import VolumeReconstruction

matlab高斯金字塔代码OCT运动校正 此回购包含我的硕士论文的代码。 该项目旨在提供一种减少通过光学相干断层扫描技术获取的图像中的运动伪影的解决方案。 结构 文件 描述 saccadesModeling.mlx 包含有关如何模拟眼睛运动的信息。 phantomModeling.mlx 显示如何将扫视运动应用于测试数据。 metricsModeling.mxl 研究图像质量指标（糟糕）的行为。 projectTest.m 包含项目用例。 RegistrationObjective.m 封装用于图像配准的目标函数。 注册程序 从资源加载实验数据并执行注册。 SaccadeGenerator.m 产生扫视运动。 扫描程序 对扫描过程进行建模，并对给定的原始3D图像进行扫视运动。 用法 首先，结帐项目。 $ git clone https://github.com/merlinDM/oct-motion-correction.git 将项目添加到Matlab搜索路径： >> cd ' /path/to/project/ ' ; >> addpath(pwd); 运行示例： >> run '

一种用于煤与瓦斯突出模拟试验的正断层物理模拟试验装置及其方法与流程.docx

三角剖分是构建高精度数字高程模型(DEM)的基础,在各个领域都有广泛的应用。特别是在约束数据域下的Delaunay三角剖分更具有重大的研究价值,前人已经做了大量的工作,并提出了一系列经典的剖分算法。在对传统算法进行研究与分析后,总结了传统算法的优缺点,结合了逐点插入法、三角网生长法以及分治法的思想,提出了一种高效的、带断层约束的Delaunay三角剖分混合算法。该算法在建立无约束的DT(Delaunay Triangulation,DT)网格的基础上通过嵌入加密后的断层数据来实现带断层约束的CDT(Constrained Delaunay Triangulation,CDT)网格。通过实例比较,说明了混合算法在构网质量和时间效率上都优于传统算法。

用于光谱域 OCT 图像重建和光谱分析的 MATLAB 代码。 此代码可用作 OCT 分子成像平台的一部分，我们称之为 MOZART。 创建此代码是为了读取来自 Thorlabs OCT 的原始干涉图（SW 版本 4 效果最佳，但也支持版本 3 进行一些更改）。 它将原始干涉图重建为 OCT 图像，并支持 2D、3D 和散斑方差。 除了重建图像此代码： 计算归一化的 spcekle 方差（用于检测血管） 计算色散补偿基于双波段光谱分析计算光谱对比图计算光谱深度补偿创建结合 OCT 图像、光谱分析和散斑方差的图像。 和更多功能... 此代码用于创建图像和分析：“具有皮摩尔灵敏度的对比增强光学相干断层扫描，用于功能性体内成像”O Liba、ED SoRelle、D Sen、A de La Zerda - 科学报告，2016 年。 如果您使用我们的代码，请引用我们的论文。

芒果 pymango 是澳大利亚国立大学开发的3D 图像处理断层扫描重建软件的 Python API。 狮身人面像文档： 吉特： 底层 C++ 实现的大部分都受到限制（非开放）许可，并且该源未出现在此项目中。