在图像处理领域，水印技术是一种重要的数字版权保护方法，用于在图像中嵌入不可见或微弱可见的信息，以证明所有权或者验证图像的原始性。在这个特定的项目中，我们探讨的是如何在3D DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式的图像中应用水印，使用了离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）的技术。MATLAB作为强大的数值计算和图像处理平台，被广泛用于此类应用的开发。 离散余弦变换（DCT）是一种将信号从时域转换到频域的方法，对于图像数据来说，它能够突出图像中的高频成分，如边缘和细节。在图像水印中，DCT常用来对图像进行预处理，然后在变换后的系数中嵌入水印信息，因为这些系数对人眼来说相对不敏感，但又足够显著以保证水印的稳定性和鲁棒性。 离散小波变换（DWT）则提供了一种多分辨率分析的方式，可以同时处理图像的时间和频率信息。在3D图像水印中，DWT的优势在于它可以对多维度数据进行分析，对于3D DICOM图像，DWT可以在三个轴上分别进行分解，从而更好地隐藏水印信息，同时减少对原始图像质量的影响。 DICOM格式是医学成像领域标准的数据交换格式，它包含了图像数据以及相关的元数据，如患者信息、扫描参数等。因此，在3D DICOM图像中嵌入水印，不仅需要考虑图像处理的技术，还需要遵循DICOM标准，确保水印不会破坏图像的临床意义和解析性。 MATLAB提供的工具箱如Image Processing Toolbox和Signal Processing Toolbox，为实现这种复杂的水印算法提供了便利。通过编写MATLAB脚本，我们可以实现DCT和DWT的计算，水印信息的嵌入和提取，以及对水印鲁棒性的测试，例如对抗常见的图像处理操作（如缩放、剪切、滤波等）。 在“3d watermarking.zip”这个压缩包中，可能包含以下内容： 1. MATLAB源代码文件（.m），实现了3D DICOM图像的读取、DCT/DWT处理、水印嵌入和检测的算法。 2. 示例3D DICOM图像文件，用于测试代码的正确性和效果。 3. 测试脚本，用于运行水印算法并进行性能评估。 4. 可能还有辅助文件，如README文档，解释代码的使用方法和注意事项。 这个项目展示了如何利用MATLAB结合DCT和DWT技术，在3D DICOM图像中实现高效的水印嵌入，这对于医学图像的版权保护和数据安全具有重要意义。通过深入理解和实践这些代码，新手可以快速掌握3D图像水印的基本原理和技术，并进一步研究更复杂的应用场景。

C# WPF 3D图像特效 Introduction to D3DImage

2d和3d图像分类与分割源码

从单个图像计算的 2D 指标： - 平均粗糙度、偏度、面Kong隙率、平均值和最大值扩散距离； 周长，平均水平和垂直长度， 分形维数、纹理参数：契约、相关性、能量、 均匀性、熵、欧拉参数从深度堆栈计算的 3D 指标- 纹理参数：熵、能量、同质性- 平均厚度、粗糙度、X、Y 和 Z 方向的平均运行长度， 平均和最大扩散距离、分形维数、Kong隙率、 体积、欧拉参数和宽度。 基于《生物膜研究基础》中生物膜结构代码的量化2013, CRC Press Content, Zbigniew Lewandowski, Haluk Beyenal 和在 2D 和 3D 二进制图像 Image Anal 上计算 Minkowski 度量。 Stereol., 2007, 26, 83-92 归功于：David Legland 的 2D/3D 图像中的几何测量

isodata的matlab代码博客FishCuT1.2 分割斑马鱼 3D 图像的半自动 MATLAB 程序 获取斑马鱼的显微 CT 图像：1.1。 MicroCT 扫描使用 vivaCT40（Scanco Medical，瑞士）进行。 使用以下设置获取中等分辨率扫描（21 µm 体素分辨率）：55kVp、145μA、1024 个样本、500proj/180°、200 ms 积分时间。 1.2. 使用以下设置获取高分辨率扫描（10.5 µm 体素分辨率）：55kVp、145μA、2048 个样本、1000proj/180°、200 ms 积分时间。 使用 Scanco 软件生成单个鱼的 DICOM 文件。 1.3. 一般来说，每次采集中至少同时扫描两条鱼。 从 GitHub 链接下载最新版本的 FishCuT：。 2.1. 从程序的主页下载 FIJI。 2.2. 将包含 FishCuT 的文件夹的路径添加到环境路径中。 2.3. 将 Matlab 与 MIJI 链接。 2.3.1. 安装最新的 Java SE Development Kit，它应该通过系统的 Matlab Java 路

这个简单的程序使您可以将两个从不同角度拍摄的2D图像合并为一个3D图像。 它会为您调整大小。 您只需要指定要使用的女巫图像即可。 该程序支持并排和上下两种模式，并且需要3D监视器才能查看结果。 当您对结果满意时，可以使用jpeg，png，位图或tiff格式保存图像。

基于仿射和 B 样条网格的两个 2D 彩色/灰度图像或 3D 体积或点数据的配准和数据拟合。 配准可以基于强度/像素，或基于地标/对应点（参见 OpenSurf），或组合进行。 描述 基于像素的配准： 该函数是 D. Rueckert 等人中 b 样条配准算法的（增强）实现。 “使用自由形式变形的非刚性配准：对乳房 MR 图像的应用”。 包括 Rueckert（薄金属片弯曲能量）和 Jacobian（微分形）函数的平滑度惩罚。 还包括将局部标准化互信息作为配准误差，允许图像或体积为不同类型/模态，例如 MRI T1 和 T2 患者扫描。 这个怎么运作： 构建了一个 b 样条控制点网格，它控制输入图像的变换。 误差测量用于测量运动图像和静态图像之间的配准误差。 准牛顿 Matlab 优化器 fminlbfgs（也在 Mathworks 上）用于移动控制点，以实现两幅图像之间的最佳配准，

使用康耐视的vpro图像拼接，提供三种情景的解决方案，带vpp

此功能将执行恶魔配准，这是一种快速非刚性流体，如两个 2D 或 3D 图像之间的配准。 还支持不同 (MRI) 模态之间的配准，通过转换一个图像模态使其看起来像第二个图像的模态的功能。 Thirion 1998的论文描述了恶魔的注册，Cachier 1999和He Wang 2005对其进行了扩展。 基本算法：在每个像素上，使用强度差异和梯度信息定义速度（运动）。 该速度场由高斯平滑，并反复用于变换运动图像，并配准到静态图像。 （文件 basic_demon_example.m 中易于理解的代码示例） 我们没有使用“demonregistration”函数的基本方程，而是将其重写为由极限内存 BFGS 优化器以迭代和多分辨率方式使用，还支持扩散正则化。 （另见 Tom Vercauteren 等人。“非参数微分形态图像...”） 将一种模态转换为另一幅图像的假模态是通过使用两个图

对于医学3D图像，读入matlab后通常为4D矩阵，该函数可以逐帧显示三维数据。可以对灰度和RGB彩色图像适用。 对于图像处理和医学图像处理的用户可以使用。