什么是三維圖像處理？

三維圖像處理是指通過幾何變換、濾波、圖像分割和其他形態(tài)學運算，對三維圖像數(shù)據(jù)進行可視化、處理和分析。

三維圖像處理常用于醫(yī)學成像中，對來自 MRI 或 CT 掃描等射線照相來源的 DICOM 或 NIfTI 圖像進行分析。還可以在顯微鏡檢查中使用三維圖像處理技術，以檢測和分析組織標本或跟蹤神經(jīng)元。

除醫(yī)學成像以外，還可以使用三維圖像處理技術處理行李的安全掃描，或分析材料的掃描結果以了解其結構。其他應用領域包括消費類電子產(chǎn)品的視頻活動識別或防御系統(tǒng)的空中監(jiān)視。

三維圖像處理技術

在處理三維圖像數(shù)據(jù)時，有很多技術可以使用。要采用哪種技術，根據(jù)您打算完成的任務（包括導入、可視化、處理和分析數(shù)據(jù)）而異。

圖像導入和可視化

三維圖像數(shù)據(jù)可能來自各種設備和文件格式。為了高效地導入并可視化三維圖像，必須對圖像的底層數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)有訪問權。

您可以使用多種方法可視化三維圖像，具體取決于您想要觀察的細節(jié)。在某些應用情景中，您可能想將三維數(shù)據(jù)可視化為再現(xiàn)容積。

在其他應用情景中，您可能想將三維數(shù)據(jù)顯示為三維坐標系內(nèi)的二維平面。

圖像濾波和增強

三維圖像通常包含不需要的噪聲，會掩蓋或削弱您感興趣的立體特征。應用圖像濾波器、正常化圖像對比度或執(zhí)行形態(tài)學運算，是幾種常用的三維圖像去噪技術。

圖像配準

在處理三維圖像數(shù)據(jù)集時，圖像通常是從不同的設備或在設備移動時拍攝，從而可能因旋轉(zhuǎn)、傾斜和縮放比例的差異而造成未對準。使用三維幾何變換和圖像配準技術，可以消除或縮小這種未對準。

圖像分割

在分析立體或三維圖像時，您可能想隔離特定區(qū)域，只對感興趣的區(qū)域執(zhí)行計算。例如，如果您想計算一個盒子內(nèi)某只瓶子的容積，您可以使用圖像分割，將盒子三維圖像中的瓶子與其他結構分離開來。

MATLAB 三維圖像處理

MATLAB 提供了交互式應用程序和函數(shù)來幫助加快三維圖像處理工作流程。瀏覽以下示例，了解更多關于使用 MATLAB 完成您的三維圖像處理任務的信息。

導入三維圖像數(shù)據(jù)

利用 MATLAB，您能夠使用交互式應用程序或內(nèi)置函數(shù)，從各種文件格式（如 TIFF、DICOM 或 NIfTI）導入三維圖像數(shù)據(jù)。

可視化立體數(shù)據(jù)

MATLAB 讓您能夠可視化和瀏覽已標注或未標注的三維圖像數(shù)據(jù)。

配準來自不同形態(tài)的三維圖像

MATLAB 支持來自各種成像設備的圖像，并提供內(nèi)置圖像配準工作流程來整合它們。

圖像濾波和增強操作

利用 MATLAB，您可以使用各種圖像濾波技術（如高斯濾波、盒濾波或圖像形態(tài)學）減少噪聲或增強圖像。

分割三維數(shù)據(jù)的各組成部分

MATLAB 提供交互式應用程序和內(nèi)置函數(shù)，可幫助您自動執(zhí)行三維圖像分割例程。

此示例展示如何使用主動輪廓（蛇形算法）執(zhí)行三維分割。使用 Image Segmenter 應用程序交互式地分割立體的二維切片，為主動輪廓算法創(chuàng)建一個起點。

使用深度學習進行三維圖像處理

三維圖像處理的深度學習方法可能涉及使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和語義分割來自動學習、檢測和標注三維圖像中的相關特征。

此示例展示如何使用 MATLAB 訓練三維 U-Net 網(wǎng)絡并執(zhí)行三維圖像中腦腫瘤的語義分割。

責任編輯：haq