三維圖像編程實(shí)驗(yàn)

內(nèi)容概要

　　《三維圖像編程實(shí)驗(yàn)》是醫(yī)學(xué)圖像編程的實(shí)驗(yàn)性教材，主要利用編程用例來介紹如何使用三維可視化工具箱VTK和醫(yī)學(xué)圖像分割與配準(zhǔn)工具箱ITK進(jìn)行三維醫(yī)學(xué)圖像編程?！度S圖像編程實(shí)驗(yàn)》的主要內(nèi)容包括VTK與ITK的安裝及混合使用、VTK數(shù)據(jù)操作、VTK圖像操作、ITK數(shù)據(jù)表達(dá)、ITK濾波操作、ITK分割算法、ITK配準(zhǔn)算法及ITK統(tǒng)計(jì)等。　　《三維圖像編程實(shí)驗(yàn)》中的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)和編程范例在隨書攜帶的光盤中，可供讀者運(yùn)行和上機(jī)實(shí)驗(yàn)。　　《三維圖像編程實(shí)驗(yàn)》可作為醫(yī)學(xué)影像學(xué)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材，也可作為大學(xué)教師、公司研發(fā)人員進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像研究時(shí)的參考書。

書籍目錄

第1章 VTK與ITK的安裝與測(cè)試1.1 獲取安裝資源1.2 安裝步驟1.2.1 VTK的安裝1.2.2 ITK的安裝1.2.3 InsightApplication的安裝1.3 測(cè)試安裝結(jié)果1.3.1 VTK安裝測(cè)試用例1.3.2 ITK安裝測(cè)試用例1.3.3 VTK與ITK混合編程測(cè)試用例1.3.4 InsightApplication安裝測(cè)試用例一1.3.5 InsightApplication安裝測(cè)試用例二第2章 VTK數(shù)據(jù)操作2.1 入門范例——渲染一個(gè)圓柱體2.2 數(shù)組2.3 圖表2.4 立方體2.5 矩形網(wǎng)格2.6 結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格2.7 標(biāo)記網(wǎng)格第3章 VTK圖形與圖像3.1 圖形接口3.1.1 VTK與API的集成應(yīng)用3.1.2 VTK與WindowsGUI的集成——Dialog3.1.3 VTK與WindowsGUI的集成——SDI（單文檔）3.2 信息可視化3.2.1 給圖像添加帶狀邊緣范例3.2.2 給圖像添加充滿邊緣3.2.3 變色管3.3 面繪制3.3.1 提取皮膚3.3.2 抽取皮膚和骨骼3.3.3 三正交面3.4 體繪制3.4.1 繪制一個(gè)人頭3.4.2 從體數(shù)據(jù)中抽取一個(gè)切面3.5 光照3.5.1 環(huán)境光3.5.2 漫反射3.6 微件3.6.1 氣球小工具（BalloonWidget）3.6.2 滑塊小工具（SlideWidget）第4章 ITK數(shù)據(jù)表達(dá)4.1 圖像4.1.1 創(chuàng)建一幅圖像4.1.2 從文件中讀取圖像4.1.3 訪問像素?cái)?shù)據(jù)4.1.4 定義原點(diǎn)和間距4.1.5 RGB圖像4.1.6 向量圖像4.2 點(diǎn)集4.2.1 創(chuàng)建一個(gè)點(diǎn)集4.2.2 獲取儲(chǔ)存的點(diǎn)4.2.3 獲取點(diǎn)中儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)4.2.4 以RGB作為像素的點(diǎn)集4.2.5 向量作為像素類型4.2.6 協(xié)變矢量作為像素的點(diǎn)集4.3 網(wǎng)格4.3.1 創(chuàng)建網(wǎng)格4.3.2 插入網(wǎng)格單元4.3.3 管理單元中的數(shù)據(jù)4.3.4 定制網(wǎng)格4.3.5 拓?fù)鋵W(xué)和K-復(fù)合波4.3.6 表達(dá)一個(gè)PolyLine4.3.7 簡(jiǎn)化網(wǎng)格的創(chuàng)建4.3.8 通過單元迭代遍歷網(wǎng)格信息4.3.9 訪問單元4.4 容器4.5 空間對(duì)象4.5.1 層次結(jié)構(gòu)4.5.2 SpatialObject樹容器4.5.3 變換4.5.4 ArrowSpatialObject4.5.5 BlobSpatialObject4.5.6 CylinderSpatialObject4.5.7 EllipseSpatialObject4.5.8 GroupSpatialObject4.5.9 GaussianSpatialObject4.5.1 0ImageSpatialObject4.5.1 1ImageMaskSpatialobject4.5.1 2LandmarkSpatialObject4.5.1 3LineSpatialObject4.5.1 4SurfaceSpatialObject4.5.1 5TubeSpatialObject4.5.1 6VesselTubeSpatialObject4.5.1 7DTITubeSpatialObject4.5.1 8SceneSpatialObject4.5.1 9讀/寫SpatialObjects4.5.2 0通過SpatialObjects進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算第5章 濾波5.1 閾值5.1.1 二值門限處理（用VTK進(jìn)行圖像顯示）5.1.2 門限處理概要5.2 邊緣檢測(cè)5.3 投射和亮度映射5.3.1 線性映射5.3.2 非線性映射5.4 梯度5.4.1 梯度強(qiáng)度5.4.2 帶濾波的梯度強(qiáng)度5.4.3 不帶濾波的導(dǎo)函數(shù)5.5 鄰域?yàn)V波5.5.1 均值濾波5.5.2 中值濾波器5.6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)5.6.1 二值濾波5.6.2 灰度尺濾波5.7 投票濾波5.7.1 二值中值濾波器5.7.2 洞穴填充濾波器5.7.3 迭代洞穴填充濾波器5.8 平滑濾波器5.8.1 模糊5.8.2 局部模糊5.8.3 彩色圖像中的保留邊緣平滑濾波5.9 幾何變換5.9.1 翻轉(zhuǎn)圖像濾波器5.9.2 重采樣圖像濾波器5.9.3 重采樣圖像中的間距和原點(diǎn)5.9.4 重采樣圖像濾波器的通用案例5.9.5 圖像旋轉(zhuǎn)5.9.6 圖像旋轉(zhuǎn)和縮放5.9.7 使用形變場(chǎng)對(duì)圖像進(jìn)行重采樣5.1 0提取圖像信息5.1 0.1 區(qū)域提取5.1 0.2 切片提取5.1 0.3 從向量圖像中提取信息第6章 ITK配準(zhǔn)6.1 “HelloWorld”配準(zhǔn)6.2 多形態(tài)配準(zhǔn)6.2.1 ViolaWells互信息6.2.2 粗糙的互信息6.3 居中變換6.3.1 二維剛性配準(zhǔn)6.3.2 采用圖像力矩初始化6.3.3 2D相似變換6.3.4 中心放射變換6.4 多分辨率配準(zhǔn)6.4.1 主要原則6.4.2 參數(shù)調(diào)節(jié)6.5 優(yōu)化器6.5.1 基于度量的配準(zhǔn)6.5.2 1+1進(jìn)化優(yōu)化配準(zhǔn)6.5.3 空間對(duì)象的模糊配準(zhǔn)6.5.4 2D剛性變換的相關(guān)配準(zhǔn)6.6 形變配準(zhǔn)6.6.1 范例一6.6.2 范例二6.6.3 范例三6.7 虛擬變形配準(zhǔn)6.7.1 范例一6.7.2 范例二6.8 基于模型的配準(zhǔn)第7章 圖像分割7.1 區(qū)域生長(zhǎng)7.1.1 連接門限7.1.2 鄰域連接7.1.3 置信連接7.1.4 孤立連接7.1.5 向量圖像中的置信連接7.2 基于分水嶺的圖像分割7.2.1 ITK分水嶺濾波器7.3 水平級(jí)分割7.3.1 快速步進(jìn)分割7.3.2 形狀檢測(cè)分割7.3.3 基于活動(dòng)輪廓的分割7.3.4 基于閾值的水平集分割7.3.5 基于Canny算子的邊緣水平集分割7.3.6 基于拉普拉斯算子的水平集分割7.4 混合法7.4.1 模糊連接度和置信連接度7.4.2 模糊連接度和Voronoi圖分類7.5 特征提取7.5.1 提取直線7.5.2 提取圓第8章 統(tǒng)計(jì)8.1 數(shù)據(jù)容器8.1.1 樣本接口8.1.2 樣本適配器8.1.3 直方圖8.1.4 子樣本8.1.5 成員樣本8.1.6 KD樹8.2 統(tǒng)計(jì)的算法和函數(shù)8.2.1 平均值和協(xié)方差8.2.2 加權(quán)平均值和協(xié)方差8.2.3 從樣本列表到直方圖的濾波器8.2.4 從樣本列表到直方圖生成器8.2.5 臨近取樣8.2.6 樣本分類8.2.7 高斯概率分布函數(shù)8.2.8 間距8.2.9 判斷規(guī)則8.2.1 0隨機(jī)變量的生成8.3 圖像直方圖8.3.1 ITK圖像到圖像直方圖8.3.2 ITK圖像到有色直方圖8.3.3 有色直方圖的寫入8.4 圖像信息理論8.4.1 圖像熵的計(jì)算8.4.2 圖像互信息的計(jì)算8.5 分類8.5.1 基于K均值聚類的KD樹8.5.2 K均值分類

章節(jié)摘錄

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《三維圖像編程實(shí)驗(yàn)》是由電子工業(yè)出版社出版的。

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