图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一,在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中,图像分割通常用于测量和可视化解剖结构,分析大脑变化,描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预,分割是大多数形态学分析的先决条件。本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库,如NumPy, TorchIO和
Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration :图像(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角
DICOM DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院
转载 2023-08-27 09:58:21
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常见一些软件方法介绍1.ARCGIS软件1.1.栅格图像1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条。 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。在view/data  frame  properties的coordinate  properties中选择坐标系。如果是大地(投影
转载 2024-06-14 22:16:19
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# Python技术的应用与实例 ## 引言 (Registration)是指将不同数据源或不同时间点的数据进行对齐和匹配的过程。在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域,技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种算法和工具库,能够方便地进行图像、特征匹配和形状对齐等操作。 本文将介绍Python中常用的技术及其应用。首先,我们将概述的基
原创 2023-12-10 08:51:03
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图像匹配的目的是寻找特征类似的图片准是得到两幅图像类似的特征点。图像匹配是在大图像中寻找与小图像(模板)相似的区域。图像是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变,称为固定图像,另一幅图像要平移、旋转、缩放,称为浮动图像。两幅图像后,就可以叠加,称为简单的图像融合。
水利工程中混凝土受压变化检测——CT图像差值处理ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI (The Environment for VisualizingImages)是美国ITT Visual InformationSolutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive DataLanguage)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、
最近一直在做可见光图像与红外光图像的和融合研究,阅读了很多文献后发现在这一领域有很多很不错的工作都没有公开代码,因此希望写一整个系列来分享一些比较有趣的研究,并尝试复现这些论文。这篇推文要复现的论文是Huafeng Li等人的《Feature dynamic alignment and refinement for infrared-visible image fusion: Translat
opencv系列-图像一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系(逆时针)的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流(optical flow)?光流法基本原理七、 局部 前言:方面的知识,在工作中多有用到,对于原理了解一些,但是知之不深,最近时间
WebGL开发:加载图片
原创 2022-09-27 16:13:03
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# 波段Python实用指南 在遥感图像处理和计算机视觉领域,波段准是一个至关重要的步骤。为了对同一场景的不同波段图像进行有效的分析和比较,需要将这些图像对齐。波段的目的是确保同一物体在不同图像中的对应像素准确匹配。本文将详细介绍波段的基本概念,并通过Python代码示例引导你实现这一过程。 ## 波段的基本概念 波段通常应用于多光谱图像、超光谱图像以及多时相图像等。
原创 2024-09-04 06:35:41
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泛型前言一、super 4pcs1.1 简介1.2原理1.3 开源库介绍 前言最近看了下几种的算法啊,发现会有一些共性,即不管是使用哪种方法,最终大多是关注于如何计算对应点的问题上来,icp及其变种是这样,super 4pcs也是如此。为了减少博客的数,就在这里统一称作为泛型,后续会追加一些同模式的原理。一、super 4pcs1.1 简介Super 4pcs是4pcs的升级版,
转载 2024-09-08 10:25:28
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一、前言图像准是一种图像处理技术,用于将多个场景对齐到单个集成图像中。在这篇文章中,我将讨论如何在可见光及其相应的热图像上应用图像。在继续该过程之前,让我们看看什么是热图像及其属性。二、热红外数据介绍热图像本质上通常是灰度图像:黑色物体是冷的,白色物体是热的,灰色的深度表示两者之间的差异。 然而,一些热像仪会为图像添加颜色,以帮助用户识别不同温度下的物体。 图1 左图为可见光;有图
为什么需要进行数据?遥感影像数据在成像过程中存在多种几何畸变,需要通过操作对影像/栅格数据集的坐标进行纠正;纸质地图保存过程中存在纸张变形,......; 另一种情形是,在对多个数据集进行分析时,要求所有参与分析的数据集在同一坐标系下,此时也需要进行数据的;什么是数据?数据准是通过参考数据集(图层)对数据集(图层)进行空间位置纠正和变换的过程。 通过确定的算法和控制点信息
# Python图像实现流程 ## 1. 介绍图像的概念和应用场景 在图像处理领域,图像准是指将两张或多张图像的空间位置进行对齐,使得它们在几何上完全或近似一致的过程。图像在计算机视觉、医学影像、遥感等领域有着广泛的应用,比如在医学影像中可以用于肿瘤检测和追踪,遥感图像中可以用于地理信息系统等。 ## 2. 图像的步骤和流程 为了帮助小白开发者理解图像的过程,我将列举
原创 2023-11-06 14:54:38
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# 实现弹性 python ## 弹性简介 弹性准是一种用于图像处理的技术,可以将两幅图像进行精确匹配,使它们在空间位置上完美对齐。在python中,可以使用OpenCV库来实现弹性。 ### 流程 下面是实现弹性的基本步骤: ```markdown journey title 弹性流程 section 准备工作 开始 利
原创 2024-05-15 06:22:17
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## FFDPython实现指南 ### 概述 在本指南中,我将向你介绍如何使用Python实现FFD(Free Form Deformation)。FFD是一种常用的技术,可以对图像或模型进行非刚性变形,使其与目标匹配。我们将使用Python中的一些库来实现这一目标。 ### 整体流程 首先,让我们来看一下整个流程的步骤,以便你能够更好地理解。下面是一个流程表格: ```mer
原创 2024-07-02 06:43:35
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前言我其实一直非常渴望一种线性时间的字符串匹配算法,我之前曾经做过一些自己的解释器。要知道解释器可是需要大量的字符串匹配工作的,但是当时我所知道的最快的匹配算法也不过就是“朴素”,这就导致了我的解释器效率显得比较低。最近我终于见到了梦寐以求的线性时间匹配算法——KMP。但是,这个算法很抽象、很难理解,看了很多博客也没看懂。所以,我决心写一篇博客,一篇算法初学者也能看得懂的算法博客。(p.s:解释器
影像准是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务,常用于医学影像、遥感图像和三维重建等应用场景。简单来说,影像就是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下,以便进行比较、分析或融合。本文将探讨如何使用Python实现影像,解决该领域内的常见问题。 ## 背景定位 影像的场景非常广泛,但其中一个核心问题是如何有效地对齐不同源的图像。例如,在医学图像分析中,医生可能需要将CT扫描与MRI图
原创 7月前
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在 linux 下配置 ITK 1. 下载 CMake:http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html     为方便安装,这里下载二进制文件,选择下载: cmake-2.6.4-Linux-i386.sh 2. 安装 CMake, 到  cmake-2.6.4-Linux-i386.sh 存放的目录,输
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