出版时间:2011-11 出版社:电子工业出版社 作者:周振环 等 著 页数:476
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内容概要
《三维图像编程实验》是医学图像编程的实验性教材,主要利用编程用例来介绍如何使用三维可视化工具箱VTK和医学图像分割与配准工具箱ITK进行三维医学图像编程。《三维图像编程实验》的主要内容包括VTK与ITK的安装及混合使用、VTK数据操作、VTK图像操作、ITK数据表达、ITK滤波操作、ITK分割算法、ITK配准算法及ITK统计等。 《三维图像编程实验》中的医学图像数据和编程范例在随书携带的光盘中,可供读者运行和上机实验。 《三维图像编程实验》可作为医学影像学专业高年级本科生和研究生的教材,也可作为大学教师、公司研发人员进行医学图像研究时的参考书。
书籍目录
第1章 VTK与ITK的安装与测试1.1 获取安装资源1.2 安装步骤1.2.1 VTK的安装1.2.2 ITK的安装1.2.3 InsightApplication的安装1.3 测试安装结果1.3.1 VTK安装测试用例1.3.2 ITK安装测试用例1.3.3 VTK与ITK混合编程测试用例1.3.4 InsightApplication安装测试用例一1.3.5 InsightApplication安装测试用例二第2章 VTK数据操作2.1 入门范例——渲染一个圆柱体2.2 数组2.3 图表2.4 立方体2.5 矩形网格2.6 结构化网格2.7 标记网格第3章 VTK图形与图像3.1 图形接口3.1.1 VTK与API的集成应用3.1.2 VTK与WindowsGUI的集成——Dialog3.1.3 VTK与WindowsGUI的集成——SDI(单文档)3.2 信息可视化3.2.1 给图像添加带状边缘范例3.2.2 给图像添加充满边缘3.2.3 变色管3.3 面绘制3.3.1 提取皮肤3.3.2 抽取皮肤和骨骼3.3.3 三正交面3.4 体绘制3.4.1 绘制一个人头3.4.2 从体数据中抽取一个切面3.5 光照3.5.1 环境光3.5.2 漫反射3.6 微件3.6.1 气球小工具(BalloonWidget)3.6.2 滑块小工具(SlideWidget)第4章 ITK数据表达4.1 图像4.1.1 创建一幅图像4.1.2 从文件中读取图像4.1.3 访问像素数据4.1.4 定义原点和间距4.1.5 RGB图像4.1.6 向量图像4.2 点集4.2.1 创建一个点集4.2.2 获取储存的点4.2.3 获取点中储存的数据4.2.4 以RGB作为像素的点集4.2.5 向量作为像素类型4.2.6 协变矢量作为像素的点集4.3 网格4.3.1 创建网格4.3.2 插入网格单元4.3.3 管理单元中的数据4.3.4 定制网格4.3.5 拓扑学和K-复合波4.3.6 表达一个PolyLine4.3.7 简化网格的创建4.3.8 通过单元迭代遍历网格信息4.3.9 访问单元4.4 容器4.5 空间对象4.5.1 层次结构4.5.2 SpatialObject树容器4.5.3 变换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读/写SpatialObjects4.5.2 0通过SpatialObjects进行统计计算第5章 滤波5.1 阈值5.1.1 二值门限处理(用VTK进行图像显示)5.1.2 门限处理概要5.2 边缘检测5.3 投射和亮度映射5.3.1 线性映射5.3.2 非线性映射5.4 梯度5.4.1 梯度强度5.4.2 带滤波的梯度强度5.4.3 不带滤波的导函数5.5 邻域滤波5.5.1 均值滤波5.5.2 中值滤波器5.6 数学形态学5.6.1 二值滤波5.6.2 灰度尺滤波5.7 投票滤波5.7.1 二值中值滤波器5.7.2 洞穴填充滤波器5.7.3 迭代洞穴填充滤波器5.8 平滑滤波器5.8.1 模糊5.8.2 局部模糊5.8.3 彩色图像中的保留边缘平滑滤波5.9 几何变换5.9.1 翻转图像滤波器5.9.2 重采样图像滤波器5.9.3 重采样图像中的间距和原点5.9.4 重采样图像滤波器的通用案例5.9.5 图像旋转5.9.6 图像旋转和缩放5.9.7 使用形变场对图像进行重采样5.1 0提取图像信息5.1 0.1 区域提取5.1 0.2 切片提取5.1 0.3 从向量图像中提取信息第6章 ITK配准6.1 “HelloWorld”配准6.2 多形态配准6.2.1 ViolaWells互信息6.2.2 粗糙的互信息6.3 居中变换6.3.1 二维刚性配准6.3.2 采用图像力矩初始化6.3.3 2D相似变换6.3.4 中心放射变换6.4 多分辨率配准6.4.1 主要原则6.4.2 参数调节6.5 优化器6.5.1 基于度量的配准6.5.2 1+1进化优化配准6.5.3 空间对象的模糊配准6.5.4 2D刚性变换的相关配准6.6 形变配准6.6.1 范例一6.6.2 范例二6.6.3 范例三6.7 虚拟变形配准6.7.1 范例一6.7.2 范例二6.8 基于模型的配准第7章 图像分割7.1 区域生长7.1.1 连接门限7.1.2 邻域连接7.1.3 置信连接7.1.4 孤立连接7.1.5 向量图像中的置信连接7.2 基于分水岭的图像分割7.2.1 ITK分水岭滤波器7.3 水平级分割7.3.1 快速步进分割7.3.2 形状检测分割7.3.3 基于活动轮廓的分割7.3.4 基于阈值的水平集分割7.3.5 基于Canny算子的边缘水平集分割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 模糊连接度和置信连接度7.4.2 模糊连接度和Voronoi图分类7.5 特征提取7.5.1 提取直线7.5.2 提取圆第8章 统计8.1 数据容器8.1.1 样本接口8.1.2 样本适配器8.1.3 直方图8.1.4 子样本8.1.5 成员样本8.1.6 KD树8.2 统计的算法和函数8.2.1 平均值和协方差8.2.2 加权平均值和协方差8.2.3 从样本列表到直方图的滤波器8.2.4 从样本列表到直方图生成器8.2.5 临近取样8.2.6 样本分类8.2.7 高斯概率分布函数8.2.8 间距8.2.9 判断规则8.2.1 0随机变量的生成8.3 图像直方图8.3.1 ITK图像到图像直方图8.3.2 ITK图像到有色直方图8.3.3 有色直方图的写入8.4 图像信息理论8.4.1 图像熵的计算8.4.2 图像互信息的计算8.5 分类8.5.1 基于K均值聚类的KD树8.5.2 K均值分类
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《三维图像编程实验》是由电子工业出版社出版的。
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