3-D procesamiento de imágenes volumétricas

Filtrar, segmentar y realizar otras operaciones de procesamiento de imágenes en datos volumétricos 3D

Realice operaciones de píxeles, filtrado local, morfología y otro procesamiento de imágenes en conjuntos de datos 3D.

Aplicaciones

Ver imagen volumétrica

`dicomread`	Leer imagen DICOM
`dicomreadVolume`	Construir volumen desde el directorio de imágenes DICOM
`imbinarize`	Binarize imagen en escala de grises 2-d o volumen tridimensional al umbralar
`niftiinfo`	Leer metadatos del archivo NIfTI
`niftiwrite`	Escriba el volumen en el archivo utilizando el formato NIfTI
`niftiread`	Leer NIfTI Image

`imabsdiff`	Diferencia absoluta de dos imágenes
`imadd`	Agregar dos imágenes o añadir constante a la imagen
`imdivide`	Dividir una imagen en otra o dividir la imagen por constante
`immultiply`	Multiplicar dos imágenes o multiplicar la imagen por constante
`imsubtract`	Sustraer una imagen de otra o sustraer constante de la imagen

`imregister`	Registro de imágenes basada en la intensidad
`imregdemons`	Campo estimación de desplazamiento que alinea dos imágenes 2-d o 3-d
`imresize3`	Redimensionar imagen de intensidad volumétrica 3-D
`imrotate3`	Rotar imagen 3D volumétrica en escala de grises
`imwarp`	Aplicar transformación geométrica a la imagen

`histeq`	Mejorar el contraste mediante la ecualización de histograma
`imadjustn`	Ajustar los valores de intensidad en la imagen volumétrica N-D
`imboxfilt3`	3-d caja de filtrado de imágenes 3D
`imfilter`	Filtrado de imágenes multidimensionales en N-D
`imgaussfilt3`	3-d filtrado de Gauss de imágenes 3D
`imhistmatchn`	Ajustar el histograma de la imagen N-D para coincidir con el histograma de la imagen de referencia
`integralBoxFilter3`	3-d caja de filtrado de 3-d imágenes integrales
`integralImage3`	Calcular imagen integral 3-D
`medfilt3`	filtrado medio tridimensional

`bwareaopen`	Quitar objetos pequeños de la imagen binaria
`bwconncomp`	Buscar componentes conectados en la imagen binaria
`bwmorph3`	Operaciones morfológicas en volumen binario
`imbothat`	Filtrado de sombrero de fondo
`imclose`	Imagen morfológicamente cercana
`imdilate`	Dilate Image
`imerode`	Erosionar imagen
`imopen`	Imagen morfológicamente abierta
`imreconstruct`	Reconstrucción morfológica
`imregionalmax`	Maxima regional
`imregionalmin`	Mínimos regionales
`imtophat`	Filtrado de Top-Hat
`watershed`	Transformación de la cuenca

`activecontour`	Segmentar imagen en primer plano y fondo utilizando contornos activos (serpientes)
`bfscore`	Puntuación de coincidencia de contorno para segmentación de imágenes
`bwselect3`	Seleccionar objetos en imagen binaria
`dice`	Sørensen-coeficiente de similitud de dados para segmentación de imágenes
`edge3`	Buscar aristas en volumen de intensidad 3-D
`gradientweight`	Calcular pesos para píxeles de imagen basados en gradiente de imagen
`graydiffweight`	Calcular pesos para píxeles de imagen basados en la diferencia de intensidad de escala de grises
`imgradient3`	Buscar magnitud de gradiente tridimensional y dirección de imágenes
`imgradientxyz`	Buscar los gradientes de dirección de una imagen 3D
`imhist`	Histograma de datos de imagen
`imsegfmm`	Segmentación de imágenes binarias mediante el método de marcha rápida
`jaccard`	Coeficiente de similitud de Jaccard para segmentación de imágenes
`regionprops`	Medir las propiedades de las regiones de imagen
`superpixels3`	supersegmentación en 3-d superpixel de imagen 3D

`imref3d`	Referencia 3-D Image a coordenadas mundiales
`affine3d`	3-D afín a la transformación geométrica
`strel`	Elemento de estructuración morfológica
`offsetstrel`	Elemento de estructuración de offset morfológico

This example shows how to convert 3-D MRI data into a grayscale intensity image of superpixels.

This example shows how to perform a 3-D segmentation using active contours (snakes).