登录
首页 » matlab » 人体三维重建

人体三维重建

于 2020-07-16 发布 文件大小:27359KB
0 201
下载积分: 1 下载次数: 48
我要下载

代码说明：

  本案例是对人体医学断层切片的三维重建。这里的医学断层切片使用的是CT，重建的是人体躯干。(Three dimensional reconstruction of sectional slices of human medicine)

文件列表：

新建文件夹\data\byfg.m
新建文件夹\data\dicom.m
新建文件夹\data\DICOMDIR
新建文件夹\data\DICOMDIR.old
新建文件夹\data\IM-0001-0001.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0002.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0003.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0004.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0005.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0006.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0007.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0008.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0009.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0010.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0011.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0012.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0013.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0014.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0015.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0016.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0017.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0018.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0019.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0020.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0021.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0022.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0023.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0024.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0025.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0026.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0027.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0028.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0029.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0030.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0031.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0032.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0033.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0034.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0035.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0036.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0037.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0038.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0039.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0040.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0041.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0042.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0043.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0044.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0045.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0046.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0047.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0048.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0049.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0050.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0051.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0052.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0053.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0054.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0055.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0056.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0057.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0058.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0059.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0060.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0061.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0062.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0063.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0064.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0065.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0066.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0067.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0068.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0069.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0070.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0071.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0072.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0073.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0074.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0075.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0076.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0077.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0078.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0079.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0080.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0081.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0082.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0083.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0084.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0085.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0086.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0087.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0088.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0089.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0090.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0091.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0092.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0093.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0094.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0095.dcm
新建文件夹\data\IM-0001-0096.dcm

下载说明：请别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！

发表评论

0 个回复

  • texture-classification-with-lbp
    多分辨率灰度和旋转不变纹理分类与定位二进制模式(multiresolution gray scale and rotation invariant texture classification with location binary patterns )
    2014-02-25 16:45:10下载
    积分：1
  • MeFrm
    说明：  傅立叶变换在图像处理中的重要作用： (A) 图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘； (B) 图像分割与边缘检测 提取图像高频分量 (C) 图像特征提取 形状特征：傅里叶描述子 纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征 其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性 (D ) 图像压缩 可以直接通过傅里叶系数来压缩数据；常用的离散余弦变换是傅立叶变换的实变换； (Fourier transform in the important role of image processing: (A) image enhancement and image denoising Most of all images of high frequency noise by low pass filter to filter out high frequency noise edge is the image of the high frequency components can be enhanced by adding high frequency components to the edge of the original image (B) Image segmentation and edge detection High frequency components extracted image (C) image feature extraction Shape features: Fourier descriptors Texture: directly through the Fourier coefficients to calculate the texture features Other features: The characteristic value extracted by Fourier transform to the characteristics of translation, scaling, rotation invariance (D) image compression Fourier coefficients can be directly compressed data commonly used discrete cosine transform is the Fourier transform of the real transformation 朗读显示对应的拉丁字符的拼音)
    2011-03-28 19:06:27下载
    积分：1
  • SL0
    说明：  实现平滑0范数压缩感知算法，主要对二维图像进行压缩感知重构。自行设置图像的采样数目、添加图像即可运行，无需修改。(Realizes a smooth 0-norm compressed sensing algorithm, mainly for compressed sensing reconstruction of two-dimensional images. Set the sample number of the image by yourself, add the image to run, no need to modify.)
    2020-11-26 10:39:31下载
    积分：1
  • siftWin32
    sift算法的核心，siftWin32.exe的源程序，可执行，可导入Matlab(The core of the SIFT algorithm, the source of siftWin32.exe, executable, can be imported to Matlab)
    2018-02-08 21:21:57下载
    积分：1
  • 医学图像分割和偏移场矫正方法 medicalSegmentation
    医学图像分割和偏移场矫正方法的matlab代码(the matlab code for medical image segmentation and bias correction)
    2012-12-27 11:16:05下载
    积分：1
  • 图像修复
    应用DCT字典和KSVD学习字典，对图像进行简单的修复，可行性较高，速度不是很快。(Simple image restoration is feasible and not very fast.)
    2020-06-28 20:00:01下载
    积分：1
  • fhouhgh
    利用霍夫变换进行直线检测的算法实现 设置不同的阈值来控制直线的输出(detect lines in image)
    2010-05-22 15:21:26下载
    积分：1
  • bandfilter
    一个计算频率域的带通滤波器，图像处理中常用的滤波方式之一。(Computes frequency domain band filters)
    2014-11-10 00:48:44下载
    积分：1
  • 131748200951415
    亚像素边缘检测，比像素级边缘检测更有精确(Subpixel edge detection)
    2018-05-11 15:59:27下载
    积分：1
  • SPIHT_bandelet
    我写的基于bandelet域的spiht图像压缩算法。效果比经典的SPIHT好。文章已发，希望代码对大家有用。(I wrote bandelet domain-based SPIHT image compression algorithm. SPIHT is better than a good classic. Article has been distributed, I hope the code useful for everyone.)
    2007-07-26 15:37:24下载
    积分：1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载

热门标签

Visual C++ matlab C/C++ Java Others Unix_Linux EasyLanguage易语言 Visual Basic C# PDF C++ Delphi VHDL ASP WINDOWS
热门下载

Copyright© 2019-2026 | Powered by Imdn | 浙ICP备16007336号 | IMDN交流 | 联系客服（QQ：3324461878）

本网站资源收集自网络及网站用户上传，若有侵权请邮件至（3324461878@qq.com），核实后我们会在24小时内删除，谢谢！