第九章 图 像 分 割9.1 区域生长区域生长算法被证实是一个有效的图像分割方法。区域生长的基本方法是从被分割对象里作为种子区域 ( 通常是一个或多个像素 ) 的一个区域开始，在种子区域的相邻像素寻找与种子像素有相同或相似性质的像素，并将这些像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子区域继续进行上述过程。区域生长算法主要取决于用来选择确定为种子区域像素的标准、用来确定相邻像素的连通性类型和用来访问相邻像素的策略。9.1.1 连接门限在生长区域中包含像素的一个简单标准是以一个特殊
第六章 图像滤波6.4 梯度梯度在一些背景下表示梯度向量而在其他情况下可以表示梯度向量的大小。 ITK 滤波器在涉及这个概念时通过强度这个概念来区别该不明确概念。 ITK 提供可以计算图像梯度向量和图像强度大小的滤波器。6.4.1 不带滤波的梯度强度图像梯度的强度广泛地应用在图像分析中，主要用来帮助检测对象轮廓和分离均匀区域。 itk::GradientMagnitudeImageFilter 使用一个简单的有限差分方式来计算图像中每个像素位置的梯度强度。例如：在二维情况下计算等同于将图像.
第四章 数 据 表 达实例1 ITK环境测试#include "itkImage.h"//包含图像类的头文件#include <iostream>int main(){ //创建一个三维、像素是无符号短字符数据类型的图像 typedef itk::Image< unsigned short, 3 > ImageType; //调用 New( )操作创建图像并将结果分配到 itk::SmartPointer ImageType::Poi
此示例展示了如何训练 3-D U-Net 神经网络并根据 3-D 医学图像对脑肿瘤进行语义分割。语义分割涉及用类别标记图像或 3-D 体积的体素中的每个像素。此示例说明了使用深度学习方法对磁共振成像 (MRI) 扫描中的脑肿瘤进行二元语义分割。在这种二元分割中，每个像素都被标记为肿瘤或背景
实例1：VTK格式文件的读取与渲染显示实例2：实例1：VTK格式文件的读取与渲染显示#include "vtkAutoInit.h"
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