基于MATLAB的三维超声成像与图像处理

三维图像的血管效果，确实挺炫。用的是 Matlab 搞定的，还蛮实用，尤其在做医学图像可视化时，能一眼看清结构层次。作者提了个建议——for i=1:5:512, for j=1:5:512，这么写虽然采样少了点，但速度快不少，做预览图或者快速测试方便。 直接用rotate3d，或者点一下figure窗口上的旋转按钮，手动旋图也行；你要是懒得动手，也可以写段小脚本搞定三个方向（xoy、xoz、yoz）的投影图。对了，记得别追求太高精度，采样太密三维重建会慢得要命。 如果你对三维图像建模和可视化比较感兴趣，可以顺手看看这几个相关资源，还挺多干货的： Matlab 三维图形绘制及图像基础

动画设计的讲义，涵盖Matlab三维画图和图像处理，并将陆续提供更多相关资源。

本资源包含Matlab三维图形绘制和图像处理的基础讲义，帮助新手入门学习。

数字图像处理的目标在于提升视觉感知质量，使图像更加吸引人。同时，还能够从图像中提取特定特征，便于计算机进一步分析。此外，对图像数据进行变换、编码和压缩，有助于图像的有效存储和高效传输。

使用顶帽变换技术优化原图像的三维可视化效果，通过对比度拉伸进一步改善了图像的表现形式。

近期将推出两篇讲义，涵盖Matlab在图像处理与三维绘图领域的应用，并计划陆续发布更多相关内容。研究涉及人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等在医学、遥感、通信、文档处理和工业自动化等领域的发展与应用。

在超声扫描实验中，使用脱气蒸馏水作为传播介质，充水橡胶手套作为超声靶，通过高速数据采集卡和LabVIEW控制系统进行三维扫描。扫描装置包括圆盘换能器和扇扫机构，能有效覆盖复杂空间，实现数据的高效存储和处理。

这是关于MATLAB中图像分割的示例代码，展示了如何从中子传输应变图像中进行全场三维应变层析成像。该应变图像基于2019年1月发布的RADEN能量分辨中子成像仪数据，由日本质子加速器研究中心（J-PARC）提供。代码存储库包含了与论文配套的MATLAB脚本示例，用于重构和绘制比较结果。预处理数据包含在名为“strain_image_data_set.m”的文件中，包括布拉格边缘拟合和相对应变值的计算。此外，还提供了三个示例MATLAB脚本用于重建不同切割平面的应变场。请注意，重建过程对内存要求较高，可能需要在性能较好的计算机上运行。

这是一个关于MATLAB进行三维图像重构的小示例，适合初学者学习参考。