X射线图像

使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库，本程序能从3D CT数据中提取任意角度和位置的2D切片图像，并将这些图像合成类似X射线的2D图像。安装OpenCV库的详细步骤包括下载和设置环境变量，然后在Visual Studio中创建新项目并配置解决方案平台，选择x86或x64平台进行设置。项目属性需设置Opencv包含目录和库目录，以及添加Opencv库依赖项。

这里提供了Matlab中子和X射线的蒙特卡洛射线追踪仿真代码。

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。

该项目提供了用于X射线成像系统几何校准的Matlab实现方法和算法，灵感源自于Li、新华、张大和Bob Liu的研究成果。安装方法包括将函数文件（solveGeo.m）拖入项目或添加至Matlab函数搜索路径。使用示例可通过查看提供的示例了解脚本的具体操作。该函数能够输出在探测器坐标系中x射线焦点位置（以像素为单位）x、y和z的三个值，对于加载校准体模特征的3D坐标特别有用。

Matlab代码对小儿胸部X射线的方向识别具有重要影响。介绍了一种自动识别方法，可检测小儿胸部X线图像中的四个方向。该方法在PACS、CAD和图像配准系统中起关键作用，对其性能有显著影响。我们利用CXR像素强度模式的结构特征和统计数据，通过决策树机器学习分类器进行分析。使用三个不同的数据库进行评估，结果显示出高达99.4%的准确率，其中一个数据库上达到100%。详细信息请参阅PDF文档。

Matlab开发红外线图像软件，涉及FTIR图像数据处理。

本方案提供适用于毕业设计和课设的MATLAB算法和工具源码，所有源码均已严格测试并可直接运行。本方案涵盖X射线仿真的关键技术，包括算法设计、仿真模型建立和分析方法。下载本方案可协助您完成相关课题研究，如有疑问，欢迎随时联系作者。

《MATLAB 6_x 图像》是一本结合 MATLAB 工具图像的实用书籍。内容涉及图像基础、增强、分割等核心技术，还有傅里叶变换、小波变换等频域方法。通过大量实例，书中的内容让你既能掌握理论又能快速应用，适合科研和工程技术人员。书中的案例代码能你更好地理解和实践图像，应用场景包括医学影像、遥感图像等。其实，MATLAB 在图像方面的优势就是它强大的函数库和直观的界面，操作上也比较简单，挺适合初学者和有经验的开发者。

Hadoop 的学习路线图整理得还挺系统的，尤其适合刚入门或者转行的大数据方向。资源分类清楚，从基础概念到环境搭建、技术栈都有涉及，像是从 0 到 1 把你带进大数据世界那种。资料里也有不少实战内容，比如环境搭建的笔记、内部讲义啥的，拿来对照操作方便。 大数据方向的参考路线图还蛮全面的，你可以按图索骥，先抓住主干技术，比如Hadoop、MapReduce、HDFS，再往 Spark、Flink、数仓这些方向拓展。路径清晰，节奏也不快，适合边学边练。 嗯，里面我觉得尚硅谷的内部资料挺值得一看，偏实战，讲得也不枯燥，配套的案例还能直接上手。如果你是喜欢一步步搭环境的那种，推荐先看下那个环境搭建的文

MATLAB 6.x在图像处理领域的应用涵盖了使用image processing tools处理各种图像。