DLT-MATLAB实用图像处理和3D旋转工具箱

该方法包括以下功能： 图像重新定向 (imstack_reorient)：辅助或自动将3D图像堆栈重新定向到所需的参考框架。 图像去旋转 (imstack_derotate)：将重新定向后的堆栈旋转回原始参考系，使选择区域与原始图像对齐。 通过这种方法，可以一致地执行感兴趣区域选择，而不会在图像分析中引入插值误差。

【图像处理】DIBR-3D影像处理（3D Image Warping）matlab源码.md

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

本实用指南提供了分步说明和示例，帮助研究人员和开发人员充分利用 MATLAB 工具箱的强大功能，提高解决复杂问题的能力。

该工具箱专注于双四元数方法，特别侧重于点和线的3D运动学问题。它支持编码点位置、速度、线位置、速度，以及旋转、平移和螺旋运动。您可以利用其进行对偶四元数的计算，如乘法、共轭和逆运算。此外，它还允许在Fick旋转坐标、3*3旋转矩阵、旋转双四元数和角向量之间轻松转换。工具箱的功能还包括寻找两个酉向量之间的最短旋转以及解决两条线之间最短螺旋运动的问题。您可以在示例文件example_forward_kinematics.m中找到详细的应用示例。

Matlab图像处理工具箱函数详细解析涵盖所有图像处理函数的详细说明。

这是一个优秀的工具，用于显示各种3D图像堆栈，包括LSM（激光扫描显微镜）图像、CT扫描（X射线）图像、核磁共振图像、共聚焦显微镜图像和OCT（光学相干断层扫描）图像。当前版本专注于灰度图像处理，只需将您的图像堆栈格式化为3D数组，即可开始使用。

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab