这是一本入门的书,其宗旨是向读者引见经典的和现代的图像重建方法.本书涵盖了二维(2D)平行光束和扇形束成像,三维(3D)平行线,平行面,及锥形束成像.包括解析算法和迭代算法.本书还描述了这些算法在X光CT,SPECT,PET,和MRI等医学影像中的应用.本书对最新的研究成果,如使用截断的投影数据精确重建ROI,Katsevich的锥形束滤波反投影(FBP)算法,以及利用l0极小化方法来重建极度欠采样数据.

本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。

阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法.其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像,配合峰谷法对图像进行滤波,采用三次样条插值法对图像进行灰度插值;然后把局部阈值和全局阈值结合起来进行图像分割并标记区域;最后通过特征数据库确定目标区域.实验结果证明,该算法有着较好的顺应能力.

LIDC-IDRI数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。
该数据是由美国国家癌症研讨所(NationalCancerInstitute)发起收集，该数据集中，共收录了1018个研讨实例。
对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。
本次提供的压缩包包含标注文件以及图像数据的下载方式，鉴于TCIA网站提供的下载方式过于繁琐，给出一个更快速和简便的网址用于下载图像数据，支持普通下载工具

网上搜集的入门级医学图像处理课件，希望对大家有协助

运用simpleITK进行医疗图像的配准，上述是以jupyter写的，有配准的意义

图像的降噪处理图像的中值滤波技术图像的小波分析理论基础边缘检测图像分割基于MATLAB的系统平台总体设计图形用户界面(GUI)系统图形界面介绍GUI界面规划设计GUI各功能模块的设计

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。