医学图像三维重建第23页

小样本语义分割论文及开源代码集合

主要是自然图像上的小样本分割，医学图像上的将另开一帖。本文持续更新中！

XL_Dylan·2023-01-15 06:19

基于深度学习的医学图像分割（一）

医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生作出更为准确的诊断。

cv君·2023-01-15 00:32

2021年深度学习的医学图像分割技术研究进展

基于深度学习的医学图像分割技术研究进展闫超，孙占全，田恩刚，赵杨洋，范小燕摘要医学图像分割在临床诊断中发挥着重要作用，也是其他医学图像处理方法的基础。

AI从入门到实践·2023-01-15 00:31

基于深度学习的医学图像分割（Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey）

MedicalImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey基于深度学习的医学图像分割：一个调查论文地址：https://arxiv.org/abs/2009.13120

qq_40938646·2023-01-15 00:31

单应性矩阵求解函数findHomography()

OPENCV官方地址：CameraCalibrationand3DReconstruction上面这个地址是OPENCV标定和三维重建集合的函数说明，包括标定原理，过程和工具的使用，想要使用OPENCV

冯相文要加油呀·2023-01-14 17:27

交叉熵损失 & Dice系数和IOU之间的区别和联系

传统的分割任务中，IOU是一个很重要的评价指标，而目前在三维医学图像分割领域，大部分的paper和项目都采用dice系数这个指标来评价模型优劣。那么二者有什么区别和联系呢？首先，dice和IOU

元宇宙MetaAI·2023-01-14 15:09

数字图像处理基础笔记

医学图像的存储—PACS和DICOM标准PACS的定义：把从不同地点不同成像装置产生的图像经数字化后,通过计算机网络送至中央数据管理系统(含数据库),再经计算机网络送至不同的显示工作站,供放射科医生、病房医生及其他医务人员调用

FANCY PANDA·2023-01-14 08:22

学习记录11111

记录一下从搜索，到实践运行代码的过程第一份开源代码是阅读了一篇关于医学图像配准的综述，该博主是已经毕业的研究生，分析了自己的毕业论文，以及部分开源代码，拿到代码后并不能正常运行，因为代码的数据集已经丢失了

Zhengbowen2022·2023-01-14 08:06

基于MindSpore高效完成图像分割，实现Dice！

Dice系数的介绍及实现Dice系数原理Dice是医学图像比赛中使用频率最高的度量指标，它是一种集合相似度度量指标，通常用于计算两个样本的相似度，值阈为[0,1]。

昇思MindSpore·2023-01-14 03:21

关于Opencv单双目相机标定与三维重建

单双目相机标定上述为本人初学双目标定与三维重建时开发的一款相机标定的软件，最终生成的点云可通过OpenGL或者PCL进行三维重建，利用opencv与mfc的基本编程知识。

夏虫不可语冰123·2023-01-14 00:33

基于图像的多视角立体视觉三维重建（二）——张正友相机标定原理与代码实现

相机标定概述相机标定：给定物体的参考坐标(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)和它的像素坐标(u,v)(u,v)(u,v)确定相机的内部参数和外部参数,其中(x,y,0)(x,y,0)(x,y,0)表示左边的标定板的坐标,(u,v)(u,v)(u,v)表示右边成像平面的坐标。内参：fx,fy,cx,cy,k1,k2,k3,p1,p2f_{x},f_{y},c_{x},c_{y},k_{1},k

CV科研随想录·2023-01-14 00:01

图像分割算法: 随机游走（Random Walk Segmentation Algorithm）

基于图的分割算法基本概念图的基本概念基于图的分割方式被广泛使用在自然图像以及医学图像分割中，如g

此人姓于名叫罩百灵·2023-01-13 21:44

[机器学习] [三维重建]最小二乘法

一、线性最小二乘法假设平面中存在一组数据点，需要找到一个数学模型（在这里是一条直线）去拟合这组数据点，这就是拟合。而实际上，样本点的维数不会仅仅是2维的，而可以是任意的ppp维。为了不失一般性，假设有一组样本：D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_n,y_n)\}D={(x1,

Zeehoy·2023-01-13 16:44

平面扫描(Plane-sweeping)介绍

平面扫描Plane-sweeping介绍算法描述：1.1平面扫描法主要思想1.2基本原理Reference：三维重建之平面扫描算法（Plane-sweeping）plane-sweeping算法在三维重建中非常重要

泠山·2023-01-13 11:51

特征提取之旋转不变性和尺度不变性的通俗理解

blog.csdn.net/julialove102123/article/details/80822076特征匹配（FeatureMatch)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建

Polya_Xue·2023-01-13 09:14

67——Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global

为了解决这个问题，提出了一种新的最先进的医学图像分割模型，SSFormer，它使用金字塔变压器编码器来提高

卜萝a·2023-01-13 06:46

使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割

图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应

·2023-01-12 19:53

How it works(15) OpenDroneMap结构简析

引入OpenDroneMap(以下简称ODM),是一套非常完整的开源无人机影像三维重建服务,我以前写过的NodeODM源码阅读就是ODM的子项目.当时我所在的公司主营业务是无人机相关,基于ODM我们打造了一套全自动化无人机数据处理链路

默而识之者·2023-01-12 17:49

数字视网膜图像血管分割

医学图像处理是图像处理领域中的重点与难点问题之一。随着数字图像处理技术的快速发展，借助电子计算机等辅助手段，医学图像的提取方法以及图像质量都得到极大的提高。眼底视网膜

小段学长·2023-01-12 17:21

用MATLAB将一幅含有血管的医学图像进行处理,满足下面的要求：...

共回答了24个问题采纳率：95.8%下边的程序是我自己编的希望能给你参考.其中的imhist是显示直方图的,如果你不用可以直接删去.我已经将程序里的图片地址写成了d:blood.jpg你将图片存在d盘,标明名字blood,注意类型为jpg即可.1.1显示更加清楚可以用直方图均衡化.程序1：%直方图均衡化,令对比度自适应直方图均衡化I=imread('你的图片(注意要用英文的.比如'd:blood.

留学测评君·2023-01-12 16:50

【图像分割】基于计算机视觉实现视网膜图像中的血管分割附matlab代码

医学图像分割在图像处理过程中起到了非常重要的作用，因为对图像的分割效果是好还是坏，将会对后续的图像处理甚至整个医疗行为产生重大影响。所以说

Matlab科研工作室·2023-01-12 16:43

3D医学图像CT dcm格式转换为png

医学图像CTdcm格式转换为png在normalize_hu（）中修改像素值，需要具体数据对象具体分析只需要在main函数中更改dcm文件路径"""读取dicom图像并将其转换为png图像读取某文件夹内的所有

为了待会去码头整点薯条·2023-01-12 16:06

语义分割损失函数系列(2):IoU损失

交叉熵损失函数好用是好用，但当数据存在严重的不平衡问题的时候，会导致结果特别糟糕，特别是在医学图像分割问题中，一般目标区域都比较小，背景区域比较大，此时用交叉熵损失函数的话得到的结果就不太好。

spectrelwf·2023-01-12 16:34

4-大规模城市场景建模与理解

方向：三维重建题目：大规模城市场景建模与理解作者：陈宝权万国伟山东大学关键词：场景重建场景理解自动扫描智能建模来自：中国计算机学报通讯12卷8期2016.08期刊：https://github.com/

Darren_pty·2023-01-12 14:40

Mask R-CNN的PyTorch实现（医学图像上的应用）

一开始是在csdn上找的代码，但在pycharm里没有调通，所以又到GitHub上copy的，在jupyternotebook上调通了。源码：https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/_static/torchvision_finetuning_instance_segmentation.ipynb参考：https://blog.csdn.n

画外人易朽·2023-01-12 11:50

【三维重建】三维重建学习笔记（5）—— 双目立体视觉系统

第五章双目立体视觉系统一、平行视图1.基础矩阵的另一种形式之前定义了基础矩阵$F={{{K}'}^{-T}}[{{T}_{\times}}]R{{K}^{-1}}$极几何不妨设世界坐标系和${{O}_{1}}$摄像机坐标系重合，${e}'$可以看成是${{O}_{1}}$在第二个像平面上投影的结果。因此可以得到：\[{e}'={K}'\left[\begin{matrix}R&T\

Quentin_HIT·2023-01-12 06:38

CV学习笔记-立体视觉（点云模型、Spin image、三维重建）

立体视觉1.立体视觉概述概述：立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中的每个像素点的深度信息。原理：在二维图像中，只有宽高两个维度的信息，而如何辨识远近的深度信息，则是仿生模拟了人眼的“视差”的原理，由于我们的左眼和右眼观察真实的物体时，成像是不同的，大脑利用了左右眼之间的图像差异，辨识了物体的远近。2.立体视觉的实现传统单目系统：生成真实世界的映像，缺乏深度信息

Moresweet猫甜·2023-01-12 06:38

三维重建学习(5)：简单地从数学原理层面理解双目立体视觉

后面默认都知道摄像机的针孔模型以及相机坐标系、世界坐标系、图像坐标系等等这些概念，如果不清楚请查看之前的博客：三维重建学习(2)：相机

hongbin_xu·2023-01-12 06:07

求图像中指定颜色区域的相对面积问题

一、问题描述下图为一张医学图像，图中的阴影面积为坏死需要切除的脑组织，其中黑色的圆圈为AI所画，红色的圆圈为临床医生所画，现在需要计算阴影面积大小。

放点花椒～·2023-01-11 20:07

文献阅读：Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

在医学图像分析领域，这种困境变得极其严重。这是因为医学图像标注总是需要医学专业知识和临床经验，这必然会引入主观性。在本文中，我们设计了一种基于师生架构的新型算法，用于噪声标签

qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：医学图像配准的深度学习方法综述

本文介绍了医学图像配准在疾病诊断、手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值。

qq_45697032·2023-01-11 17:22

colmap的使用简介

colmap的三维重建使用简介，首先colmap的安装传送门在我另一篇中有记录。本篇记录一下使用方法。1.数据集获取首先是数据集问题，可以下载自己想试着重建的数据集保存。

m0_49441146·2023-01-11 17:51

三维重建（5）之三角测量计算双目相机坐标系下三维坐标

三角测量计算三维坐标注：三角测量须在双目相机进行立体匹配之后进行计算，针对极线校正后图像关于极线校正可以参考我的上篇博文：相机成像+单应性变换+相机标定+立体校正1.双目相机成像原理详解参考：双目视觉测量原理及其实现(求取三维世界坐标)双目相机标定后将得到左右相机的内参矩阵*Al,Ar,*以及右相机相对于左相机的旋转和平移矩阵：R，T,通过单目成像原理有如下结论：于是假设左相机坐标系是测量坐标系，

明月醉窗台·2023-01-11 16:00

基于slam的三维重建_三维重建：SLAM的尺度和方法论问题

在计算机视觉中,三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程.由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识.。

weixin_39963255·2023-01-11 16:28

双目三维重建_系列篇|结构光三维重建基本原理

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息

weixin_39564853·2023-01-11 16:57

【三维重建】相机成像及坐标系之间的转换

系列文章目录本系列开始于2022.12.25，开始记录三维重建项目课题研究时的学习笔记，其中主要分为以下几部分组成：一、相机成像及坐标系之间的转换关系二、相机标定：张友正标定法三、特征检测与匹配四、运动恢复结构法文章目录系列文章目录文章目录前言一

dahei_zy·2023-01-11 16:26

[三维重建]几大坐标系

关于相机标定必须要了解几个坐标系世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系，像素坐标系网上有很多博客解释这几个概念。此处谈一些自己的理解与疑惑，不对的地方请指出。世界坐标系，表示物体在三维空间中的坐标，无论在哪个方向拍摄，三维坐标点不变。相机坐标系，以相机为原点，其原点与成像平面的主点在一个Z轴上。摄影机到成像平面的距离是F。通过刚体变换，也就是R,T旋转，平移（用齐次坐标组合表示叫外参），可以求出该三维

吃饲料的憨胖子·2023-01-11 16:54

三维重建:几种坐标系的简介

原文https://52zju.cn/?p=575定点坐标（对象坐标系）→MModelView→眼坐标系→MProjection→裁剪坐标系→w分离→标准化设备坐标系→视口转换→窗口坐标系从坐标的角度来看，过程如下：在实际当中，不存在单独的model，viewtransformation，而是将这两次变换组合成一个模式变换model-viewtransform来进行。实际上，OpenGL只定义了裁

清澈见底-66·2023-01-11 16:53

三维重建——坐标系变换

转载自：https://blog.csdn.net/Peng___Peng/article/details/51510668仅做参考资料用。为了方便自己记忆，记录一下三维坐标旋转矩阵的推导过程。坐标的旋转变换在很多地方都会用到，比如机器视觉中的摄像机标定、图像处理中的图像旋转、游戏编程等。任何维的旋转可以表述为向量与合适尺寸的方阵的乘积。最终一个旋转等价于在另一个不同坐标系下对点位置的重新表述。坐

hehehetanchaow·2023-01-11 16:23

3D-2D三维重建：PnP

简介PnP（Perspective-n-Point）描述了当我们已知n个世界坐标系下的3D空间点以及它们的2D归一化相机坐标系下的坐标时，如何估计相机位姿的方法。通常最少需要4对3D-2D点对（其中之一用于验证结果），就可以解出PnP问题。尤其是在双目或RGB-D的视觉里程计中，点的空间坐标可以由sK−1xsK^{-1}xsK−1x直接求出，sss为像素点的深度值，即可直接使用PnP估计相机运动。

$南山种豆$·2023-01-11 16:50

三维重建（1）：坐标系之间的变换

图像处理、立体视觉等等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。例如下图：构建世界坐标系只是为了更好的描述相机的位置在哪里，在双目视觉中一般将世界坐标系原点定在左相机或者右相机或者二者X轴方向的中点，不过一般我们都是选择左相机的原点。接下来重点就是关于这几个坐标系的转换，也就是说，一个现实中的物体的点，是如何在图像中成像的1.世界坐标系到相机坐标系于是，从世界坐标系

QZX-light·2023-01-11 16:20

三维重建系列——坐标系从二维到三维

首先上一个总图：下面依次介绍平移坐标，内参矩阵外参矩阵的具体表示：一，图像坐标系和像素坐标系像素坐标系中，每一像素的坐标(u，v)分别是该像素在数组中的列数和行数。所以(u，v)是以像素为单位的图像坐标系的坐标。由于(u，v)只表示像素位于数组中的行列数，并没有用物理单位表示出该像素在图像中的位置。所以建立以物理单位(毫米)表示的图像坐标系。该坐标系以图像内某一点O为原点，原点O定义在相机光轴与图

莫雪雪的blog·2023-01-11 16:49

三维重建：三维重建技术概述

基于视觉的三维重建，指的是通过摄像机获取场景物体的数据图像，并对此图像进行分析处理，再结合计算机视觉知识推导出现实环境中物体的三维信息。

ooMelloo·2023-01-11 16:19

三维重建基础：坐标系 (更新中)

文章目录概述计算机视觉：投影矩阵M：世界坐标系->像平面坐标系相机坐标系->像平面坐标系：世界坐标系->相机坐标系计算机图形：MVP变换view/camera变换常见坐标系定义colmap中的坐标系线性代数相关基础Q&A待办概述世界坐标系与相机坐标系之间存在着互逆的转换。具体有：对某个三维点的坐标进行变换：世界坐标系到相机坐标系：W2C（我们俗称的相机pose，colmap默认输出）相机坐标系到世

F_L_O_W·2023-01-11 16:48

Transformers 在医疗图像中的应用综述

在医学图像分析领域，Transformers还成功应用于全堆栈临床应用，包括图像合成/重建、配准、分割、检测和诊断。我们的论文介绍了一份立场文件和一本初级读物，以提高人们对

麻花地·2023-01-11 15:05

基于k-mean算法的医学图像分割matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述一、“K”和“means”K：有k个质心（簇）。means：质心是一个簇所有点的均值。K-means属于硬聚类。硬聚类指数据只能属于一个簇，与软聚类：数据可以不同程度的属于多个类相反。二、算法步骤S1：选取初始质心：从样本点中随机抽取K个点作为质心。S2&#x

Simuworld·2023-01-11 15:51

[Transformer]MCTrans：Multi-Compound Transformer for Accurate Biomedical Image Segmentation

MCTrans:用于精确生物医学图像分割的复合TransformerAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIMulit-CompoundTransformerNetworkPart1Transformer-Self-Attention

黄小米吖·2023-01-11 14:32

pytorch损失函数的值过大

最近上手pytorch，搭了一个3D版本的Alexnet模型用于对医学图像简单的进行分类，期间又踩了一个坑，损失函数的loss值在第二步就飙到了好几万，查了好几天也没查到为啥，最初是以为图像预处理部分的问题

老油条666·2023-01-11 11:59

计算机视觉 | 面试题：03、BN层的深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像上

Mrrunsen·2023-01-11 06:10

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