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C#处理医学图像(二):基于Hessian矩阵的医学图像增强与窗宽窗位
】的更多相关文章
C#处理医学图像(二):基于Hessian矩阵的医学图像增强与窗宽窗位
根据本系列教程文章上一篇说到,在完成C++和Opencv对Hessian矩阵滤波算法的实现和封装后, 再由C#调用C++ 的DLL,(参考:C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比) 功能虽然已经实现,但在实际应用中要考虑到性能和耦合,本篇将介绍性能方面的注意点以及和其他功能的联动. 我们将Demo里面的功能集成到正式工程中: 1.新建一个新窗体,用来显示结果和调整滤波参数: 其中滑块控件选择工具箱中的Slider,定义好控件样式,变化事件选择PreviewMous…
C#处理医学图像(一):基于Hessian矩阵的血管肺纹理骨骼增强对比
在医院实际环境中,经常遇到有问题的患者,对于一些特殊的场景,比如骨折,肺结节,心脑血管问题 需要图像对比增强来更为清晰的显示病灶助于医生确诊,先看效果: 肺纹理增强: 肺结节增强: 血管对比增强: 骨骼对比增强: 根据参考资料: MATLAB版本: https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/24409-hessian-based-frangi-vesselness-filter 算法原理: https://baike.baidu.co…
Hessian矩阵与多元函数极值
Hessian矩阵与多元函数极值 海塞矩阵(Hessian Matrix),又译作海森矩阵,是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵.虽然它是一个具有悠久历史的数学成果.可是在机器学习和图像处理(比如SIFT和SURF特征检測)中,我们也经常遇到它.所以本文就来向读者道一道Hessian Matrix的来龙去脉.本文的主要内容包括: 多元函数极值问题 泰勒展开式与Hessian矩阵 多元函数极值问题 回忆一下我们是怎样处理一元函数求极值问题的. 比如.f(x)=x2,我们会先求一阶导数,即f′(x)…
java学习-zxing生成二维码矩阵的简单例子
这个例子需要使用google的开源项目zxing的核心jar包 core-3.2.0.jar 可以百度搜索下载jar文件,也可使用maven添加依赖 <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>core</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> 下面是将生成的二维码矩阵写入…
Hessian矩阵与牛顿法
Hessian矩阵与牛顿法 牛顿法 主要有两方面的应用: 1. 求方程的根: 2. 求解最优化方法: 一. 为什么要用牛顿法求方程的根? 问题很多,牛顿法 是什么?目前还没有讲清楚,没关系,先直观理解为 牛顿法是一种迭代求解方法(Newton童鞋定义的方法). 假设 f(x) = 0 为待求解方程,利用传统方法求解,牛顿法求解方程的公式: f(x0+Δx) = f(x0) + f′(x0) Δx 即 f(x) = f(x0) + f′(x0) (x-x0) 公式可能大家会比较熟悉,一阶泰勒展式,…
【机器学习】梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数的含义
想必单独论及" 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数"等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是很多人难以记住的概念,其它三个概念很容易记住,但却在某些时候很容易混淆. Hessian矩阵:设有凸函数f(X),X是向量(x1,x2,..., xn),Hessian矩阵M定义为:M的第…
梯度、Hessian矩阵、平面方程的法线以及函数导数的含义
本文转载自: Xianling Mao的专栏 =========================================================================== 想必单独论及“ 梯度.Hessian矩阵.平面方程的法线以及函数导数”等四个基本概念的时候,绝大部分人都能够很容易地谈个一二三,基本没有问题. 其实在应用的时候,这几个概念经常被混淆,本文试图把这几个概念之间的关系整理一下,以便应用之时得心应手. 这四个概念中,Hessian矩阵是最不容易混淆,但却是…
Keil MDK STM32系列(二) 基于标准外设库SPL的STM32F401开发
Keil MDK STM32系列 Keil MDK STM32系列(一) 基于标准外设库SPL的STM32F103开发 Keil MDK STM32系列(二) 基于标准外设库SPL的STM32F401开发 Keil MDK STM32系列(三) 基于标准外设库SPL的STM32F407开发 Keil MDK STM32系列(四) 基于抽象外设库HAL的STM32F401开发 Keil MDK STM32系列(五) 使用STM32CubeMX创建项目基础结构 Keil MDK STM32系列(六)…
CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询)
本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(…
Jacobian矩阵和Hessian矩阵
1.Jacobian矩阵 在矩阵论中,Jacobian矩阵是一阶偏导矩阵,其行列式称为Jacobian行列式.假设 函数 $f:R^n \to R^m$, 输入是向量 $x \in R^n$ ,输出为向量 $f(x) \in R^m$ ,那么对应的Jacobian矩阵 $J$ 是一个 $m*n$ 的矩阵,其定义如下: \[\mathbf J = \frac{d\mathbf f}{d\mathbf x} = \begin{bmatrix}\dfrac{\partial \mathbf{f}}{\…