医学图像处理及三维重建技术研究

医学图像处理及三维重建技术研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:
作者:陈家新
出品人:
页数:189
译者:
出版时间:2010-5
价格:40.00元
装帧:
isbn号码:9787030272614
丛书系列:
图书标签:
  • 图像处理
  • 医学
  • 科学
  • 医学图像处理
  • 三维重建
  • 医学影像
  • 图像处理
  • 计算机视觉
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  • 生物医学工程
  • 医疗器械
  • 算法研究
  • 图像分析
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具体描述

《医学图像处理及三维重建技术研究》以医学图像三维成像过程的各个阶段为主线,系统地介绍了医学图像的预处理,阐述了图像的分割、插值、网格简化、绘制及应用等方面的基本概念、基本理论、基本方法和应用实例。全书共分7章,可分为三个部分,第一部分(第1~3章)介绍与医学图像的预处理相关的主要技术;第二部分(第4、5章)详细介绍医学图像的分割、插值及图形图像融合的相关理论、方法与应用实例;第三部分(第6、7章)主要介绍三维成像过程的图像简化、三维建模、科学计算可视化等理论、方法和应用技术。

好的,这是一份关于一本不同主题图书的详细简介,旨在避免提及您提到的“医学图像处理及三维重建技术研究”相关内容,并力求自然流畅: --- 《古籍修复与数字化档案构建:传统工艺的现代应用与未来展望》 图书简介 本书深入探讨了中国传统古籍的保护、修复技术,并详细阐述了如何将这些精妙的传统工艺与现代数字化技术相结合,构建一套全面、高效的古籍档案管理体系。在全球化与信息爆炸的时代背景下,如何有效抢救、保护那些承载着数千年中华文明精髓的脆弱纸质文献,是当代文化遗产保护领域面临的重大课题。本书旨在为古籍修复师、图书馆及博物馆工作人员、数字人文研究者提供一个扎实的理论基础与详尽的实践指导。 第一部分:古籍的材质特性与病害诊断 本部分首先构建了对中国古代书籍载体材料的系统认知。我们从纸张、丝帛、皮纸等不同载体的纤维结构、制作工艺入手,分析了它们在历史长河中形成的物理和化学性质。重点剖析了影响古籍寿命的主要病害类型,包括物理性损伤(如撕裂、虫蛀、火烧)、化学性退化(如酸性水解、氧化变色、霉变)以及环境诱发性损害。 在病害诊断环节,本书摒弃了传统经验依赖的局限性,引入了现代材料科学的分析方法。通过非接触式检测技术,如红外反射光谱、紫外荧光分析等,我们可以无损地识别纸张的纤维成分、墨色的化学构成,以及潜在的早期病变区域。详细介绍了病害严重程度的分级标准与诊断流程,确保修复前的评估科学、精确。 第二部分:传统修复工艺的精细化实践 古籍修复是时间的艺术,是对手工艺的极致尊重。本书的第二部分系统梳理和图解了多项核心传统修复技术,力求展现每一步操作背后的深厚文化底蕴与技术要求。 2.1 基础处理与清洁 这一章详细讲解了针对不同病害的初步处理,包括科学的除尘技术、除霉处理(强调不同霉菌的生物特性与应对方案),以及脱酸处理的原理与操作规范。特别对“洗书”这一高风险环节进行了深入探讨,区分了针对不同历史时期、不同纸张韧性的水性与非水性清洁方法,平衡了清洁效果与文献完整性的关系。 2.2 补纸与接纸技术 补纸是修复的核心环节。本书详尽介绍了传统手工宣纸的制作选材标准,并针对不同部位(如书口、书页边缘、字口缺失)的受损情况,提供了相应的补纸技术。从“全损”的“通补”到“局部”的“嵌补”,每一种技法都配有精密的步骤分解图,强调了“以旧衬新”的材料兼容性原则,确保修复后的纸张厚度、韧性与原有纸张达到最佳匹配。此外,对于线装书的 ছে 痕处理、缝线的更换与加固,也给出了严格的规范。 2.3 修复装帧的恢复与加固 装帧不仅是保护,也是古籍审美的一部分。本书复原了宋、元、明、清不同历史时期的标准装帧样式,包括蝴蝶装、经折装、册页装等的恢复要领。重点讨论了封面、书脊的翻包技术,如何使用传统绢布、纸张材料重新包裹书壳,并教授了针对脆弱书脊的内衬加固技术,使其在视觉上保持原貌的同时,具备现代展示和翻阅的强度。 第三部分:数字化转型与档案管理构建 面对海量古籍的保护需求,传统修复速度难以匹配信息传播的广度。因此,本书将视野拓展至数字化领域,探讨如何将修复后的珍贵文献转化为持久的数字资产。 3.1 高精度采集与色彩还原 本章专注于文物级高精度图像采集的标准制定。详细介绍了文物级扫描仪、专业摄影设备的选型标准,以及灯光、景深、曝光时间对最终图像质量的影响。核心内容聚焦于色彩管理,讨论了如何建立可靠的色彩配置文件(ICC Profile),以确保数字化图像的色彩空间能够真实复现古籍在不同光照和材质下的原始状态,包括墨色的深浅变化和纸张的自然泛黄。 3.2 图像的质量控制与元数据构建 采集并非终点,质量控制是关键。本书提供了针对古籍图像的去噪、去残影、校正透视畸变等后处理流程。同时,强调了元数据(Metadata)在数字档案中的核心地位。从描述性元数据(如版本、作者、藏书印)到结构性元数据(如页码顺序、裁切信息),构建符合国际标准的 Dublin Core 或 MARC 21 结构,确保档案的长期可检索性和互操作性。 3.3 交互式阅读体验与知识可视化 最后,本书探讨了数字化成果的应用层面。如何利用三维扫描技术(非医学用途的文物表面形貌采集)对古籍的物理形态进行记录,辅以交互式平台,使用户可以在虚拟环境中“翻阅”和“触摸”古籍的细节。此外,还探讨了如何通过构建古籍知识图谱,将不同版本、不同地域的文献关联起来,为历史文献研究提供全新的可视化工具。 结语 《古籍修复与数字化档案构建》是一部立足于传统,面向未来的专业著作。它不仅是对古籍修复技艺的系统性总结,更是对文化遗产在信息时代如何实现“永生”的深度思考与实践指南。本书坚信,科技赋能的精准保护,是延续人类文明记忆的坚实桥梁。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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读到这本书的名称,我不禁想象它是否会是一本集理论与实践于一体的优秀著作。我期待它能详细阐述医学图像处理的数学原理和算法模型,同时也会提供大量的实际操作指导。例如,在三维重建方面,书中是否会从基础的几何变换、插值算法讲起,然后逐步深入到一些更高级的重建技术,比如等表面重建、多视角成像重建等?我特别希望能看到书中对不同重建算法的优劣进行对比分析,并给出在不同应用场景下的选择建议。另外,对于“研究”这两个字,我推测这本书的内容可能不仅仅局限于现有技术的介绍,更有可能包含了作者在相关领域的一些创新性成果和研究思路,例如新的图像处理算法、更高效的三维重建方法,或者在特定疾病诊断中的新颖应用。我希望这本书能够启发我,不仅理解现有的技术,更能思考未来的发展方向,为我自己的研究提供新的视角和动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当专业,采用了一种低饱和度的蓝色调,搭配上抽象的医学影像数据流和三维网格的叠加,第一眼就给人一种严谨、深入的科研气息。虽然我对书名中的“医学图像处理”和“三维重建技术”具体涉及哪些方面还不太清楚,但仅仅从视觉呈现上,我就能感受到作者团队在这本书的倾注的心血。封面的字体清晰,排版合理,没有那种杂乱无章的感觉。书的装帧也显得很厚实,纸张的质感也很好,摸起来不会有廉价感。我特别喜欢封面上那种若隐若现的网格结构,仿佛暗示着书中会深入探讨数字化的过程,以及如何将二维的影像转化为可操作的三维模型。这本书的出现,无疑会吸引到那些对医学影像分析和可视化有浓厚兴趣的研究者,或者是在临床工作中需要借助这些先进技术来辅助诊断和治疗的医生。我期待着它能够引领我进入一个全新的视野,去探索那些肉眼无法直接触及的微观世界,理解疾病的发生发展过程,并从中找到更有效的干预手段。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题立刻引起了我的注意,它似乎触及了当前医学影像领域的一个核心难点与热点。我一直在思考,这本书是否会深入探讨医学图像处理中的一些挑战性问题,例如低质量图像的处理、多模态图像的融合,以及如何处理那些具有复杂解剖结构和病变特征的图像。而“三维重建技术”部分,我猜测会涵盖从二维切片到三维模型的转换过程,其中可能涉及到大量的几何计算和数据处理。我会关注书中是否会介绍一些常用的三维重建软件或工具,并指导读者如何使用它们。此外,我对书中可能提及的关于三维重建模型的评估和验证方法也十分感兴趣,例如如何量化重建结果的精度,以及如何确保重建模型能够真实地反映病灶的形态和空间关系。这本书的出现,或许能为我解决在实际研究或临床工作中遇到的相关技术难题提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书,第一印象是它的内容似乎非常前沿,尤其是在“三维重建技术”这个方向。我设想书中可能会涵盖多种不同的三维重建算法,比如基于体素的方法、基于表面重建的方法,甚至可能还会涉及到深度学习驱动下的重建技术。我很好奇它是否会详细介绍不同算法的优缺点,以及在实际应用中,如何根据具体的医学影像数据(例如CT、MRI、超声等)选择最合适的重建策略。这本书的名字让我联想到,它也许会带领读者从基础的图像分割、配准等步骤开始,逐步深入到复杂的模型构建过程,最终实现对病灶、器官甚至整个身体结构的精确三维可视化。这对于外科手术的术前规划、医疗器科的教学演示,以及新药研发的生物模型构建,都具有极其重要的意义。我期望它能提供丰富的案例分析,展示这些技术如何在实际的临床问题中得到应用,从而激发我更多的思考和创新灵感。

评分☆☆☆☆☆

我对于书中“医学图像处理”部分的介绍充满了好奇,特别是它会如何与“三维重建技术”紧密结合。我推测,书中可能会从基础的数字图像处理技术讲起,比如滤波、增强、边缘检测等,然后逐步过渡到医学图像特有的预处理技术,例如噪声去除、伪影校正、对比度增强等,这些都是保证后续三维重建质量的关键步骤。我尤其关注它是否会探讨不同成像模态(如X射线、CT、MRI、PET等)图像的特点,以及针对这些特点,需要采取哪些不同的图像处理方法。书中会不会涉及一些高级的图像分割技术,比如基于阈值的分割、区域生长法、以及近年来备受关注的深度学习分割模型?我希望它能够详细解释这些方法的原理,并提供相应的实现思路,这样我才能更好地理解如何从原始的二维影像数据中提取出有用的信息,为构建精确的三维模型打下坚实的基础。

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一般,过时,速读,没有ITK+VTK,2010年的书还在用VC6

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