GDCM的mosaic图像拆分程序

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本文介绍了如何使用GDCM库中的SplitMosaicFilter将医疗图像的mosaic组合图拆分为单独的图像。通过示例代码展示了读取、处理和保存拆分后的图像文件的过程。

GDCM的mosaic图像拆分程序

在医疗图像处理中,mosaic技术是一种广泛使用的技术,它可以将多个图像数据组合成一个单一的mosaic图像。如果想要对mosaic图像进行处理,就需要将其拆分成多个单一的图像,这时候就可以使用GDCM库中的SplitMosaicFilter来实现。

SplitMosaicFilter是一个模板类,可以处理不同类型的mosaic图像,如RGB、YBR_FULL和YBR_FULL_422等。使用该类,只需指定输入和输出的文件路径即可。

下面是一个基于GDCM的mosaic图像拆分程序的示例代码:

#include <iostream>
#include "gdcmReader.h"
#include "gdcmWriter.h"
#include "gdcmSplitMosaicFilter.h"

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 输入图像文件路径
    const char* inputFile = "input.dcm";
    // 输出图像文件路径
    const char* outputFile = "output.dcm";
  
    // 读取输入图像文件
    gdcm::Reader reader;
    reader.SetFileName(inputFile);
    if (!reader.Read())
    {
        std::cerr << "Failed to read input file: " << inputFile << std::en
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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