大连理工第二次医学图像处理实验Word下载.docx
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);
i_dicom=dicomread(file);
figure;
imagesc(i_dicom);
colormap(gray);
%%noise
[m,n]=size(i_dicom);
i_add=zeros(m,n);
fori=1:
10
i_noise=rand(m,n);
i_new=double(i_dicom)+500*i_noise;
ifi<
=3
figure;
imagesc(i_new);
title(strcat('
noiseimage'
num2str(i)));
end
i_add=i_add+i_new;
end
imagesc(i_add);
title('
add_noiseimage'
原始dicom图像
以下三幅是添加随机噪声后的图像,可以看出图像变得不清楚。
将10副添加了随机噪声的图像叠加到一起,发现图像又变得比添加了噪声的图像更清楚了,即叠加去噪。
但是并没有原始图像清楚,猜测原因是由于数量太少,下面尝试一百张随机噪声图像叠加后,得到第二张叠加噪声的图如下。
发现确实比用10张随机噪声叠加后的图像清楚。
说明,在去除随机噪声时,叠加去噪的效果与叠加的图片数量成正比。
2.对不同方向的条纹图像进行傅里叶变换,观察频谱中的谱峰位置与条纹方向的关系。
3.%%fftofimage1
4.file1='
Tshirt1.jpeg'
5.t1=imread(strcat(path,file1));
6.ti=rgb2gray(t1);
7.figure;
imshow(ti);
8.
9.%%fft
10.fft1=fft2(ti);
11.ffti=fftshift(fft1);
12.abs_ffti=abs(ffti);
13.figure;
imshow(log(abs_ffti+1),[]);
14.title('
logfft_tshirt1'
15.
16.%%fftofimage2
17.file2='
Tshirt2.jpeg'
18.t2=imread(strcat(path,file2));
19.tii=rgb2gray(t2);
20.figure;
imshow(tii);
21.
22.%%fft
23.fft_2=fft2(ti);
24.fftii=fftshift(fft_2);
25.abs_fftii=abs(fftii);
26.figure;
imshow(log(abs_fftii+1),[]);
27.title('
logfft_tshirt2'
28.
29.%%rotate
30.i3=imrotate(tii,30);
31.fft3=fft2(i3);
32.ff=fftshift(fft3);
33.abs_fft=abs(ff);
34.figure;
imshow(log(abs_fft+1),[]);
35.title('
rotate_logfft'
36.由于该衬衫是纵纹图样较多,即横向频率变化更多,所以得到了二维傅里叶变换的图像横直方向更亮
由于该衬衫是横纹图样较多,即纵向频率变化更多,所以得到了二维傅里叶变换的图像竖直方向更亮
将图像旋转后做二位傅里叶变化得到下图,与上面log_tshirt2的图像做对比可以看出,新的傅里叶变化相当于原傅里叶变化旋转了30度,同时还添加了一些其他成分。
3.读入一幅较大的图像,将其降采样到较小的尺寸,然后重新插值回原尺寸,比较不同的插值方法的效果。
%%resize
file3='
BBB.jpg'
t3=imread(strcat(path,file3));
t4=rgb2gray(t3);
imshow(t4);
[m,n]=size(t4);
t5=imresize(t4,[m/8,n/8]);
imshow(t5);
title('
dowmsample'
t6=imresize(t5,[m,n],'
nearest'
t7=imresize(t5,[m,n],'
bilinear'
t8=imresize(t5,[m,n],'
bicubic'
subplot(2,3,1);
original'
subplot(2,3,2);
downsample'
subplot(2,3,3);
imshow(t6);
up_nearest'
subplot(2,3,4);
imshow(t7);
up_bilinear'
subplot(2,3,5);
imshow(t8);
up_bicubic'
局部图对比
有图像可见,降采样之后图像分辨率降低,变得不清楚。
然后分别用三种不同的插值方法(nearest,bilinear,bicubic)恢复图像,可以看出,恢复出的图像的清晰程度是依次增加的,但是都没有原始图像那么清楚。
4.对图像进行一级小波变换,观察变换的结果。
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(tii,'
db1'
dec2d=[cA1,cH1;
cV1,cD1];
imagesc(dec2d);
可见右上角图只有横纹,左下角图只有竖纹,右下角图只有斜纹。
三.整体代码
%%fftofimage1
file1='
t1=imread(strcat(path,file1));
ti=rgb2gray(t1);
%%fft
fft1=fft2(ti);
ffti=fftshift(fft1);
abs_ffti=abs(ffti);
%%fftofimage2
file2='
t2=imread(strcat(path,file2));
tii=rgb2gray(t2);
fft_2=fft2(ti);
fftii=fftshift(fft_2);
abs_fftii=abs(fftii);
%%xuanzhuan
i3=imrotate(tii,30);
fft3=fft2(i3);
ff=fftshift(fft3);
abs_fft=abs(ff);
imagesc(t4);
imagesc(t5);
imagesc(t6);
imagesc(t7);
imagesc(t8);
%%xiaobobianhuan
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2(tii,'
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- 大连理工 第二次 医学 图像 处理 实验