医学图像处理实验.docx
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医学图像处理实验.docx
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医学图像处理实验
实验一
yq1
I=imread('cameraman.tif');%读黑白图像
subplot(2,2,1);imshow(I)%显示图像
subplot(2,2,2);imhist(I)%显示直方图
J=imadjust(I,[0.020.7],[01]);%对比度增强
subplot(2,2,3);imshow(J)
subplot(2,2,4);imhist(J)
I1=imresize(I,0.5);imview(I1)%缩小
I2=imresize(I,1.5);imview(I2)%放大
I3=imrotate(I,45,'bilinear','crop');imview(I3)%旋转45°
%%原图、直方图对比度增强、直方图
%%缩小
%%放大
%%旋转45°
yq2
I=imread('pears.png');
imshow(I);
I1=rgb2gray(I);%把彩色图像转换成灰度图像
figure,imshow(I1);
info=imfinfo('pears.png')%查询文件信息
imwrite(I1,'D:
\yq\小小.png');%写图像
info=
Filename:
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\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\pears.png'
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53:
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yq3
[I,map]=imread('trees.tif');
imshow(I,map)
I1=ind2gray(I,map);%把索引色转换成灰度图像
figure,imshow(I1,map)
%%索引色图像
%%灰度图像
实验二
yq4
%%对比度调整
I=imread('pout.tif');
subplot(2,2,1);imshow(I);
subplot(2,2,2);imhist(I);
J=imadjust(I,[0.30.7],[01]);
subplot(2,2,3);imshow(J);
subplot(2,2,4);imhist(J);
%%原图、直方图对比度增强、直方图
yq5
%%直方图均衡化:
I=imread('pout.tif');
imshow(I);
figure,imhist(I);
[J,T]=histeq(I,64);
figure,imshow(J);
figure,imhist(J);
yq6
%%线性滤波的MATLAB实现
I=imread('kids.tif');
I1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加椒盐噪声
K1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;
K2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;
K3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;
subplot(2,2,1);imshow(I1);title('噪声图像');
subplot(2,2,2);imshow(K1);title('3×3');
subplot(2,2,3);imshow(K2);title('5×5');
subplot(2,2,4);imshow(K2);title('7×7');
yq7
%%中值滤波MATLAB实现
I=imread('eight.tif');
imshow(I);
J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);
figure;imshow(J);
K1=medfilt2(J,[3,3]);
K2=medfilt2(J,[5,5]);
K3=medfilt2(J,[7,7]);
figure,imshow(K1);
figure,imshow(K2);
figure,imshow(K2);
%%原图
%%加高斯噪声
实验4
实验四:
图像的配准与融合
一、实验目的
(1)熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法
(2)掌握基于特征点的图像配准的过程。
(3)掌握常用的图像融合方.
二、实验的主要仪器设备
(1)微型计算机
(2)MATLAB软件(安装图像处理工具箱)
(3)参考MRI图像与待配准的CT图像
三、实验原理
图像配准指的是将同一场景的两幅或多幅图像进行对准。
一个典型的应用是,将一幅图像(称为基准图像)作为其他图像(称为输入图像)的参照进行比较。
图像配准的目的是,通过对输入图像进行空间变换,使输入图像与基准图像对准。
使用点映射的图像配准包括以下步骤:
.将图像读入到MATLAB空间;
.指定图像中的成对控制点;
.保存控制点对;
.指定要使用的变换类型,并根据控制点对推测参数。
.对没有配准的图像进行变换,使之对准。
四、试验内容
1、读入图像
M=imread('C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\ct.jpg');
figure,imshow(M);
N=imread('C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri.jpg');
figure,imshow(N);
2、选择控制点
cpselect(M,N);
3、将控制点保存到MATLAB工作区间
input_points=
305.8058208.6547
236.7410256.5396
246.8705315.4748
262.5252395.5899
4、调整控制点的位置和指定变换类型计算参数
input_points_corr=cpcorr(input_points,base_points,M,N);
mytform=cp2tform(input_points_corr,base_points,'linearconformal');
info=imfinfo('C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri.jpg');
5、配准图像,并显示
registered=imtransform(unregistered,mytform,'XData',[1info.Width],'YData',[1info.Height]);
figure,imshow(registered),title('配准后图像');
6、融合
M1=imread('C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri.jpg');%读入图像
M2=imread('C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\hh.jpg');
[m1n1]=size(M1);%判断图像大小是否一致
[m2n2]=size(M2);
if(m1~=m2)|(n1~=n2)
error('Inputimagesarenotofsamesize');
end;
M1=im2double(M1);%数据类型转换
M2=im2double(M2);
M3=0.5*M1+0.5*M2;%图像加权融合
M3=im2uint8(M3);
M4=0.3*M1+0.7*M2;
M4=im2uint8(M4);
subplot(2,2,1);imshow(M1),title('原始MRI图像');%显示图像
subplot(2,2,2);imshow(M2),title('配准后的CT图像');
subplot(2,2,3),imshow(M3),title('加权因子0.5,0.5融合后的图像');
subplot(2,2,4),imshow(M4),title('加权因子0.3,0.7融合后的图像');
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- 医学 图像 处理 实验
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