医学图像处理与成像技术实验报告.docx
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医学图像处理与成像技术实验报告.docx
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医学图像处理与成像技术实验报告
实验一将真彩色图象转化为灰度图象并进行变换
一、实验目的
1、了解图像处理基本方法、理解图像颜色空间基本操作及相互变换方法;
2、了解并掌握Matlab图像处理算法实现的基本过程;
3、掌握彩色图像处理和变换基本方法(Matlab/VC++实现);
4、熟悉并理解灰度图像的基本操作和变换。
2、实验内容
将所给图像进行不同颜色空间转换(在Matlab下实现),观察图像特征及理解图像转换基本关系式和不同分量特征。
3、实验源程序
1.将彩色图变换为灰度图像
m文件:
function[Y,I,Q]=RGB2YIQ(seq)
[NMcnum]=size(seq);
Y=zeros(N,M,num);
I=zeros(N,M,num);
Q=zeros(N,M,num);
frames=double(seq);
fori=1:
N
forj=1:
M
Y(i,j,1)=0.10*frames(i,j,1)+0.60*frames(i,j,2)+0.30*frames(i,j,3);
end
end
command窗口命令:
seq=imread('prettygirl.jpg');
[Y,I,Q]=RGB2YIQ(seq);
subplot(1,2,1),imshow(seq),title('原彩色图');
subplot(1,2,2),imshow(uint8(Y)),title('灰度图');
变换所得图像如下:
2.将彩色图变换为HSV空间的图
command窗口命令:
seq=imread('prettygirl.jpg');
hsv=RGB2HSV(seq);
figure
(1);
subplot(1,2,1),imshow(seq),title('原彩色图');
subplot(1,2,2),imshow(hsv),title('HSV空间图');
变换所得图像如下:
3.将彩色图变换为YCBCR空间的图
command窗口命令:
ycbcr=RGB2YCBCR(seq);
figure
(2);
subplot(1,2,1),imshow(seq),title('原彩色图');
subplot(1,2,2),imshow(ycbcr),title('YCBCR空间图');
变换所得图像如下:
实验二图像的FFT变换实验
一、实验目的
1、练习VisualC++的一些FFT变换的算法实现方式;
2、编写VisualC++关于图像的FFT变换函数的编写和调试;
3、熟悉FFT变换在图像处理中的作用及功能;
4、熟悉FFT变换后的显示基本算法;
5、学会编写图像的FFT变换相关函数:
二、实验源程序及处理结果
1.对图像blobs.png进行二维傅里叶变换
S=imread('blobs.png');
K=fft2(S);
Y=fftshift(K);
figure
(1);
subplot(121),imshow(S);title('原灰度图图');
subplot(122),imshow(Y);title('二维傅里叶变换图像');
变换所得图像如下:
2.图像blobs.png二维傅里叶变换的频谱
S=imread('blobs.png');
figure
(2);
Y=fftshift(fft2(S));
subplot(121),imshow(S);title('原灰度图');
subplot(122),imshow(log(abs(Y)),[]);title('傅里叶变换后的频谱');
变换所得图像如下:
实验三图像增强设计实验
一、设计任务与要求
编程实现下列功能:
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示,显示灰度直方图,对图象进行直方图均衡化处理,显示处理后图象及直方图,画出灰度变换曲线,以BMP格式存储处理后图象。
二、实验源程序
1.显示灰度直方图—调用函数方式
S=imread('model.bmp');
figure
(1);
subplot(121);imshow(S);title('原黑白灰度图像');
subplot(122);
imhist(S),title('变换后的灰度直方图');
xlabel('灰度值');ylabel('概率密度');
变换所得图像如下:
2.提高对比度—调用函数方式(将图像的灰度值扩散到整个灰度范围中)
S=imread('model.bmp');
M=histeq(S);
figure
(2);
subplot(121);imshow(S);title('原黑白灰度图像');
subplot(122);
imshow(M),title('变换后的图');
变换所得图像如下:
3.获得灰度直方图并进行直方图均衡化处理
S=imread('model.bmp');
[m,n]=size(S);
M=zeros(1,256);
fork=0:
1:
255
M(k+1)=length(find(S==k))/(m*n);
end
figure
(1);subplot(221),imshow(S);title('原灰度图');
figure
(1);subplot(222);bar(0:
1:
255,M,'g');
title('原图像直方图');
xlabel('灰度值');
xlabel('灰度值');
S1=zeros(1,256);
fori=1:
1:
256
forj=1:
i
S1(i)=M(j)+S1(i);
end
end
S2=round(S1*256);
fori=1:
256
Meq(i)=sum(M(find(S2==i)));
end
figure
(1),subplot(223);
bar(0:
1:
255,Meq,'b');
title('均衡化后的直方图');
xlabel('灰度值');
ylabel('概率密度');
figure
(1);subplot(224);plot(0:
1:
255,S2,'r');
legend('灰度变化曲线');
xlabel('原图像灰度级');
ylabel('均衡化后灰度级');
变换所得图像如下:
4.对图像进行均衡化处理
K=S;
fori=0:
255
K(find(S==i))=S2(i+1);
end
figure
(2);subplot(121);
imshow(S);title('原灰度图');
figure
(2);subplot(122);
imshow(K);title('均衡化后图像');
变换所得图像如下:
5.用PS软件进行处理
5.1原始图像及其直方图:
5.2增强对比度后的图像及其直方图:
5.3观察lena.bmp的原图像及直方图,并进行变换
5.3.1原始图像及其直方图:
5.3.2进行灰度(反相)变换后的图像及其直方图:
5.3.3平滑处理后的图像及其直方图:
5.3.4直方图均衡化处理后的图像及其直方图:
5.3.5图像锐化处理后的图像及其直方图:
实验四图像分割设计实验
一、设计任务与要求
1、编程实现下列功能:
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示,用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测,显示处理后图象,以BMP格式存储处理后图象。
2、编程实现下列功能:
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示,用鼠标点击图象上某一点,以灰度相近原则进行区域生长,显示处理后图象,以BMP格式存储处理后图象。
二、实验源程序及处理结果
1.对图像进行边缘检测,程序如下:
1.S=imread('pepper.bmp');
figure
(1);subplot(121);imshow(S);title('原灰度图');
ban=[111;1-81;111];
K=edge(uint8(S),'log');
figure
(1);subplot(122);imshow(K);title('边缘检测结果');
imwrite(k,'new.bmp');
变换所得图像如下:
2.图像分割处理,程序如下:
RAM=imread('pepper.bmp');
figure
(1);subplot(121);
imshow(RAM),title('原始图
像');
RAM=double(RAM);
[M,N]=size(RAM);
[y,x]=getpts;
x1=round(x);
y1=round(y);
seed=RAM(x1,y1);
Y=zeros(M,N);
Y(x1,y1)=1;
sum=seed;
suit=1;
count=1;
threshold=15;
whilecount>0
s=0;
count=0;
fori=1:
M
forj=1:
N
ifY(i,j)==1
if(i-1)>0&&(i+1)<(M+1)&&(j-1)>0&&(j+1)<(N+1)
foru=-1:
1
forv=-1:
1
ifY(i+u,j+v)==0&abs(I(i+u,j+v)-seed)<=threshold&1/(1+1/15*abs(I(i+u,j+v)-seed))>0.8%
Y(i+u,j+v)=1;
count=count+1;
s=s+RAM(i+u,j+v);
end
end
end
end
end
end
end
suit=suit+count;
sum=sum+s;
seed=sum/suit;
end
figure
(1);subplot(122);
imshow(Y),title('分割后图像');
imwrite(Y,'Q.bmp');
变换所得图像如下:
3.模板匹配(PS中进行处理)
3.1点击模板,则出现如下对话框
3.2根据需要设定模板矩阵的值(纵向梯度)
3.3处理结果如下:
3.4根据需要设定模板矩阵的值(对角线方向)
3.5处理结果如下:
3.6根据需要设定模板矩阵的值(横向梯度)
3.7处理结果如下:
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