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医学图像处理期末考试

医学图像处理期末考试

医学图像处理实验报告

医学图像处理实验报告 班级专业姓名学号 实验名称:图像增强 一、实验目的 1:理解并掌握常用的图像的增强技术。 2:熟悉并掌握MA TLAB图像处理工具箱的使用。 3:实践几种常用数字图像增强的方法,增强自主动手能力。 二、实验任务 对于每张图像(共三张图片),实现3种图像增强方法。根据图像的特点,分别选用不用的图像增强算法。 三、实验内容(设计思路) 1、artery_vessel (1)直方图均衡化 直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。 图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数,是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律,可以通过图像变换进行直方图调整,获得较好的视觉效果。 直方图均衡化是指:采用累积分布函数(CDF)变化生成一幅图像,该图像的灰度级较为均衡化,且覆盖了整个范围[0,1],均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是:将一幅灰度分布集中在较窄区间,细节不够清晰的图像,修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀,令图像的细节清晰,达到图像增强的目的。 (2)中值滤波加直方图均衡化 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板,

医学图像处理(名词解释广医)

1.单元数组:单元数组中的数据成员是用数字来标识的,是每一个元素为一个单元的数组 2.结构体:结构体的数据成员是用名称来标识的,组成成员为字段,结构体采用点号来调 用(访问)字段中的数据;7 3.灰度图像:灰度图像对应着一个数据矩阵(二维数组),数组元素的值表示图像在该位 置上的亮度值;23 4.二值图像:灰度级为2的图像就是二值图像,二值图像只有两个颜色,黑与白;23 5.RGB图像:RGB图像有三个颜色值,用mxnx3数组表示,分别表示红色值。绿色值、蓝 色值;23 6.HSV图像:HSV图像也是用mxnx3数组表示的,三个矩阵分别表示色彩值、饱和度、 亮度;24 7.索引图像:索引图像由数值矩阵和颜色映射数组组成,数值矩阵是每个像素的颜色索引 编号,通过这个编号到颜色数组中寻找颜色;24 8.JPEG图像JPEG标准时目前比较流行的连续色调静止画面标准,是一种很灵活的 格式,具有调节图像质量的功能,允许用不同的压缩比列对文件进行压缩,支持多种压缩级别;27 9.GIF图像:GIF文件的数据时一种基于LZW算法的、连续色调的无损压缩的格式, 分为静态GIF和动画GIF两种;27 10.MPEG图像:是国际标准化组织制定的标准,可以压缩视频、音频。动画数字形式; 29 11.基于图像的动画制作:动画效果是由一幅幅图形变化产生的,如果这些图形来自于图像, 那么就称改动画为基于图像的动画;31 12.最近邻插值方法:最近邻插值方法是imresize函数默认的插值方法,就是令变 换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值;39 13.双线性插值方法:双线性插值是由两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心 思想是在两个方向分别进行一次线性插值;41 14.双立方插值方法:“双”的意思就是在计算了横向插值影响的基础上,把上述运算 拓展到二维空间,再计算纵向插值影响的意思,双立方插值的每个插值是由它附近的(4 x 4)个邻近象素值推算出来的,双立方插值算法能够得到相对清晰的画面质量,不过计算量也变大;41 15.领域操作:是指在图像操作时,输入要处理的像素的某领域内各个像素值,输出 要处理的像素的新值;48 16.分离块操作:使用函数colfilt进行图像领域distinct操作56 17.图像增强:是对图像进行操作,得到视觉更好或者更有用的新图像;59 18.灰度调整:灰度调整方法是基于灰度直方图的一种图像增强方法,增加灰度图像 的明暗对比度,使图像变得更加清楚;60 19.图像滤波:滤波是一种应用广泛的图像处理技术,可以通过滤波来强调或删除图 像的某些特征,滤波是一种领域操作,即处理后的图像每个像素值是原来像素周围的颜色值经过某种计算得到的;69 20.图像矩阵的特征值:设 A 是n阶方阵,如果存在数m和非零n维列向量x,使得 Ax=mx 成立,则称m 是A的一个特征值。非零n维列向量x称为矩阵A的属于(对应于)特征值m的特征向量;84

数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况,通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容,抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析,这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性,例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。 图1显微光学系统与图像采集系统示意图

医学影像图像处理 第二章

填空题 1、(像素)是组成数字图像的基本元素 2、经过(采样)和(量化)两个过程,模拟图像就可以转化成数字图像 3、(采样)是指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。 4、在进行采样时,(采样间隔)的选取是一个非常重要的问题,它决定了采样后图像的质量,即忠实于原图像的程度。 5、(量化)就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值来表示的过程。 6、由模拟图像转换的数字图像质量由两个指标来衡量,分别是(采样密度)和(采样频率)。 选择题: 1、根据一维采样定理,若一维信号g(t)的最大频率为ω,以( A )为间 隔进行采样,则能够根据采样结果g(iT) (i=…, -1, 0, 1,…)完全恢复g(t) A T≤1/2ω B T≤ω C T≥1/2ω D T≥ω 2、连续图像经过采样之后所获得的数字图像的效果与以下(AB)评价参 数有关。 A采样密度B采样频率 C 灰度值 D 量化等级 3、一般,当限定数字图像的大小时,为了得到质量较好的图像可采用如下 原则:AB

A对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓 B对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊(混叠) C对缓变的图像,应该粗量化,细采样,以避免假轮廓 D对细节丰富的图像,应粗采样,细量化,以避免模糊(混叠) 4、以下对矢量图的描述正确的是( BC )矢量图图像使得具有两个优点: 一是它的文件数据量很小;二是图像质量与分辨率无关 A 公式化表示 B文件数据量小 C图像质量与分辨率无关 D容易表示颜色丰富的图形 5、以下( BCD )属于位图: A线画稿 B灰度图像 C索引颜色图像 D真彩色图像 6、以下哪些描述是正确的CD A灰度直方图表示了图像的空间信息 B一幅灰度直方图对应一幅图像 C子图直方图之和为整幅图的直方图 D直方图反映了图像中某灰度的像素 数量 简答题: 1、与模拟图像比较,数字图像具有的特点和优势表现在那几个方面?并 解释模拟图像和数字图像的概念。 答:数字图像的优势和特点表现在:节省由于存储胶片需要的很大存储空间; 能够根据临床或医生的要求,对数字化图像进行各种后处理,可增加显示信息的能力;对模拟图像手工查找需要浪费大量时间,胶片的归档容易出错,图像数字化后纳入PACS就可以解决这个问题;利用模拟图像使得远 程会诊不便,以人工送胶片的方式传递信息,不仅传递时间长,延误诊断,

ebnnuqc医学_图像处理技术

^ | You have to believe, there is a way. The ancients said:" the kingdom of heaven is trying to enter". Only when the reluctant step by step to go to it 's time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it. -- Guo Ge Tech 医学图像处理技术 摘要:随着医学成像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点,本文介绍了医学图像处理技术的发展动态,对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上,提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。关键词:医学图像处理;图像分割;图像配准;图像融合;纹理分析 1.引言 近20 多年来,医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一,其结果使临床医生对 人体部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。20 世纪70 年代初,X-CT 的发明 曾引发了医学影像领域的一场革命,与此同时,核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础,带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的 准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。 本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。 2.医学图像三维可视化技术 2.1三维可视化概述 医学图像的三维可视化的方法很多,但基本步骤大体相同,如图.。从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像,然后需要将图像格式(如0(#1&)转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波,减少图像的噪声影响,提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法,对医学关键部位进行各向同性处理,获得体数据。经过三维滤波后,不同组织器官需要进行分割和归类,对同一部位的不同图像进行配准和融合,以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力,选择不同的方法进行三维体绘制,实现三维重构。

Photoshop的综合图像处理实例综合性实验报告

软件学院综合性实验报告 一、实验目的 通过具体的实例,掌握简单的图像处理方法,以及通过此实例知道如何使用Photoshop进行图像处理,可以使图像达到自己想要的效果。 二、总体设计 进行图像处理软件很多,其中以美国Adobe公司的Photoshop功能最为强大,它不但提供绘图功能,而且可以和扫描仪相连,获得计算机以外的媒体设备的图像,它的图像编辑功能极为丰富,而且还可以通过图层样式的设置和滤镜等功能轻松获得艺术绘画的效果。 三、实验步骤 1、对魔棒工具的使用、图层操作 素材:相册.jpg,D1.jpg,图片如下截图 Step1.打开“相册”和“D1”两幅图像。 Step2.切换到“D1”,用魔法棒工具选择小孩图像,具体操作是单击小孩,然后按住【shift】键重复单击,直到全部选择小孩,如果选中了多余的部分,按住【Alt】键单击将多余的部分去掉,最后图如下图所示,执行【编辑】->【拷贝】命令。

Step3.切换到“相册”,执行【编辑】->【粘贴】命令,将小孩图像粘贴到“相册”。此时,图层面板增加了一个新的图层,名称为图层1,将其修改为“children”。 Step4.确保当前图层为“children”图层,执行【编辑】->【变换】->【缩放】命令,将children图像缩放到合适的大小,然后选择移动工具,此时会弹出如下图所示变换确认对话框,单击【应用】按钮。用移动工具将他移动到合适的位置,如图所示: Step5.执行【图层】->【合并可见图层】命令,将所有的图层合并,然后执

行【文件】->【存储为】命令将图像存储为“相册中的children”,截图如下: 2、选区操作、蒙版添加、图层样式的测试。 Step1.打开“孩子”和“荷花”两幅图像,如下截图“

医学影像系统实验报告

实验1 图像的特性及图像处理初步 1 实验目的 了解MatLab软件/语言学,会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力,并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 了解图像的基本特性,以及对图像进行简单运算后其性质的变化,学习对图像进行基本处理并评价处理结果。 2 实验要求 学生应当基本掌握MatLab的操作,掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法,会用该软件调入/保存图像数据,会利用该软件对图像进行简单的计算,例如四则运算等,并观察运算的结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。 原始图像 3 实验内容与步骤 (1) 学习MatLab的基本操作 (2) 调入并显示图像 lena.gif lane = imread('lena.gif'); figure; imshow(lane); (3) 在图像 lena.gif 和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果 l1 = imadd(lane,100); figure; imshow(l1); title('加法') l2 = imsubtract(lane,50); figure; imshow(l2); title('减法') l3 = immultiply(lane,0.6);

figure imshow(l3) title('乘法') l4 = imdivide(lane,2); figure imshow(l4); title('除法'); 从图中可以看出,当加法处理时,图像灰度值增加而变亮,减法时图像灰度值 减小而变暗,由于乘法参数为0.6,相当于减小灰度值;而 (4) 利用 imcrop 函数对图像 lena.gif 的头部进行剪裁,然后显示剪裁的结果 l5 = imcrop(lane,[55,50,180,212]); figure imshow(l5) 加法

计算机医学图像处理

计算机医学图像处理 摘要: 本文着重介绍了计算机在医学图像处理方面的应用。主要表现为 CT、数字减影技术、超声图像以及目前正在国际上兴起的体视化技术( Volume Visualization) 等。 关键词: 计算机医学图像体视化技术 1医学图像的种类及其分类 1. 1医学图像种类 现代医学离不开医学影像( 图像) 信息的支持。 而医学研究和临床诊断所需要的医学影像是多种多 样的, 如病理切片图像、X 射线透视图像、CT 和 MRI 扫描影像、核医学影像、超声影像、红外线热成 像图像及窥镜图像等等。 1. 2医学图像分类及用途 功能各异的医学影像分为结构影像技术和功能 影像技术两大类。前者主要用于获取人体各器官解 剖结构图像, 借助此类结构透视图像, 不需要解剖检 查, 医学人员就可以诊断出人体器官的器质性病变。 CT 及MRI 便属于此类结构影像的代表。 然而在人体器官发生早期病变, 但器官外形结 构仍表现为正常时, 器官的某些生理功能, 如新陈代 谢等却开始发生异常变化。此时采用结构影像做结 构解剖性检查便无法及时诊断出病变的器官, 而需 借助基于SPECT 及PET 的功能影像技术。功能影 像能够检测到人体器官的生化活动状况, 并将其以 功能影像的方式呈现出来。 2计算机对医学图像的处理应用 2. 1直接控制成像过程( CT ) 的应用 CT 的本质是一种借助于计算机进行成像和数 据处理的断层图像技术。虽然X 线透视和照相可使 人们了解人体的内部结构, 断层摄影可粗略地表示 病灶的位置, 影像增强系统和静电摄影提高了透视 和断层摄影的分辨率, 但只有CT 通过计算机在排 除散射线和重叠影像的干扰并对X 线人体组织吸 收系统矩阵作定量分析后, 才从根本上解决了分辨 率问题。与普通的X 线透视横断层图像不同的是在 CT 技术中, 用测量X 线强度的检测系统代替作为图像接受器的胶片, X 线管与检测器系统同步旋转 运动: 用检测器以数据矩阵形式多次采集的投影值, 依据反投影原理和一定的数学模型重建图像代替一 次投影直接成像。总之, 计算机在CT 系统中的作用 是至关重要的。它要完成测量数据的采集、图像建 立、图像重建、图像评价和图像存储等任务, 它还要 将透过人体的X 线所组成的数字矩阵经处理、运算 后又变为可见的图像输出。没有计算机技术, CT 设

数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理的应用 数字图像处理又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号,并通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器(包括同步控制器、模数转换器及帧存储器)、图像处理计算机和图像显示终端。 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 接下来,就讨论一下数字图像处理在医学上的应用。 自发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。 目前的医学图像包括CT图像、核磁共振图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。由于人眼识别度等客观因素的影响,大部分的图像需要依靠计算机的帮助。随着数字图像处理技术的发展,对这些图像的分析以及处理,会变得更加快捷,分析的结果也会更加精准。

与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。 首先,对于一个病例,要进行图像采集,由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,所以要先通过预处理对图像进行去噪处理和灰度变换处理等使其变得较为清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。 接下来要做的就是图像处理。 先对图像二值化,二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作。然后做中心线的提取等。 使用计算机进行图像的采集预处理以及二值化和计算排除了人为测 量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。 随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高,利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。 医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极

数字图像处理与分析实验作业(DOC)

数字图像处理与分析实验作业 作业说明:作业题目分为基本题和综合应用题。基本题主要是考察大家对教材涉及的一些基本图像处理技术的理解和实现。而综合应用题主要是考察大家综合利用图像处理的若干技术来解决实际问题的能力。 注:所有实验用图像均可从网上下载,文档中的图片只是示例。 作业要求: 编程工具:Matlab或者VC(可以使用OpenCV:https://www.doczj.com/doc/4f4375403.html,/)。因为很多基本的图象处理算法已经集成在很多的编程工具中,而编程训练中基本题的目的是让同学们加深对这些算法的理解,所以基本题要求同学们只能使用图像读取和显示相关的函数(例如Matlab的imread imshow,imwrite,OpenCV的cvCreateImage,cvLoadImage,cvShowImage),而不要直接调用相关的API(例如二维DFT,图象均衡等等),但在综合应用题中则无此限制。 上交的作业包括:实验报告和程序。其中实验报告要求写出算法分析(必要时请附上流程图),函数说明(给出主要函数的接口和参数说明),实验结果(附图)及讨论分析。提交的程序,一定要确保可以运行,最好能写个程序说明。 基本题一共有10道,可以从中任选2道题来完成。综合应用题有2道,可以从中任选1道来完成。 请各位同学务必独立完成,切忌抄袭! 基本题 一、直方图变换 要求对原始Lena 图像实现以下三种取整函数的直方图均衡化: 线性函数: t k= int[(L -1) t k+ 0.5]; 对数函数: t k= int[( L-1)log(1+9t k) + 0.5] ; 指数函数: t k= int[(L -1)exp( t k-1) + 0.5] ; 要求给出: 1、原始图像和分别采用上述三种方式均衡化后的图像; 2、原始图像的直方图和上述三种方式对应均衡化后的直方图。

医学图像处理实验

实验一 yq1 I=imread('');%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 1]);%对比度增强 subplot(2,2,3);imshow(J) subplot(2,2,4);imhist(J) I1=imresize(I,;imview(I1)%缩小 I2=imresize(I,;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(''); imshow(I); I1=rgb2gray(I);%把彩色图像转换成灰度图像figure,imshow(I1); info= imfinfo('')%查询文件信息 imwrite(I1,'D:\yq\小小.png'); %写图像

info = Filename:'C:\MATLAB7\toolbox\images\i mdemos\' FileModDate: '03-May-2003 13:53:58' FileSize: 554554 Format: 'png' FormatVersion: [] Width: 732 Height: 486 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10] Colormap: [] Histogram: [] InterlaceType: 'none' Transparency: 'none' SimpleTransparencyData: [] BackgroundColor: [] RenderingIntent: [] Chromaticities: [] Gamma: []XResolution: [] YResolution: [] ResolutionUnit: [] XOffset: [] YOffset: [] OffsetUnit: [] SignificantBits: [] ImageModTime:'20 Feb 2003 20:53:33 +0000' Title: [] Author: [] Description: [] Copyright: 'Copyright Corel' CreationTime: [] Software: [] Disclaimer: [] Warning: [] Source: [] Comment: [] OtherText: [] yq3 [I,map]=imread(''); imshow(I,map)

matlab图像处理综合实验实验报告

《数字图像处理》 实验报告 学院: 专业: 班级: 姓名: 学号: 实验一 实验名称:图像增强 实验目的:1.熟悉图像在Matlab下的读入,输出及显示; 2.熟悉直方图均衡化; 3.熟悉图像的线性指数等; 4.熟悉图像的算术运算及几何变换. 实验仪器:计算机,Matlab软件 实验原理: 图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外,还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息,以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理,这里主要用空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有:灰度变换和图像的空间滤波。 图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图,是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律,均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。 实验内容如下: I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像 title('灰度图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图

title('原始图像直方图') I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理 subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J)); subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g); subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') 00100200 源图像灰度变换后图像对数变换后

计算机图形图像处理Photoshop课程标准

《计算机图形图像处理Photoshop》课程标准 衡阳技师学院龙大奇 长沙财经职业中专吴玉桃 课程名称:计算机图形图像处理Photoshop 建议学时:96~108 适用专业:计算机应用 教学条件:多媒体教室、机房 一、课程概述 (一)课程性质:1 20 Photoshop 是 Adobe 公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用,Photoshop 发挥了越来越大的作用。计算机和数码相机的普及,使用者可以在家中进行简单的图片处理,这使得 Photoshop 可以作为一个应用软件在所有学生中推广。社会上各种数码冲印、数码影楼、数码海报广告的出现也直接为很好学习 Photoshop 的学生提供了就业机会。 Photoshop 具备非常强大的图片处理功能,能很好的为动画、多媒体、网页制作等等提供经过处理制作的图片素材,图片处理的好坏直接关系到作品的美观效果,是计算机应用专业的学生必修的一门课程。 (二)课程定位 《计算机图形图像处理Photoshop》属于一门专业必修课,它之前的课程为《计算机应用基础》等课程;它之后为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维设计》、《3ds Max三维设计》等专业核心课程。在计算应用专业中起承上启下、连贯前后课程,围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中重要作用,本课程作为平面设计的岗位职业能力培养,可以充分发挥学生的特长,拓展就业渠道。 二、课程设计理念 Photoshop 教学过程中应注重培养学生的思考和动手能力,把知识点穿插在实例中进行教学,一方面启迪学生去思考实例是如何实现的,另一方面让学生通过操作完成实例的创作。使学生在轻松愉快的过程中完成学习任务,掌握 Photoshop 的使用。教师应重视实例的选择,要求实例能突出新知识点,同时也兼顾旧知识点,操作的难度要适中,通过教学过程中的启迪和帮助能够完成教学任务。

图像处理实验报告

直方图均衡化的实现 一.实验目的:通过本次实验,加深对直方图均衡化的基本原理的理解,加强学生的算法设计和编程实现的能力。 二.实验内容:理解直方图均衡化,调试程序,加深理解深度。 三.实验过程 分析:直方图均衡化处理后,图像的直方图较为平直,各灰度级的值相对均匀。由于灰度级具有均匀的概率分布,图像看起来更清晰了。

下面是灰度变换曲线: Matlab 中有对直方图均衡化的命令(histeq),若直接使用非常方便,但仍然不知道具体过程是如何完成的。我们采用的直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。可以证明,用累积分布函数作为变换函数,可产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。实现直方图均衡化一般有以下几个步骤:首先计算原始图像直方图各灰度级的频数,计算累积分布函数,按相应公式计算映射后的输出图像的灰度级,计算变换后每个灰度级出现的概率,修改原始图像的灰度级,从而获得直方图近似为均匀分布的输出图像。 四.实验小结: 本次实验是专门为学习直方图均衡化而设计的,通过编写实验程序,最终实现了图像的直方图均衡化。在这个学习的过程中,弄懂了直方图均衡化的原理以及整个实现过程。

FFT的物理意义 一.实验目的:通过本次实验,理解FFT的物理意义,认识幅度特性和相位特性。二.实验内容:对原始模拟信号进行FFT变换,并由变换的结果还原原始信号。 三.实验过程 假设我们有一个信号,它含有2V的直流分量,频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号,以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。其数学表达式即为 S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)。实验以256Hz的采样率对这个信号进行采样,总共采样256点。 原始信号有3个频率:0Hz、50Hz、75Hz,应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值,其它各点应该接近0。实际情况如何呢?我们来看看FFT 的结果的模值如下图所示。 从图中我们可以看到,在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。现在分别将这三个点附近的数据拿上来细看: 1点:512+0i

医学图像处理单选题样题概要

姓名牡丹江医学院医学影像学院

1、医学图像处理是对 A:CRR B:DORI C:MRI D:USA 成像方法及图像处理方法的研究。 2、PET A:正电子发射型计算机断层 B:单光子发射型计算机断层 C:磁共振扫描断层 D:多普勒超声技术 3、医学图像前处理包括对 A:光学显微成像的处理 B:电子显微镜图片处理 C:内窥镜图像处理 D: CT的成像方法的研究 4、医学图像后处理包括对 A: MRI成像方法的研究 B:医学影像设备所成像的处理与研究 C: USI成像方法的研究 D: CT的成像方法的研究 5、以下医学影像设备正确的是 A:PECT B:SPECT C:MIR D:SUI 6、DSA A:数字剪影血管造影 B:磁共振功能成像 C:磁共振血管造影 D:数字放射摄影 7、fMRI A:数字剪影血管造影 B:磁共振功能成像 C:磁共振血管造影 D:数字放射摄影 8、医学超声成像的优点 A:对比度高 B:图形的重复性不依赖于操作人员 C:对人体无辐射损伤 D:可对全身所有器官进行检查 9、 CT成像的特点 A:全方位成像 B:分辨率差 C:组织重叠 D:可实现断层解剖学成像 10、核医学成像的特点 A:无放射危害 B:分辨率高 C:功能性成像 D:主要实现断层解剖学成像 11、MRI成像的特点 A:使用造影剂 B:利用声音回波 C:无电离辐射 D:只能横断面断层 12、哪一个不是医学影像成像 A:PET B:SPECT C:fMRI D:DSAT 13、现代医学影像技术的发展方向 A:数字向模拟方向发展 B:组织形态学成像向功能性成像发展 C:由立体像平面方向发展 D:由融合向单一成像技术发展 14、医学图像可以分为哪两类 A:结构图像与局部图像 B:结构图像与功能图像 C:功能性成像与立体成像 D:静态图像与动态图像

医学图像处理综述

医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ,核磁共振成像(MRI),核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 (1)x射线成像:传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。(例如人体中骨组织密度最大,在图像上呈白影,肺是软组织并且含有气体,密度最低,在照片上的图像通常是黑影。)常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代,是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一,其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择,空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 (2)核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代,到80年代才进入市场,这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像,无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域,广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视,其技术尚在迅速发展

过程中。 (3)核医学成像(NMI ) ,目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主,其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂,使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像,而且可提供动态图像。 (4)超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ,属于非电离辐射的成像模态,以二维平面成像的功能为主,加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内,在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是,它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体.这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官,软组织和病变体的分割提取,三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分

数字图像处理实验(全完整答案)

数字图像处理实验(全 完整答案)

实验一常用 MATLAB图像处理命令 一、实验目的 1 、熟悉并掌握MA TLAB 工具的使用; 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 二、实验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP或W IN2000计算机 三、常用函数 读写图像文件 1 imread imread 函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 2 imwrite imwrite 函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif', ’tif ’) 3 imfinfo imfinfo 函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif')图像的显示 1 image image 函数是 MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如: a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2 imshow imshow 函数用于图像文件的显示,如: i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); title (‘原图像’) %加上图像标题

3 colorbar colorbar 函数用显示图像的颜色条,如: i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); colorbar; 4 figure figure 函数用于设定图像显示窗口,如:figure(1) ;/figure(2) ; 5 subplot 把图形窗口分成多个矩形部分,每个部分可以分别用来进行显示。 Subplot (m,n,p)分成 m*n个小窗口,在第p 个窗口中创建坐标轴为当 前坐标轴,用于显示图形。 6 plot 绘制二维图形 plot (y) Plot (x,y)xy 可以是向量、矩阵。 图像类型转换 1 rgb2gray 把真彩图像转换为灰度图像 i=rgb2gray (j ) 2 im2bw 通过阈值化方法把图像转换为二值图像 I=im2bw(j ,level ) Level 表示灰度阈值,取值范围0~1(即0.n ),表示阈值取自原图像灰度范围的n%

图像处理实验报告

武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告 专业:网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文 姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩 一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备(含必要的元器件、工具) 1、实验目的:(1)熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标,掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。 (2)了解和掌握数字图像压缩的概念,观察不同的压缩比对图像的影响。 (3)了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法,掌握前景色和背景色的概念及调整方法,掌握色彩填充的基本概念及应用。 (4)了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法,熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。 (5)通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理,一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示,并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上,对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理:基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备(含必要的元器件、工具):Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程: 1.图像的基本变换 (1)自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像,记录其技术参数:文件格式、文件容量,图像尺寸(pixel和cm)、分辨率、色彩模式等。

文件格式:JPEG 图像;文件容量:59.7kb;图像尺寸(pixel和cm):600×600pixel;分辨率:72像素/英寸;色彩模式:RGB模式。 (2)对该图像重采样,要求采样后的图像分辨率为150dpi,图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式,按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件;重新打开并观察变换后的显示效果,并记录各个文件的容量。 灰度:容量大小为:88.9kb Indexed;容量大小为:88.9kb

图像空间域处理的综合实验

《数字图像处理与分析》 实验报告 实验项目图像空间域处理的综合实验 教师评语: 一、实验目的与要求 实验目的: 1、通过本实验理解图像空间域处理的主要算法思想及其用途;

2、理解实际的图像处理过程实际上是一个多种方法综合应用达到预期效果 的过程。 实验要求: 1、综合应用学过的图像空间域处理方法,对图像库中的Fig3.46(a).jpg实现增强,主要步骤参考教材的P103—P105(即:图3.43的过程),达到教材最后的实验结果; 2、分析上述实验过程各个步骤所应注意的问题及解决途径。 二、实验方案 1. i=imread('C:\Users\Change\Desktop\数字图像处理 \images_chapter_03\Fig3.46(a).jpg','jpg'); z=double(i); y=fspecial('laplacian',0.5); x=imfilter(z,y); subplot(241) imshow(i) title('(a)原图') subplot(242) imshow(x,[]) title('(b)拉普拉斯操作后') x1=z+x;

subplot(243) imshow(x1,[]) title('(c)原图与拉普拉斯操作相加后') y2=fspecial('sobel'); t=y2'; h=imfilter(i,y2); k=imfilter(i,t); x2=abs(h)+abs(k); subplot(244) imshow(x2) title('(d)经sobel处理后') y3=ones(5,5)/25; x3=imfilter(x2,y3); subplot(245) imshow(x3) title('(e)经均值滤波平滑后的sobel图') w=double(x3);

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