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课程编号：B080163250图像处理技术实验报告东北大学软件学院实验一图像运算一、实验目的读入两幅大小相同的图像，并对其进行加、减、乘、除运算，在同一个窗口内显示图像，观察结果二、实验内容了解图像运算的基本原理。
学会使用matlab进行图像运算。
三、实验的步骤找到两幅大小相同的图片，放到工程路径下，执行以下代码：I=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');K1=imadd(I,I2); %图像相加subplot(4,3,2),imshow(I2,[]);subplot(4,3,1),imshow(I,[]);subplot(4,3,3),imshow(K1,[]),title('图像相加');>>>> I=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');K2=imsubtract(I,I2); %图像相减subplot(4,3,4),imshow(I,[]);subplot(4,3,5),imshow(I2,[]);subplot(4,3,6),imshow(K2,[]),title('图像相减');>> I=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');K3=immultiply(I,I2); %图像相乘subplot(4,3,7),imshow(I,[]);subplot(4,3,8),imshow(I2,[]);subplot(4,3,9),imshow(K3,[]),title('图像相乘');>> I=imread('1.jpg');I2=imread('2.jpg');K4=imdivide(I,I2); %图像相除subplot(4,3,10),imshow(I,[]);subplot(4,3,11),imshow(I2,[]);subplot(4,3,12),imshow(K4,[]),title('图像相除');四、实验结果五、实验总结本实验对一个类似背景的星星图像和暗色恐龙图片图像进行加减乘除操作。
生物医学图像处理与分析生物医学图像处理与分析是一门新兴的学科领域，它借助计算机技术和图像处理算法，应用于医学领域中各种生物图像的处理和分析。
生物医学图像可以包括医学影像、纳米图像、细胞图像等各种不同的图像类型。
通过对这些图像进行处理和分析，可以获得有关疾病、生物组织和功能的重要信息，对于临床诊断和科学研究具有重要意义。
在生物医学图像处理与分析中，图像预处理是首要步骤。
原始生物医学图像常常受到噪声、失真和低对比度等干扰，需要通过预处理步骤来消除这些干扰，为后续的分析提供准确的数据。
图像去噪、滤波和增强等技术可以应用于图像预处理，以提高图像的质量和清晰度。
生物医学图像的分析主要包括图像分割、特征提取和目标识别等重要步骤。
图像分割是将图像划分为不同的区域或目标的过程，常用的方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
特征提取则是从图像中提取出有代表性的特征，例如纹理、形状和颜色等特征，用于描述图像中的目标或区域。
目标识别是在图像中寻找出特定的目标或模式，例如肿瘤、细胞核或脑血管等。
这些分析步骤能够在图像上定位和标记出感兴趣的生物结构，为医生或研究人员提供重要的信息。
生物医学图像处理与分析还可以应用于医学影像的重建和三维可视化。
患者的医学影像数据，如CT扫描、MRI和PET扫描等，可以通过图像处理算法进行重建，以获得三维模型。
这种三维模型可以帮助医生更好地观察和理解病变的形态和位置，为诊断和治疗提供指导。
同时，三维可视化也能够用于科学研究和教学，将抽象的医学知识以直观的方式展示给观众。
生物医学图像处理与分析在医学领域具有广阔的应用前景。
例如，在肿瘤检测和诊断中，通过对肿瘤影像的处理和分析，可以帮助医生发现和评估肿瘤的性质和恶性程度，为治疗方案的制定提供参考。
在心血管疾病诊断中，可以通过图像处理和分析方法对心脏病变进行测量和分析，辅助医生进行心脏病的诊断。
此外，生物医学图像处理与分析还可以应用于药物研发和基因测序等领域，以提高研究的准确性和效率。
生物医学工程学中的图像处理技术生物医学工程学是研究应用工程和技术原理解决医学问题的学科领域。
图像处理技术在生物医学工程学中起着重要的作用，为医学图像的获取、分析和诊断提供了强大的工具和方法。
本文将介绍生物医学工程学中的图像处理技术及其应用。
首先，生物医学图像处理技术包括图像获取、预处理、分割、特征提取和分类等步骤。
图像获取是指利用各种成像设备如CT、MRI、X光等获取人体内部结构的图像。
预处理是对原始图像进行去噪、增强和校正等操作，以提高图像质量和可视化效果。
分割是将图像中的目标从背景中分离出来，常用的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
特征提取是根据图像中的结构和属性提取出有用的信息，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
分类是将提取的特征用于判别不同的图像，并进行诊断和分析。
在生物医学工程学中，图像处理技术被广泛应用于各个领域。
其中，医学影像领域是最主要的应用之一。
通过图像处理技术，可以对医学影像进行增强、重建和分析，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，在CT图像中，可以通过图像处理技术提取出不同组织的密度信息，用于骨折检测、肺部结节分析等。
在MRI图像中，可以利用图像处理技术进行病灶的分割和定位，用于肿瘤诊断和治疗。
此外，图像处理技术还可以应用于超声、X光、正电子发射断层扫描等医学影像领域。
除了医学影像，生物医学工程学中的图像处理技术还应用于生物信息学、生物制药、生物实验等领域。
在生物信息学领域，图像处理技术可以用于DNA序列分析、蛋白质结构预测和分子模拟等。
在生物制药领域，图像处理技术可以用于药物传输的研究、药效评估和药物剂量的控制。
在生物实验领域，图像处理技术可以用于细胞培养的观察、细胞追踪和荧光标记等。
生物医学工程学中的图像处理技术虽然应用广泛，但也面临着一些挑战和问题。
首先，图像处理技术需要处理大量的图像数据，而这些数据往往包含大量的噪声和干扰。
因此，如何处理大规模的图像数据和去除噪声是一个重要的问题。
医学图像处理课程设计说明书基于matlab医学图像预处理系统设计课程设计任务书（指导教师填写）课程设计名称《医学图像处理》课程设计学生姓名张市力专业班级生医112 设计题目医学图像预处理系统设计一、课程设计目的1、熟练运用MATLAB编程实现医学图像读写、几何变换、直方图和频谱图显示等基础预处理；进一步巩固和加强对《医学图像处理》课程中所学相关理论知识的理解。
2、掌握MATLAB GUI设计的基本原理和方法，并在此基础上进行医学图像应用处理系统的初步设计与开发；通过实践培养独立分析问题、解决问题的能力。
二、设计内容、技术条件和要求1、运用MATLAB设计和开发一个医学图像预处理系统，该系统能够读取不同类型的（包括灰度图像、RGB图像和索引图像）医学图像、显示已读取图像的直方图（彩色图像的直方图取HSI模型中亮度分量的直方图）、能通过选择不同的插值方法和设置不同的参数（如旋转度数、缩放倍数等）对其进行旋转、缩放等几何变换，并且能显示变换前后图像的频谱（彩色图像的频谱取HSI模型中亮度分量的频谱）。
2、要求为该系统设计友好、易用的GUI界面；3、系统在实际操作中能够按照设计要求稳定、有效、正确地运行。
4、运用该系统对各类图像进行处理实验，讨论不同图像视觉效果与其直方图的关系，并观察比较不同插值方法的效果以及图像经几何变换前后频谱的异同，总结其规律。
三、时间进度安排1、课题介绍、人员安排、熟悉编程环境：2天2、分析题目、编写程序：4天3、调试程序并撰写设计报告：3天4、演示与答辩：1天四、主要参考文献1、冈萨雷斯. 数字图像处理（MATLAB版）. 电子工业出版社. 20052、冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版）. 电子工业出版社. 20113、MATLAB Help and Demos指导教师签字：2014年9月1日目录一、设计目的 (1)二、设计内容与原理 (1)三、设计思路与方案 (3)四、详细设计步骤 (3)五、结果与分析 (7)六、总结 (10)参考文献 (10)附录 (11)医学图像预系统设计一、设计目的1、熟练运用MATLAB编程实现医学图像读写、几何变换、直方图和频谱图显示等基础预处理；进一步巩固和加强对《医学图像处理》课程中所学相关理论知识的理解。
医学图像处理作业指导书第1章医学图像处理基础 (3)1.1 图像处理概述 (3)1.1.1 图像及其数字化表示 (4)1.1.2 图像处理的主要方法 (4)1.2 医学图像处理的重要性 (4)1.2.1 提高诊断准确性 (4)1.2.2 疾病早期发觉与预防 (4)1.2.3 病理研究与治疗 (5)1.3 医学图像的获取与显示 (5)1.3.1 医学图像获取 (5)1.3.2 医学图像显示 (5)第2章医学图像处理的基本概念 (5)2.1 图像的数字化表示 (5)2.2 图像的存储与格式 (6)2.3 医学图像的噪声与伪影 (6)第3章医学图像增强 (7)3.1 空间域增强方法 (7)3.1.1 灰度变换 (7)3.1.2 直方图均衡化 (7)3.1.3 局部增强 (7)3.2 频率域增强方法 (7)3.2.1 傅里叶变换 (7)3.2.2 低通滤波器 (7)3.2.3 高通滤波器 (7)3.2.4 同态滤波 (7)3.3 小波变换在图像增强中的应用 (8)3.3.1 小波变换基本原理 (8)3.3.2 小波系数增强 (8)3.3.3 小波域滤波器设计 (8)3.3.4 小波变换与其他增强方法的结合 (8)第4章医学图像分割 (8)4.1 基于阈值的分割方法 (8)4.1.1 全局阈值分割 (8)4.1.2 局部阈值分割 (8)4.1.3 动态阈值分割 (8)4.2 基于边缘检测的分割方法 (8)4.2.1 一阶导数边缘检测算子 (9)4.2.2 二阶导数边缘检测算子 (9)4.2.3 零交叉边缘检测 (9)4.3 基于区域的分割方法 (9)4.3.1 区域生长 (9)4.3.3 阈值分割与区域生长结合 (9)第5章医学图像配准 (9)5.1 图像配准的概念与分类 (9)5.2 基于特征的图像配准 (10)5.3 基于互信息的图像配准 (10)第6章医学图像重建 (11)6.1 逆投影重建法 (11)6.1.1 基本原理 (11)6.1.2 重建步骤 (11)6.1.3 优点与局限性 (11)6.2 线性最小二乘重建法 (11)6.2.1 基本原理 (11)6.2.2 重建步骤 (12)6.2.3 优点与局限性 (12)6.3 约束最小二乘重建法 (12)6.3.1 基本原理 (12)6.3.2 重建步骤 (12)6.3.3 优点与局限性 (12)第7章医学图像识别与分类 (12)7.1 特征提取与选择 (12)7.1.1 基本特征提取方法 (12)7.1.2 特征选择方法 (13)7.2 传统机器学习分类方法 (13)7.2.1 支持向量机（SVM） (13)7.2.2 决策树（DT） (13)7.2.3 随机森林（RF） (13)7.2.4 逻辑回归（LR） (13)7.3 深度学习分类方法 (13)7.3.1 卷积神经网络（CNN） (13)7.3.2 深度信念网络（DBN） (14)7.3.3 自编码器（AE） (14)7.3.4 对抗网络（GAN） (14)7.3.5 迁移学习 (14)第8章医学图像分析与应用 (14)8.1 骨折检测与评估 (14)8.1.1 骨折检测方法 (14)8.1.2 骨折评估方法 (14)8.1.3 骨折检测与评估在临床中的应用案例 (14)8.2 肿瘤检测与分类 (14)8.2.1 肿瘤检测技术 (14)8.2.2 肿瘤分类方法 (14)8.2.3 肿瘤检测与分类在临床中的应用案例 (15)8.3 心脏图像分析 (15)8.3.2 心脏结构分析 (15)8.3.3 心功能评估 (15)8.3.4 心脏图像分析在临床中的应用案例 (15)第9章医学图像处理技术的临床应用 (15)9.1 诊断与辅助诊断 (15)9.1.1 影像识别与分类 (15)9.1.2 影像分割与标注 (15)9.1.3 功能成像分析 (15)9.2 治疗规划与评估 (16)9.2.1 外科手术规划 (16)9.2.2 放疗计划优化 (16)9.2.3 介入治疗指导 (16)9.3 个性化医疗与精准医疗 (16)9.3.1 病理特征提取与分析 (16)9.3.2 基因表达谱与影像组学 (16)9.3.3 人工智能辅助诊断与治疗 (16)第10章医学图像处理技术的发展趋势与展望 (16)10.1 医学图像处理技术的挑战与机遇 (17)10.1.1 数据量激增带来的挑战 (17)10.1.2 医学图像数据的多模态与多尺度处理 (17)10.1.3 医学图像的隐私与安全性问题 (17)10.1.4 人工智能技术在医学图像处理领域的应用机遇 (17)10.2 深度学习在医学图像处理中的应用 (17)10.2.1 深度学习技术在医学图像分割中的应用 (17)10.2.2 深度学习在医学图像检测与识别中的应用 (17)10.2.3 深度学习在医学图像与重建中的应用 (17)10.2.4 深度学习在医学图像辅助诊断与预后评估中的应用 (17)10.3 医学图像处理技术的未来发展方向 (17)10.3.1 高效能计算在医学图像处理中的应用 (17)10.3.2 多学科交叉融合的发展趋势 (17)10.3.3 个性化医疗与精准医学图像处理 (17)10.3.4 医学图像处理在远程医疗及移动医疗领域的应用 (17)10.3.5 医学图像数据共享与标准化发展 (17)10.3.6 医学图像处理技术在新型诊疗方法中的摸索与实践 (17)第1章医学图像处理基础1.1 图像处理概述图像处理是指运用计算机技术对图像进行分析、处理和优化的一系列方法。
医学图象处理课程设计[5篇范文]第一篇：医学图象处理课程设计医学图象处理课程设计专业名称：生物医学工程英文名称：Biomedical Engineering实践项目：医学图象处理课程设计Course Project of Medical Image Processing一、时间与地点医学图象处理课程设计时间为1周，共40个学时。
课程设计地点：生物医学工程专业实验室。
二、性质、目的与任务医学图像处理是生物医学工程专业的核心课程之一，该课程的重点在于让学生了解数字图像的概念和相关技术，同时掌握目前较为成熟的一些图像处理方法和算法，对于图像处理中的一些基本算法，能够用程序来实现，并应用于医学图像处理之中。
医学图像处理课程设计是医学图像技术教学的一个重要组成部分，是生物医学工程专业的一门实践性的课程。
本课程针对医学图象处理中常见的问题，提出设计题目，对学生进行设计实践训练，使学生学习正确的设计思想，方法和步骤，将理论与实际有机联系、紧密结合，提高实验技能，培养分析和解决问题的能力。
大纲列出了一些主要课程设计内容。
每位同学必须选择完成其中的一项设计内容。
课程设计指导教师可根据具体情况对所列出内容作适当修改，制定课程设计任务书。
三、基本要求生物医学工程专业课程设计应该达到以下几点要求：1．指导教师的职责①.下达课程设计任务书，明确课程设计的任务和要求。
②.指导学生制定课程设计的实施方案和方法步骤，帮助学生做好必要的各种准备。
③.为学生提供有价值的资源和信息（如参考书和参考文献），启发学生独共4页-1立思考、独立解决，注意培养学生独立分析和独立工作的能力。
④.考核并写出该学生的思想表现、实习效果的评语。
2．本课程是一门综合实践课程，通过设计、程序调试及撰写设计报告等各个环节的学习，使学生达到以下要求：①.初步具备一定的医学图象处理、分析与设计能力；巩固和加深对医学图象处理课程基本知识的理解；能初步综合运用医学图象处理课程的理论知识解决简单的实际问题。
实验一直方图Matlab运算及C之间转换
一、实验目的
1.熟悉利用Matlab进行图像处理的基本操作，了解图像数据的存储形式及进行图像处理编程的步骤方法。
2.巩固图像处理编程的步骤格式，理解图像直方图的原理，掌握图像直方图的实现方法。
二、实验内容
1.矩阵赋值、求最大值等操作（见上传的.m文件），转换为C语言。
2. 从图像的行列扫描以及直方图的灰度扫描两种思路进行Matlab编程，绘制直方图，观察图像效果与直方图的关系。
3.比较两种实现方法的复杂度，并计算两种方法的完成时间。
三、实验要求
1、编写代码，完成各项实验内容
2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告
实验二图像增强（直方图均衡化、同态滤波）
一、实验目的
理解图像灰度变换和直方图的概念，掌握灰度变换和直方图均衡化的原理及实现方法。
二、实验内容
1、线性灰度变换
2、非线性变换
=，修改指数γ观察图像效果，总结指数项γ合理取值的一般规律
s crγ
3、直方图
绘制直方图，观察图像效果与直方图的关系
4、直方图均衡化
利用直方图均衡化确定灰度变换关系，画出变换曲线及图像处理前后的直方图
5、选择合适的图片和函数及参数，进行同态滤波，比较光照变化情况和直方图的改变。
三、实验要求
1、编写代码，完成各项实验内容
2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告
实验三模糊图像恢复
一、实验目的
本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有：
1、理解掌握运动图像的退化模型；
2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；
3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果；
4、通过分析和实验得出相应的结论。
二、实验准备
1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。
对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。
对匀速直线运动而言，退化图像为：
()()()[]⎰--=T dt t y y t x x f y x g 000,,
其中x 0(t)和y 0(t)分别表示x 和y 方向的运动分量。
并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。
对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为
()()()[]()()[]()[]()()()[]{}),(),(2exp ,2exp ,2exp ,,0
00000v u H v u F dt t vy t ux j v u F dt dxdy vy ux j t y y t x x f dxdy vy ux j y x g v u G T
T =+-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+---=+-=⎰⎰⎰⎰⎰
⎰+∞∞-+∞∞-+∞∞-+∞∞-πππ 其中
()()()[]{}dt t vy t ux j v u H T
⎰+-=0002exp ,π
假设景物只在x 方向匀速运动，在T 时间内共移动距离是a ，即x 0(t)=at/T ，y 0(t)=0,则 ()()[]ua j ua ua T dt T at u
j v u H T ππππ-=⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-=⎰exp sin 2exp ,0 在Matlab 中可用滤波器卷积的方法仿真出运动模糊图像。
h=fspecial(‘motion ’,len,theta),表示在theta 方向移动len 长度，产生运动模糊的点扩散函数h 。
blurred=imfilter(I,h,'circular ’,’conv ’),产生运动模糊图像。
2、维纳滤波法恢复图像：
此方法也叫最小均方误差滤波法，是建立在图像和噪声都是随机过程，图像和噪声不相关，其中之一的均值为零，灰度估计值与退化图像中的灰度值成线性关系。
其基本思想是找
到原图像f(x,y)的一个估计),(ˆy x f
，使得估计与原图像之间的均方误差在统计意义上最小。
})],(ˆ),({[22y x f y x f E e -=
其中E{.}表示数学期望，当上式取得最小值时，所得到的估计值),(ˆy x f
在频域的表达式为：
()()()()()()v u G v u S v u S v u H v u H v u F f n ,,/,,,,ˆ2⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+=*
其中H(u,v)是点扩散函数h (x ,y )的傅里叶变换，H*(u ,v )是退化函数H (u ,v )的复共轭，S n (u ,v )=|N (u ,v )|2、S f (u ,v )=|S (u ,v )|2分别是噪声和原图像的功率谱。
而在实际当中，S n (u ,v )、S f (u ,v )未知，特别是S f (u ,v )，上式无法直接运用。
解决的方法之一是令S n (u ,v )/ S f (u ,v )等于某个常数k 。
上式就成了
()()()()v u G k v u H v u H v u F ,,,,ˆ2⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎣⎡+=* 在Matlab 中有专门的函数可以实现维纳滤波法恢复。
wn1=deconvwnr(blurred,h)，参数部分有多种选择的方法，这个表示用真实的点扩散函数进行恢复。
为了对比，可取不同的参数，以及加入噪声，再恢复，噪声可用imnoise 或randn 函数生成。
细节可参阅matlab 相关资料。
三、实验内容与要求
参照以上知识点和过程仿真一幅运动模糊图像，用不同的参数，不同的噪声等情况下进行恢复，并探讨各量对恢复结果的影响。
四、实验报告
1、提交经调试正确的程序源代码及相关文档。
2、总结调试程序时遇到的问题及解决方案。
实验五 边缘检测与分割（otsu 法）
一、实验目的
1. 了解图像分割的基本方法，掌握阈值分割与边缘检测的区别
2. 掌握利用最大类间方差法计算阈值的原理及实现方法
3. 掌握常用的边缘检测算子，了解边缘检测与图像锐化的关系
二、实验准备
1.
复习图像分割的概念及常用方法 2.
掌握阈值分割和边缘检测如何实现图像目标分割 3.
了解阈值设定的基本原则，理解最大类间方差法的原理 4. 列出常用的边缘检测算子，了解各算子的特点
三、实验内容与步骤
1. 理解最大类间方差法的原理，编写代码，实现otsu 法图像分割。
2. 改变阈值观察图像分割结果的变化
3. 利用Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子等一阶算子进行处理，联系课本知识观察分析各算子的处理结果
4. 编程实现利用二阶拉普拉斯算子检测边缘
5. 对比图像锐化，分析边缘在图像增强中的作用
四、实验报告与思考题
1. 总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果
2. 实验报告中回答以下问题
(1) 阈值分割和边缘检测实现图像目标分割的角度有什么不同？
(2) 列出两种以上的阈值计算方法，分析其异同
(3) 边缘检测和图像锐化有什么联系
实验六基于区域生长图像分割
一、实验目的
理解区域生长的原理，了解其应用；掌握利用区域生长进行图像分割的处理过程及编程方法。
二、实验内容
1.首先找到种子点；
2.利用种子点与邻域点的相似性度量，进行邻域点归属的分类
3.不同类别采用不同的标签（二类可采用0、1或者黑白表示），输出结果。
三、实验要求
1、编写代码，完成各项实验内容
2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告。
