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医学影像处理 实验报告.doc

医学影像处理 实验报告

谢深蓝
2018-11-30 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《医学影像处理 实验报告doc》,可适用于医药卫生领域

医学成像技术与图像处理实验报告学院(系):电子信息与电气工程学部专   业:  生物医学工程   学生姓名:        学   号:       指导教师:   刘 惠    完成日期:      实验一:数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的了解数字图像的存储格式并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。二、实验要求.从最常用的“BMP”图像格式中读取图像数据.对数字图像的表示方式(如RGB、YUV)及各种表示方式之间的转换有初步了解.根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。三、实验步骤.利用工具(如ACDSee、PhotoShop)将Samplejpg转换为Samplebmp.借助imread命令将图像内容读入内存数组.通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵改变数字图像的色彩.将数字图像的RGB表示转换为YUV表示Y=RGBU=RGBV=RGB.通过访问Y(亮度)通道改变数字图像的亮度.通过Y(亮度)通道作灰度的线性变换改变数字图像的对比度。四、实验程序及图像处理结果pic=imread('E:实验jpg')pic=rgbgray(pic)subplot(,,)imshow(pic)title('GRAY')INFO=imfinfo('E:实验jpg')INFOWidth,INFOHeightpic=pic(::end,::end)subplot(,,)imshow(pic)title('RE')functionfA=imread('E:实验Samplebmp')  将原图像读入内存r,c,d=size(A)red=Ared(:,:,)=A(:,:,)red(:,:,)=zeros(r,c)red(:,:,)=zeros(r,c)red=uint(red)subplot(,,)imshow(red)    通过访问R通道来观察图像title('Red')green=zeros(r,c)green(:,:,)=A(:,:,)green(:,:,)=zeros(r,c)green(:,:,)=zeros(r,c)green=uint(green)subplot(,,)imshow(green)   通过访问G通道来观察图像title('Green')blue=zeros(r,c)blue(:,:,)=A(:,:,)blue(:,:,)=zeros(r,c)blue(:,:,)=zeros(r,c)blue=uint(blue)subplot(,,)imshow(blue)    通过访问B通道来观察图像title('Blue')Y=*red*green*blue 将图像的RGB转换为YUVU=*red*green*blueV=*red*green*bluesubplot(,,)imshow(Y)title('原图亮度')   原图像亮度显示Y=*Ysubplot(,,)imshow(Y)            增大图像亮度并显示title('增大亮度')    Y=Ysubplot(,,)imshow(Y)            减小图像亮度并显示title('减少亮度')GreyR(:,:,)=*A(:,:,)GreyR(:,:,)=*A(:,:,)GreyR(:,:,)=*A(:,:,)subplot(,,)imshow(GreyR) title('线性变换')实验二:数字图像的噪声去除一、实验目的:完善程序对图像进行去噪操作。二、实验要求.用均值滤波器去除图像中的噪声.用中值滤波器去除图像中的噪声.比较两种方法的处理结果三、实验步骤.将图像‘Lenabmp’和‘Lenabmp’读入内存数组.用均值滤波器去除图像中的噪声.用中值滤波器去除图像中的噪声将两种处理方法的结果与原图比较.注意两种处理方法对边缘的影响。四、实验程序及图像结果clci=imread('E:实验bmp')subplot(,,)imshow(i)i=avefiltm(i,)            进行均值滤波subplot(,,),imshow(i)title('均值滤波')i=midfiltm(i,)subplot(,,),imshow(i)title('中值滤波')            进行中值滤波分程序均值滤波functiond=avefiltm(x,n) if((n<=)|(n==round(n))|(n~=round(n))) 【round】临近取整error('nmustbeanoddinteger>l')   必须对n进行判定elseenda(:n,:n)=          a即n×n模板,元素全是p=size(x)         【size】用来求矩阵大小输出为行树和列数x=double(x)x=x一个循环 A(a:b,c:d)表示A矩阵的第a到b行,第c到d列的所有元素fori=:p()nforj=:p()nc=x(i:i(n),j:j(n))*a      矩阵相乘s=sum(sum(c))              【sum】求c矩阵和x(i(n),j(n))=s(n*n) 将模板各元素的均值赋给模板中心位置的元素endend【uint】未被赋值的元素取原值应该是需要加上的不加效果其实差不多d=uint(x)end分程序 中值滤波functiond=midfilt(x,n)if((n<=)|(n==round(n))|(n~=round(n))) error('nmustbeanoddinteger>l')   elseendp=size(x) x=double(x)x=xfori=:p()nforj=:p()nc=x(i:i(n),j:j(n))    取出x中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)e=c(,:)            c表示矩阵的第一行foru=:ne=e,c(u,:)        将c矩阵变为一个行矩阵  endmed=median(e)          【median】取中值x(i(n),j(n))=med   将中值赋给模板中心的元素endendd=uint(x)end五分析与比较均值滤波器:均值滤波器是一种线性滤波器,即取滑动矩形窗口内像素的灰度均值作为中心像素的灰度值它能较好地抑制图象中的加性噪声。但是,线性滤波器会引起图象的钝化或模糊,使得图象中物体边界产生位移。如果图象受到乘性噪声或脉冲噪声的干扰,如超声波及雷达成像中普遍存在的斑点噪声,线性滤波器就不能取得预期的效果。中值滤波器:中值滤波是对一个滑动矩形窗口内的象素灰度值排序,用其中间值代替窗口中心象素的灰度,它是一种非线性滤波器中值滤波器对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好,同时能够保持图象的边沿特征      继续阅读

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