2002年报告(Anisotropy and sparse image representations)
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Anisotropy and sparse image representations Albert Cohen
Laboratoire Jacques-Louis Lions Universit′e Pierre et Marie Curie Paris
Collaborations with W.Dahmen,R.DeVore,I.Daubechies Petrushev,H.Xu,P.Arandiga,R.Donat,N.Dyn and B.Matei FoCM Conference Minneapolis,August 12,2002
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world of digital images:Multimedia,digital photography and HDTV,astronomy,medical imaging,
etc.
Mathematical representation of an image:
I (x,y )=Light intensity at point (x,y )
Black =0≤I (x,y )≤1=White
Digital image processing:mathematical operations applied to through algorithms,aiming to perform speci?c tasks concerning the image,such as
Compression,encoding :reduce the memory space needed for the storage of the image,while preserving its visual quality.
Restauration,denoising :reconstruct a good approximation of the from a distorted or noisy observation.
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Signi?cant evolution since 80-90’s Methods.Linear ?Nonlinear Uniform ?Adaptive Models.Smoothness ?Piecewise smoothness Gaussian ?Non Gaussian
Strongly related to the emergence of new mathematical representations ,such as wavelet bases,for images.
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Agenda
Mathematical modeling of compression and denoising
Sparse representation into wavelet bases
Modeling image by bounded variation functions
Toward anisotropic representations
Multiscale edge-capturing techniques
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Mathematical modeling
Compression :encoding I →B with B =0110···001?nite bit stream N =#(B )<∞,decoding B →?I
=I .Denoising :from observation Y =I +σN ,with N white noise,
?I
=I by some estimation procedure.Measure of distorsion :D =D (I,?I
)= I ??I X or E ( I ??I X ),X some normed space often chosed to be X =L 2.
for images :C ?X (typically the unit ball of some deterministic class of function)
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Benchmarks
Kolmogorov entropy :if C a compact set of X ,let M (D )be the minimal number of X -balls of radius D which is needed to cover C .entropy number N (D ):=log M (D )/log 2is the minimal number of bits to encode the elements of C with accuracy D .For function classes,we typically have for all s up to s (C )(entropy rate)N (D )≤CD ?1/s i .e .D (N )≤CN ?s .
Minimax rate :if C ?X ,let D (σ)=min max I ∈C D (I,?I ),where the minimum is taken over all estimation procedures.We typically for all r up to r (C )(minimax rate)D (σ)≤Cσr .
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Prescriptions for compression/estimation algorithms
Optimality :converge with entropy/minimax rate for a class C
Universality :achieve these rates for a large variety of classes
Low complexity :if possible O (M )with M the dimension of I
Additional prescriptions for compression algorithms :
Progressivity :B =B 1∪B 2∪···leading to ?I
1→?I 2→···Burn in :bit stream can be re?ned for a selected region of I .
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Multiscale representations by decomposition into wavelet bases
example:the Haar system
. . . .=
Σ
f ψλλλ
>λλ
+ < f , e > e + < f , e > e ψf := < f , = < f , e > e f e 00
11
223
3+ < f , e > e e 1
01
1
0-1
11
1
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general wavelets based on similar hierarchical approximations
smoother functions such as splines.Extension to the decomposition of 2D images by tensor product techniques.
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Wavelet representations of
images
Digital image 512x512Multiscale decomposition
Multiscale decompositions of natural images into tensor product wavelet bases are sparse :a few numerically signi?cant coe?cients concentrate most of the energy and information.This property a crucial role in applications such as compression and denoising .
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Application to Image
Compression
Basic idea:encode with more precision
the few numerically signi?cant coe?cients
?Resolution is locally adapted
Example:1%largest coe?cients
encoded
Compression standard JPEG 2000:-Same basic principles
-Based on smoother biorthogonal
wavelets (Daubechies,Feauveau,AC)
-Good quality with compression 1/40
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Application to image
denoising
Noisy
digital
image
Multiscale
decomposition
Natural
strategy:
thresholding
i.e.
put
to
zero
the
coe?cients
which
are
smaller
than
the
noise
level.
(Donoho, Johnstone, Kerkyacharian,
Picard)
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Measuring sparsity in a representation f =
f λψλ
Intuition:the number of coe?cients above a threshold ηshould not too fast as η→0.spaces:(f λ)∈w p if and only if Card {λs .t .|f λ|>η}≤Cη?p ,
equivalently,the decreasing rearrangement (f n )n>0of (|f λ|)satis?es f n ≤Cn ?1/p .
representation is sparser as p →0.If p <2and (ψλ)is an orthonormal basis,an equivalent statement is in terms of best -term approximation : N largest |f λ|f λψλ L 2=[
n ≥N
|f n |2]1/2<～
N ?s ,1/p =s +1/2.12
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Meta-theorem
The degree of sparsity p governs the rates of convergence of adaptive encoding (s =1/p ?1/2)and denoising (r =2s
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Modeling real images by functions of bounded variation
BV if and only if I ∈L 1and ?I is a ?nite measure
Prototype:χ?where ??has ?nite length.
Intuition:Images are “piecewise smooth”and their singularities (edges)have ?nite total length.
Theorem (DeVore,Petrushev,Xu,Dahmen,Daubechies,AC)I ∈BV ([0,1]2)?(I λ)∈w 1
(I λ)are its wavelet coe?cients,or equivalently I ?I N L 2
<～N
?1/2.Optimal estimate for wavelets:if I =χ?then at scale 2?j there
(2j )nonzero coe?cients (edges)estimated by O (2?j ).Optimal estimate among all bases
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Practical implications
Optimal performances of wavelet adaptive denoising and compression methods when the images are modeled by BV functions.
Meyer:“In a world where images are BV functions and the measures the error in L 2,wavelets are the best tool”.
includes the Haar system !Reveals the limitations of BV modeling.Toward better models:Image =geometry +texture .
Geometry (objects):should take into account the smoothness of (ignored in BV modeling).
Texture (or noise):should involve statistical modeling,and a di?erent error measure than for geometry.
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Sparse representations and geometry I =χ?,with ??
smooth.
I N =approximation by N largest wavelet coe?cients ? I ?I N L 2～N ?1/2
Problem:imposes isotropic
re?nement
I N =piecewise linear interpolation
on N optimaly selected triangles
? I ?I N L 2～N ?1
Problem:fast hierarchical algorithm ?
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Greedy algorithms Optimal triangulation :NP hard problem.
Adaptive re?nement algorithms :from an initial coarse triangulation T 0,add points iteratively,e.g.at the location where interpolation error is the largest.
Adaptive coarsening algorithms :from a very ?ne triangulation T 0,remove points iteratively.Criterion for point removal :minimize anticipated approximation error when retriangulating (using Delaunay triangulation).
Algorithms stop when reaching the minimal number of triangles N which a prescribed error D is ensured.
problem:do greedy algorithm allow to obtain the rate CN ?1for piecewise smooth functions such as χ??
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Other recent approaches to sparse anisotropic representations
Dream :building a bridge between harmonic analysis and geometry.
Donoho and Candes:sparse representation based on ridglets/curvelets bases Similar to wavelets with additional directional selectivity :ψj,k,l ～ψ(R 2?j/2l ((2j x,2j/2y )?k )).For piecewise C 2functions separated by C 2discontinuity curves,the coe?cients belong to w 2/3?Allows to recover f ?f N L 2～N ?1thresholding algorithm +optimal entropy and minimax for this class of function.
Mallat and Le Pennec :sparse representation based on bandlets detection +selection of a basis adapted to the edges of the +encoding of the edges as 1D curves.Allows to obtain N L 2～N ?r with arbitrarily large r depending on the smoothness of the edge,provided that the edges have been identi?ed.
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Nonlinear multiscale representations
Introduced by Ami Harten in the early 90’s in the context of numerical shock computations.Idea combine the simple multiscale structure of wavelet algorithms with shock capturing techniques introduced by Harten and Osher (mostly developed in 1D).Analysis and applications to images initiated by Arandiga,Donat,Matei,AC.Closely related to the approach by Baraniuk,and Sweldens based on a non-linear lifting scheme
interpretate wavelet coe?cients as prediction errors from to ?ne scales.In the case of the Haar system :from averages the intervals [2?j k,2?j (k +1)],the predicted values are ?u j +12k =?u j +12k +1:=u j k .
Problem:low order accuracy
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[汇集]放射科图像质量评价记录
[汇集]放射科图像质量评价记录 放射科图像质量评价结果汇总 汇总季度:2011年第四季度 汇总时间:2011年1月2日 汇总人员:孙万龙 汇总结果; 本季度共抽查CR照片45张，CT照片15张。 抽查结果: 1.其中1份CR照片有异物(纽扣)，1份CR照片有遮线器边影，1份CR片颗粒粗糙。 2.1份CR照片忘记填写患者的年龄。 3.1份CT片图像良好，但照片呈线状伪影，系激光打印机激光头粘附灰尘。 4.本次抽查结果为甲级片率为91%,无废片。 整改措施: 1.所有影像科技师应该树立高度责任心和职业感，在检查前详细地核查病人的资料，务必将这些资料填写完整、准确无误。 2.影像技师要加强业务学习，严格掌握技术操作规范，掌握机器的投照条件。 3.激光打印机、阅读器应有专人定期清洁维护，保持打印机和阅读器所在房间清洁，无关人员禁止入内，减少灰尘带入。 放射科图像质量评价结果汇总汇总季度:2012年第一季度 汇总时间:2012年4月4日 汇总人员:于清山 汇总结果;
本季度共抽查CR照片45张，CT照片15张。 抽查结果: 1.其中2份CR照片有异物(分别为拉链和内衣上的胶字)。 2.1份CR照片灰雾度过大，曝光过度. 3.1份CR片有伪影，系IP板污染。 4.CT片未查出问题，本次抽查结果为甲级片率为93%,无废片。整改措施: 1.所有影像科技师应该树立高度责任心和职业感，在检查前详细地核查病人身上有无异物，并耐心地说服病人摘除异物，取得病人的配合。 2.影像技师要加强业务学习，严格掌握技术操作规范，掌握机器的投照条件。 3.IP板暗盒影轻取轻放，竖立直放，避免碰撞、震动、跌落，远离放射源，避免强光照射，IP板应定期用脱脂棉及无水乙醇清洁。 放射科图像质量评价结果汇总汇总季度:2012年第二季度 汇总时间:2012年7月3日 汇总人员:郑和永 汇总结果; 本季度共抽查CR照片45张，CT照片15张。 抽查结果: 1.其中4份CR照片有异物(分别为文胸上的金属、拉链、内衣上的胶字和身上贴的膏药)。 2.1份CR照片灰雾度过大，曝光过度. 3.1份CT片图像良好，但照片呈线状伪影，系激光打印机激光头粘附灰尘。 4.本次抽查结果为甲级片率为90%,无废片。 整改措施:
运动模糊图像的质量分析与评价
运动模糊图像的质量分析与评价 摘要：提出了一种新的图像质量评价标准，通过图像的运动模糊参数来估计出图像由于运动而造成的信息损失量，并通过信息损失的多少来评价图像的质量。实验表明，该方法能客观地体现出运动模糊图像的质量与运动模糊参数之间的关系，这种关系对于图像的质量评价特别是有参考条件下的图像质量评价具有良好的效果。同时还根据活动度和图像灰度梯度能客观地表示图像细节部分的特性。将图像分块，并从8个方向对图像进行分析，客观地评价出无参考条件下直线运动模糊图像的质量。关键词：质量评价；运动模糊参数；信息损失；直线运动模糊；活动度 图像的去模糊是图像处理中的一个重要分支，在获取图像过程中，由于物体与相机之间的相对运动会造成得到的图像总会有一定程度的模糊。在现实生活中，运动模糊图像广泛存在，图像会因为摄像者与对象之间的角度和物体与相机之间的相对运动速度等的差异而导致所得到的运动模糊图像有着不同的质量，这种差异即为图像的运动模糊参数的差异。找出图像的质量与其运动模糊参数之间的关系具有重要的意义。因为在去除这些模糊之前往往要通过一定的评价来估计出图像的质量，能否准确地估计出图像质量对图像后期的去模糊处理有着重要的意义。目前大多数情况下，对模糊图像的质量评价一般采用主观的评价方法，但是主观评价不能建立一定的数学模型，而且由于主观差异的存在，不同人的知识背景和主观目的、兴趣等的不同而得出不同的结论，不能适用于很多场合。而客观质量的评价方法大致可以分为无参考图像的质量评价和有参考图像的质量评价。1 传统的图像质量分析算法图像的质量分析一般为有参考条件下的质量分析和无参考条件下的质量分析两种[1-4]。无参考判断图像的质量评价是指在不借助任何参考图像的前提下，对模糊图像的质量进行评价。而有参考图像的质量评价是指将模糊的图像与参考图像(即原图像)进行对比，得出图像的质量。传统的图像质量分析算法：(1)梯度函数。在数字图像中，图像的梯度函数可以用来对图像进行图像的边缘提取及其图像的二值化，一般来说，可以认为图像越是清晰，其图像的灰度就会变化越剧烈，就应该具有相对比较大的图像梯度值。利用梯度函数估计图像的质量一般有灰度梯度能量函数、Robert梯度和拉普拉斯(Laplacian)算子。下面以Laplacian(四邻域微分)算子和梯度幅值介绍图像的梯度函数的评价方法。对于一幅图像，对图像中的每一个像素在2×2的领域内采用Laplacian算子，得到四邻域微分值，然后再将得到的每一个微分值求和。Laplacian算子(四邻域微分)的方法如下：利用相邻像素之间的方差[6]对图像的质量进行分析，图像质量越好，相邻像素点间的灰度差值就越大，从而S值也就越大。(3)基于图像相似度方法这种方法主要是针对在有参考图像条件下的图像质量评价，图像的相似度[7]主要利用均方差误差、平均绝对值误差、修正最大范数、多分辨率误差、均方信噪比及峰值信噪比等对图像的质量进行判断。此方法主要是将模糊图像与参考图像的各种特征进行比较，二者误差越小，它们的相似度就越大，然后通过与原始图像的相似程度来判断图像的质量。以均方误差为例，一幅图像中，其均方差为：式中，b(x，y)是图像抛出点的边缘信息抛出量，I(x，y)是图像在像素点(x，y)的信息量。一般情况下，通过式(8)在有参考图像的条件下，只要估计出图像的运动模糊参数就可估计出图像的质量。(2)统计边缘信息一幅图像的主要信息，主要是通过其边缘信息量的多少来显示，边缘不明显的图像，可以认为其模糊度越大。一幅m×n的图像，对其进行边缘提取之后，图像中所显示的轮廓信息就是其包含的信息量。即边缘信息量： 通过对图3~图6图像的分析可以看出，在同一幅图像下，由于运动而导致的模糊图像中，越是模糊的图像的边缘信息抛出率η越大。而对于不同的图像，可以通过计算η来比较其质量，η越小，图像越清晰，则e越大，与图像的内容没有关系。在这一规律情况下，
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰
度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：
影像科图像质量评价
影像科图像与报告质量评价制度根据医院规定与科室具体情况及发展的要求，制定相应的质控、项目评价、改进措施制度。 一、科主任负责全部的质控指标检查CT检查由石应同志负责质控指标，普放检查由袁林同志负责质控指标MR 检查由黄静同志负责质控指标，报告书写由王大江同志负责质控指标。 二、要求各部门认真做好检查及报告质量的督查，对不合格的投照检查CT 扫描MR检查和相关不合格的报告要进行及时的修改更正，提出相应的改进措施及方案，做好相关的记录。 三、普放CR、DR 质控指标，登记时是否与患者的姓名、性别、年龄、检查部位一致，投照时是否与申请单一致，扫描图像后投照部位的左右一定要标记准确，对投照条件使用不佳的图像不要传输，一定要重新投照后再传输，对打印胶片时，外科需要手术的患者和内科有病变的片子一定要打1：1 的胶片，对普放报告要及时检查描述的准确性，左右的描述及意见，及诊断意见的正确与否。 CT 质控量指标，CT 扫描检查的患者的姓名、性别、年龄、扫描部位是否与申请单一致，扫描所用的参数是否符合扫描部位的要求，对不符合要求的要及时纠正，对诊断报告的描述是否符合影像表现，诊断是否恰如其分，对错误的要及时修改。 MR质控量指标，MR扫描检查的患者的姓名、性别、年龄、扫描部位是否与申请单一致，扫描所用的参数是否符合扫描部位的要求，对不符合要求的要及
时纠正，对诊断报告的描述是否符合影像表现，诊断是否恰如其分，对错误的要及时修改。 六、对修改的检查及报告要做好相关记录。 七、对不按照上述标准执行的按相关文件做相应的处理。
图像及报告质量评价小组成员及职责为加强影像科图像质量管理和质量控制，保证影像科诊断质量与医疗安全，并明确图像质量评价小组。 一、影像科图像及报告质量评价小组成员如： 组长： 成员： 技师组： 诊断组： 二、影像科图像与报告质量评价小组职责： （一）影像科应建立图像及报告质量评价小组，小组成员应包括影像科主任、影像诊断医师、影像科技师。 （二）影像科图像与报告质量评价小组负责图像与报告质量评价的全面实施，组织定期和不定期的核查。 （三）影像科技师负责检查扫描过程的质量控制，发现图像质量问题应及时解决。 （四）影像诊断医师负责诊断操作的质量控制和图像诊断质量控制，发现问题应及时解决并与技师沟通。 （五）每月进行图像质量评价记录。
东南大学数字图像处理实验报告
数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：
原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255
超声科图像质量评价详细介绍
超声科图像质量评价评分标准细则 附表(一) 1.图像清晰度（10分）(一副图像显示不清晰扣1分） 2.图像均匀性（10分）（一副图像不均匀扣1分） 3.超声切面标准性（10分）（一副图像不标准扣1分，漏一个常规切面扣2分） 4.伪相识别（10分）（缺伪像图像相关图像扣5分） 5.彩色血流显示情况（10分）（缺规定血流图像一副扣2分）6．图像于超声报告相关性（10分）（缺报告相关性常规切面图像一副扣1分） 7.图像有无斑点、雪花细粒、网纹（10分）（一副图像有斑点、雪花细粒、网纹扣1分） 8.图像与临床疾病相关性（10分）（报告所选图像与疾病相关性无关扣5分） 9.探测深度（要占1/2以上）（10分）（一副图像未达到1/2扣1分） 10.工作频率与脏器相关性（10分）（一副图像工作频率与脏器相关性不符扣1分）
超声科图像质量评价评分标准 1.图像清晰度10分 2.图像均匀性10分 3.超声切面标准性10分 4.伪相识别10分 5.图像与报告相关性10分 6.彩色血流显示情况10分 7.图像有无斑点、雪花细粒、网文10分 8.图像与临床疾病相关性10分 9.探测深度（要占1/2以上）10分 10.工作频率与脏器相关性10分
超声科图像质量评价细则 附表（二） 按照超声科常规切面操作规范规定细则如下： 1.肝脏：正常肝脏6个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉 血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像）。 异常肝脏8个切面（第一肝门，门静脉二维图像，门静脉血流频谱图像并有测值，第二肝门图像，肝脏工字状结构图像，肝左叶图像，异常部位二维及彩色） 2.胆囊：正常1个切面（显示胆囊颈部，胆囊底部） 异常2个切面（显示胆囊颈部+胆囊底部，异常部位图像） 3.胰腺：正常2个切面（胰腺的二维+彩色血流图像，显示胰头， 胰体，胰尾，） 4.异常3个切面（胰头，胰体，胰尾，胰腺彩色血流图像） 5.脾脏：正常2个切面（脾脏全长及脾门彩色血流图像） 异常3个切面（脾脏全长切面，异常二维及彩色血流图像） 5.泌尿系统：正常双肾2个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像）异常双肾4个切面（肾脏纵切面二维及彩色血流图像，异常部位二维及彩色） 6.膀胱：正常2个切面（膀胱三角，膀胱底部） 异常4个切面（膀胱三角，膀胱底部，异常部位二维及彩色）7.前列腺：正常3个切面（前列腺纵切面，前列腺横切面，前列腺彩
影像科图像质量评价
影像科图像与报告质量评价制度 根据医院规定与科室具体情况及发展的要求，制定相应的质控、项目评价、改进措施制度。 一、科主任负责全部的质控指标检查CT检查由石应同志负责质控指标，普放检查由袁林同志负责质控指标MR检查由黄静同志负责质控指标，报告书写由王大江同志负责质控指标。 二、要求各部门认真做好检查及报告质量的督查，对不合格的投照检查CT扫描MR检 查和相关不合格的报告要进行及时的修改更正，提出相应的改进措施及方案，做好相关的记录。 三、普放CR、DR质控指标，登记时是否与患者的姓名、性别、年龄、检查部 位一致，投照时是否与申请单一致，扫描图像后投照部位的左右一定要标记准确，对投照条件使用不佳的图像不要传输，一定要重新投照后再传输，对打印胶片时，外科需要手术的患者和内科有病变的片子一定要打1:1的胶片，对 普放报告要及时检查描述的准确性，左右的描述及意见，及诊断意见的正确与 否。 CT质控量指标，CT扫描检查的患者的姓名、性别、年龄、扫描部位是否与申请单一致，扫描所用的参数是否符合扫描部位的要求，对不符合要求的要及时纠正，对诊断报告的描述是否符合影像表现，诊断是否恰如其分，对错误的要及时修改。 MR质控量指标，MR扫描检查的患者的姓名、性别、年龄、扫描部位是否与申请单一 致，扫描所用的参数是否符合扫描部位的要求，对不符合要求的要及时 纠正，对诊断报告的描述是否符合影像表现，诊断是否恰如其分，对错误的要及时修改。
六、对修改的检查及报告要做好相关记录。 七、对不按照上述标准执行的按相关文件做相应的处理
图像及报告质量评价小组成员及职责 为加强影像科图像质量管理和质量控制，保证影像科诊断质量与医疗安全, 并明确图像质量评价小组。 一、影像科图像及报告质量评价小组成员如： 组长： 成员： 技师组： 诊断组： 二、影像科图像与报告质量评价小组职责： （一）影像科应建立图像及报告质量评价小组，小组成员应包括影像科主任、影像诊断医师、影像科技师。 （二）影像科图像与报告质量评价小组负责图像与报告质量评价的全面实施，组织定期和不定期的核查。 （三）影像科技师负责检查扫描过程的质量控制，发现图像质量问题应及时解决。（四）影像诊断医师负责诊断操作的质量控制和图像诊断质量控制，发现问题应及时解决并与技师沟通。 （五）每月进行图像质量评价记录。
图像处理实验报告
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期
实验（一）图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱，掌握常用的一些图像处理命令；通过编程实现几种简单的图像增强算法，加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助，学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能；题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用： imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b，函数形式为：imstrech(I, a, b)； 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理，并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1）．基本图像处理函数的使用： I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像
图像质量评价2
基于空间域统计特性的图像质量评价 摘 要 煤矿井下的安全高效生产离不开清晰流畅的监控图像，针对煤矿井下拍摄图像光照不均匀的问题，对常见的几类可以改善非均匀照度图像视觉效果的增强理论进行了深入研究，并对在实际应用中遇到的问题和存在的缺点进行分析，分析了灰度图像空间域统计特性相关参数，对图像质量做出了客观评价。实验表明，直方图均衡化图像增强方法在处理低照度图像方面有不错的视觉效果，但由于它在均衡化过程中会对灰度级进行四舍五入，使得部分灰度级丢失，容易造成图像失真。 关键字：图像增强 空间域统计特性 质量评价 随着科学技术的发展，视频监控系统应用越来越广泛。例如煤矿井下，调度人员了解井下重要设备、人员及生产过程的现场状况，不仅能直观的监视和记录井下现场的安全生产情况，也能为事后分析事故提供相关第一手图像资料。由于井下摄像头采集到图像受到光照影响，导致在获取图像信息后对图像分析和决策等变得困难，因此在进行图像分析与决策前首先对图像信息进行增强，并对增强后图像进行相关参数分析，对图像质量进行客观评价，以获的人们认为较为理想的处理结果以及算法。 1 图像增强算法 基于图像处理所应用的空间不同，图像增强方法通常可以分为频域增强方法和空域增强方法两类。频域增强方法首先将图像看成一种二维信号，然后再对该信号进行基于域变换的增强。常见的空域图像增强算法有直接对比度增强、反锐化掩模增强和直方图均衡化增强。 1.1 直接对比度增强 直接对比度增强是根据特定的算法规则对图像中每一个像素点的灰度值进行逐点改变，以此达到改变图像灰度值动态范围的目标。在图像处理中，一般将输出图像的像素点灰度值与其对应的输入图像的像素点灰度值之间的对数关系称之为图像的对数变换，该种方法常常用来压缩高灰度值范围、扩展低灰度值范围，从而使低灰度值的图像细节更加清晰的目标。其一般公式为： (,)log[(,)1]g x y C f x y =+ (1) 在式(1)中，(,)g x y 表示变换后输出图像像素点灰度值，而(,)f x y 表示变换前输入图像像素点灰度值，其中log 表示以10为底。同时，上式也可选用自然对数ln 为底。 为了增加变换的动态范围，适当考虑变换的灵活性，可以加入一些调制参数，上述公式可变为： log[(,)1](,)log f x y g x y a b c +=+ (2) 式中a 、b 、c 是可以选择的变换参数，(,)1f x y +项是为了避免对零求对数而设置。当(,)0f x y =时，log[(,)1]0f x y +=，则(,)g x y a =。而a 是(,)g x y 轴上的截距，可见参数a 的大小反映确定变换曲线的起始位置的变化关系，b 、c 两个参数可以确定变换曲线的曲率[1-2]。对数变化曲线如图1所示。 (,) f x y (,) g x y
matlab图像处理实验报告
图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104
目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)
实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?
2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)
数字图像处理实验报告
数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对
影像图像质量评价表.doc
影像图像质量评价： 以每天阅片的形式对每一张图像进行评价，参加人员前一天夜班、当天 上夜班、白班、技术组人员。 日期：影像号：操作员：分数：内容备注扣分标准扣分 1. 图像对比看电脑图片或胶片图像，对比欠佳 5 2. 图像层次看电脑图片或胶片图像，层次欠分明 5 3 被检查者部位、肢位置不正、照片上下、左右边缘不对 5 体位置准确，照片上称、体位不标准 下、左右边缘对称 4. 人为伪影如未去除金属物引起的伪影10 5. 运动伪影不影响诊断5-10 6. 设备伪影不影响诊断5-10 7. 拼音错误如‘ o’拼为‘ e’等10 8. 图像标识不完整 5 9. 图像重要标识错如左右 . 姓名 . 性别错误50 误 10. 造影片造影剂造影剂显影不均匀、充盈吧不满意55 显影均匀、充盈满意 11 图像后处理方法不准确，不影响诊断10 12. 检查部位错误对照申请单和检查部位是否一致50 日期 : 影像号：操作员：分数：内容备注扣分标扣分 准 1. 图像对比看电脑图片或胶片图像，对比欠佳 5 2. 图像层次看电脑图片或胶片图像，层次欠分明 5 3 被检查者部位、肢位置不正、照片上下、左右边缘不对 5 体位置准确，照片上称 下、左右边缘对称 4. 人为伪影如未去除金属物引起的伪影10 5. 运动伪影不影响诊断5-10 6. 设备伪影不影响诊断5-10 7. 拼音错误如‘ o’拼为‘ e’等 8. 图像标识不完整 5 9. 图像重要标识错如左右 . 姓名 . 性别错误50 误 10. 造影片造影剂造影剂显影不均匀、充盈吧不满意55 显影均匀、充盈满意 11 图像后处理方法不准确，不影响诊断10 12. 检查部位错误对照申请单和检查部位是否一致50 质量等级评价方法：结合影像质量要求，每份图像为100 分，扣完为止 优：≥ 90 分良： 80~89 分差： 70~79分不合格：＜ 70 分
影像科报告诊断质量评价标准
诊断报告书写格式和质量评价标准 （一）诊断报告书写格式参照我科《影像诊断报告书写规范》 （二）承诺出报告时间： 1、X线平片报告：急诊30分钟，普通2小时；胃肠等特殊造影：当日出片。 2、CT、MR报告：急诊30分钟，普通24小时内（隔日上午9点30分前）。 3、特殊病例在与患者及家属沟通后于48小时内发出。 （三）诊断报告质量评价标准 1、良好的影像诊断报告：书写格式符合诊断报告书写规范。要求项目齐全，影像描写如实反映影像学改变，影像描述与诊断意见一致，重点突出，条理清楚，术语准确，字迹清析。 2、不符合影像诊断报告要求的：①影像描述与诊断意见矛盾；②书写过于简单；③用语不规范；④病灶主要象征未描述错误；⑤字迹不清。 （四）读片及随访质量控制 1、每工作日读片对疑难病例进行集中讨论，讨论意见及时作出记录。 2、每月及时登记病例随访结果并利用PACS及相关系统统计诊断符合率，结合诊断随访结果每月进行一次随访病例学习，并对重点病例进行讨论，提高医师诊断水平。 读片及报告书写制度 (1)每日集体读片，安排在上午晨会后，由当班医师选出疑难病例和典型病例进行讨论和示教，以便集思广益，提高诊疗质量。 (2)读片应密切结合病史、体格检查及其他必要的检查资料进行充分讨论，遇有疑难问题时，可协同超声、核医学和各有关科室会诊解决。 (3)诊疗报告必须按要求逐项填写，描述和分析应符合规范要求，并作出诊断或提出参考意见。报告医师应签全名，并由主治医师或以上人员负责复审签发。 (4)诊疗报告发出：急诊检查于完成后半小时内出报告（从检查结束到报告时间），普通X线平片2小时内出报告，CT、MR普通检查当日出报告，CT、MR特殊病例及特殊检查48小时内出报告。特殊情况须应向患者说明原因，或与临床相关医师联系。 (5)报告修改由高级职称或高年资主治医师完成，并在PACS系统中留有修改时间及内容。 影像科诊断报告书写规范 影像诊断报告是一份重要的临床档案资料，必须认真书写。一份规范化的诊断报告书要求文字简洁，语句通顺，表达准确。内容包括以下部分： 一. 一般项目： 1.病人姓名、性别、年龄；X线号、门诊号或住院号；申请科室、病室和床位号；检查设备、检查方法、造影剂种类用法和用量、检查部位和位置、照片序号；临床诊断、检查日期和报告日期等均应逐项填写清楚。 二.叙述部分： 1.应在全面观察的基础上，分清主次，按顺序描述异常影像所见。阐明有否临床所疑疾病的表现或征象，如有则应对所出现的病变部位、形态和大小进行描述，描述应简洁、形象、贴切，并对该疾病应该或可能出现而未出现者说明“未见”。如：肺癌的毛刺征；骨、关节病变的死骨、钙化和骨膜反应、关节面及关节间隙等。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班
实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)
title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
图像质量评价概述
在图像信息技术被广泛应用的情况下，对图像质量的评估变成一个广泛而基本的问题。由于图像信息相对于其它信息有着无可比拟的优点，因此对图像信息进行合理处理成为各领域中不可或缺的手段。在图像的获取、处理、传输和记录的过程中，由于成像系统、处理方法、传输介质和记录设备等不完善，加之物体运动、噪声污染等原因,不可避免地带来某些图像失真和降质，这给人们认识客观世界、研究解决问题带来很大的困难。 比如，在图像识别中，所采集到的图像质量直接影响识别结果的准确性和可靠性；又如，远程会议和视频点播等系统受传输差错、网络延迟等不利因素影响，都需要在线实时的图像质量监控，以便于服务提供商动态地调整信源定位策略，进而满足服务质量的要求；在军事应用方面，战场监视和打击评估的效果也取决于无人机等航拍设备所采集到的图像或视频的质量。因此，图像质量的合理评估具有非常重要的应用价值。 从有没有人参与的角度区分，图像质量评价方法有主观评价和客观评价两个分支。主观评价以人作为观测者，对图像进行主观评价，力求能够真实地反映人的视觉感知；客观评价方法借助于某种数学模型，反映人眼的主观感知，给出基于数字计算的结果。 图像质量的主观评价 主观评价只涉及人作出的定性评价，它以人为观察者，对图像的优劣作出主观的定性评价。对于观察者的选择一般考虑未受训练的“外行”或者训练有素的“内行”。该方法是建立在统计意义上的，为保证图像主观评价在统计上有意义，参加评价的观察者应该足够多。主观评价方法主要可分为两种：绝对评价和相对评价。 绝对评价 所谓绝对评价，是由观察者根据自己的知识和理解，按照某些特定评价性能对图像的绝对好坏进行评价。通常，图像质量的绝对评价都是观察者参照原始图像对待定图像采用双刺激连续质量分级法（Double Stimulus Continuous Scale,DSCQS），给出一个直接的质量评价值。具体做法是将待评价图像和原始图像按一定规则交替播放持续一定时间给观察者，然后在播放后留出一定的时间间隔供观察者打分，最后将所有给出的分数取平均作为该序列的评价值，即该待评图像的评价值。国际上也对评价尺度做出了规定，对图像质量进行等级划分并用数字表示，也称为图像评价的5分制“全优度尺度”。（见表1.1）
影像科图像质量评价标准
影像科图像质量评价标准 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
影像科图像质量评价标准 一、图像质量保证组织和人员职责分工 影像科建立图像质量保证工作小组，小组成员包括高年资影像诊断医师、影像科技师、影像设备维修人员相关专业工程技术人员。 影像质量保证工作小组成员中，影像设备维修人员或相关专业技术人员负责影像设备正常运行，保证影像设备运行稳定，参数准确，发生设备故障及时检修。技师负责检查扫描过程的质量控制。影像诊断医师负责诊断操作的质量控制和影像诊断质量报告的控制。 二、图像质量评价制度 影像技术质控每周一次。根据影像质量评价标准，评价影像质量，分析不合格片和差级片原因，提出改进办法。 在日常诊断读片的同时，从诊断角度，对影像质量进行评价，发现图像质量不能满足影像诊断，技师与技术人员沟通，提出改进建议。 定期进行影像诊断与手术、病理或出院诊断随访对比，统计影像诊断与临床诊断的符合率，分析误诊漏诊原因，不断总结经验，提高诊断正确性。 三、图像质量评价标准 （一）一般要求 1、被检查器官和结构在检查范围内可观察到。主要结构、解剖结构、解剖细节清晰辨认，影像能满足影像诊断要求。
2、照片中的诠释齐全、无误、左右标志、检查号、检查日期、检查医院、被检查者姓名、性别、年龄、图像放大比例或比例尺等信息完整。正确放置铅号码，以分辨前后位或前位。 3、用片统一，用片寸合理，分隔规范，照射野大小控制适当。成人胸片不小于11x14英寸，成人四肢不小于10x12英寸。 4、图像放大比例一致：正位片、侧位片或斜位片放大比例不小于65%。 5、整体画面布局美观，影像无失真变形。 6、对辐射敏感的组织和器官应尽可能的屏蔽。 7、对不同检查部位的影像质量标准参照《影像科管理与技术规范》X片影像标准。 （二）优质片标准 1、密度合适（照片中诊断密度范围控制在—之间）； 2、层次分明（不同部位要求不同）； 3、摄影体位正确：被检组织影像全部在照片上显示；重点组织界限清楚；脊柱应含相邻椎体；四肢应包括临近关节；肋骨应包括第1或第12肋骨；组织影像应符合正常的解剖投影，无失真； 4、无技术操作缺陷：无体外阴影，无污片、划片、粘片、水迹、指纹、漏光、静电等阴影 （三）良级片标准
数字图像处理实验报告实验三
中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用
实验三 数学形态学及其应用 一．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：
B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1-i B 旋转的结果（90?，180?，270?）共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化（Thick ） )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时，X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕
武汉科技大学 数字图像处理实验报告讲解
二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日
实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');
原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);