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基于MATLAB的医学图像增强技术课件设计

基于MATLAB的医学图像增强技术课件设计
基于MATLAB的医学图像增强技术课件设计

 收稿日期:2009208202 通讯作者:杨烨

 作者简介:王瑾德,女,讲师,上海中医药大学,主要从事医学信息处理研究。 △基金项目:上海市教委重点课程建设项目(沪教委高(2008)69号) 3东华大学

文章编号:100424337(2009)0620693205 中图分类号:R445 文献标识码:A

?微机应用?

基于MA TL AB 的医学图像增强技术课件设计△

王瑾德 高晓红3 杨 烨

(上海中医药大学 上海201203)

摘 要: 利用Matlab 在图像处理方面的强大优势,制作医学图像增强技术的课件,着重介绍课件的组织结构、内容设计、教学手段和教学形式的设计,并重点阐述课件的功能和实现方法。

关键词: Matlab ; 医学图像增强; 课件

1 引言

数字医学图像处理课程的目的在于让学生掌握医学成像和图像处理方面的基本原理、方法和发展趋势,培养学生解决该方面实际问题的能力。图像增强技术是本门课程非常重要的一部分,图像增强的目的是对其进行加工,以得到便于进行医学诊断的图像。图像增强的方法有很多,需要根据原始图像的问题所在,采用不同的增强技术。为了便于学生理解,并建立起对图像增强技术的直观概念,我们利用MA TL AB 软件编写了“医学图像增强技术”课件。

选择MA TL AB 语言开发课件主要基于以下几点:①计算编程可视化,功能强大,易学、易用;②工具箱中包括图像处理函数,涵盖了几乎所有的图像处理技术方法;③具有开放

性,用户可以根据需要书写自己的函数,以满足特定的需要;④能够准确读取DICOM 格式文件,并有丰富的处理DICOM 格式图片的各种函数。医学影像设备产生的文件为DICOM 格式,普通图像处理软件无法读取此格式,若将其转换为J P G 或BMP 又会造成某些信息的丢失,MA TL AB 可以克服这一缺点。

2 课件设计211 组织结构设计

数字医学图像的增强主要包括灰度变换增强、空域滤波增强、彩色滤波增强。具体每种增强技术又有多种不同的增强方法,本课件依据图像增强技术的方法设计的组织结构图,如图1所示

图1 医学图像增强技术课件组织结构图

这样设计可以使学生先在整体概念上对图像的增强技术有所了解,又在此基础上对增强技术的种类和适用的场合有一个初步的认识,让医学学生突破对各种增强技术算法本身的畏难情绪,把学习的重点转移到如何应用解决实际问题的层次上,这也正是本门课程的教学目的所在。

212 内容设计

本课件使用的所有素材图片均为医学影像图片,包括X 光片、CT 图片、MRI 图片等,根据这些图片本身的模糊特点,采用不同的图像增强技术,以得到便于医生诊断的“好”图片。例如,在CT 图像中常见的图像模糊问题在于符合高斯分布的噪声的影像,这样我们可以采用空域滤波技术中平滑滤波的方法———中值滤波技术对其进行处理;对于一张手足口病的

CT 图片,由于灰度图像的特点,其病灶部分用肉眼较难分辨

清楚,针对人眼对彩色敏感的视觉特性,我们可以对它进行伪彩色处理,以得到病灶部分清晰的影像。因此,在课件的素材选用和内容设计上,突出医学特色,重点解决医学影像增强技术的问题,拉近了本课程与医学生的距离,激发了他们的学习兴趣,并初步掌握采用何种图像增强手段解决常见医学影像问题。

213 教学手段的设计

本课件利用GU I (Graphic User Interface )图形用户界面设计各个窗口,并使用多种交互功能:①交互按钮的设计。课件的大多数界面都提供了交互按钮,学生可以根据自己的学习需求进入下一个学习环节或者观看相应的图像处理的效果。②独特的菜单功能设计。图像处理中的噪声不尽相同,将不同的噪声通过MA TL AB 编程设计成不同菜单,学生可以自由给图像添加噪声,然后利用课件中提供的滤波器进行滤波,观察不同滤波器对不同噪声的处理效果,如图4-1所示。③对于某些增强技术由于其参数设置的不同,将会得到不同的增强效果,学生可以手动重新设置参数,以观察图像处理后的效果。

交互手段的设计突破了课件仅仅起到演示功能的作用,方便了学生个性化的学习,并符合个人认知的特点。

214 教学理念的设计

本着开放性原则,本课件代码全部对学生开放,学生机器中只要安装有MA TL AB 软件就可以查看源代码,教师与学生共享代码。每个模块都是单独的m 文件,这便于课件的进一步扩展,如果需要增加新的模块只要单独编写m 文件,将其与主模块挂在一起即可。这样对一部分对课程钻研较深的同学,提供了一个很好的学习平台。很多学生不再满足于老师所“给”的知识,他们有更强的主动根据自己的需求“索取”的意识,他们不满足于仅仅“知其然”,还要“知其所以然”。学生在使用课件的过程中会思考,并试图设计新功能或实现图像处理的改进算法以满足个性化的需求,教师应该鼓励学生的这种求知欲望,并引导或一起进一步开发完善课件。这样一种教学理念的改进使得本门课程的学习形式也发生了很大转变,学生参与和老师一同改进课件,再一同学习,从而获得了极大的成就感、满足感和自信心,也增强了科研和动手的能力。

3 课件功能及实现311 主界面的设计实现

在MA TL AB 工作间键入guide 命令将会出现GU I 设计窗口,在该窗口分别放置1个静态文本框(Static Text )用于显示标题、1个activex2控件(Microsoft InkPicture Control )用于显示图片、4个按钮控件(Push Button )用于进入不同的功能界面,利用菜单工具设计简单快捷的菜单,效果如图2所示。主界面的设计力求简单明了,学习者看后方便快速进入相关主题

图2 医学图像增强技术演示课件主界面

312 灰度变换

利用图像灰度级的分布可以看出图像灰度分布的特性。如果大部分像素集中在低灰度区则图像呈现暗特性,反之则呈现亮特性。灰度变换的目的是通过改善直方图的灰度分布特性,进而改善图像的质量。灰度变换的方法包括直方图灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化。本研究以直方图均衡化为例说明该模块的设计功能。直方图均衡化是利用直方图的统计数据进行直方图的修改,能有效的处理原始图像的直方图分布情况,使各灰度级具有均匀的概率分布,通过调整图像灰度值的动态范围,自动增加整个图像的对比度,以致图像具有较大的反差,大部分细节比较清晰[1]。如图3所示,为脑膜炎患者的MR 图像,通过直方图分析,原图像大面积为暗色,并且层次不清,经过直方图均衡化后,直方图的灰度间隔被拉大,显得较为“平坦”,灰度层次等级增加,然后用此均衡直方图校正图像,有利于图像的分析与识别。

主要程序部分代码如下:

I =imread (’脑膜炎.jpg ’);J =histeq (I );

subplot (121);imshow (I );title (’原图’)

subplot (122);imshow (J );

title (’直方图均衡化后’);figure ,subplot (121);imhist (I ,64);

title (’原始图像直方图’);subplot (122);imhist (J ,64)title (’均衡变换后直方图’

)

图3-1 均衡化前后的脑膜炎图片 图3-2 均衡化前后的脑膜炎图片直方图比较

313 空域滤波

空域滤波在处理效果上来分,可以分为平滑滤波器和锐化滤波器。下面以平滑滤波器为例介绍课件功能及实现。

平滑滤波器的目的在于消除混在图像中的干扰,常使用的滤波器有均平滤波器filter2()、中值滤波器medfilt2()、维纳滤波器wiener ()。例如由于医学成像设备CT 机自身的原因,在CT 图像中容易产生高斯白噪声,严重影像了图像的质

量,为了去除此类干扰可采用维纳滤波器;如果影像本身带有盐椒噪声,可采用中值滤波器。如图4-1和图4-2所示为本课件的3种滤波器,课件所给原CT 图像为清晰图片,学生可以通过菜单给图像增加盐椒噪声(SAL TPEPPET )或高斯噪声(GUASSIAN ),然后采用不同滤波器进行处理,对比其效果

图4-1 添加盐椒噪声的图像界面 图4-2进行中值滤波后的图像界面

主要实现代码如下:

imnoise (I ,’salt &pepper ’,0.02)%添加盐椒噪声imnoise (I ,’gaussian ’,0,0.005)%添加高斯噪声filter2(f special (’average ’,3),I )/255%均平过滤器medfilt2(I ,[33])%中值过滤器wiener2(I ,[55])%维纳滤波器314 频域滤波

由于图像的边缘、跳跃部分及噪声颗粒是图像信号的高频分量,大面积的背景区域代表了图像信号的低频分量。因此,在频域内采用低通滤波器可以进行滤波,使用高通滤波器可以进行边缘检出[2]。其中,常用低通滤波器有理想低通滤

波器、Butterworth 低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低通滤波器等;常用高通滤波器有理想高通滤波器、Butterworth 高通滤波器、指数高通滤波器和梯形低通滤波器等。如图5所示,为线性高通滤波前后的比较。主要实现代码为:

i =imread (’head3.jpg ’)%读入图像:

g =[-1-1-1;-18-1;-1-1-1]%设置线性高

通滤波模板

:h =double (i )%转换为double 类型:conv2(h ,g )%进行线性高通滤波imshow (i )%显示图像:

图5 线性高通滤波

315 彩色增强

医学影像如CT 、MR 、B 超、X 光片都是灰度图像,尽管这些设备的成像质量很高,可以将灰度等级分成2000多阶,但人眼只能分别出其中16个灰度等级。若将2000个灰度等级,划分为16个灰阶则,每个灰阶所能分辨的CT 值为2000/

16=125Hu 。即相邻两组织CT 值相差125时人眼才能将二

者区分出来,若小于此数值,处于同一灰阶则不能分辨。而人体组织的C T 值在相差几个HU 单位时(3~5Hu )就有重要的诊断意义。然而,人眼对彩色的敏感程度远远高于对灰度的敏感程度,利用人眼的这一视觉特性,可以对医学图像进行伪彩色处理,使病灶部分能够较清晰的显现出来。如图6所示为肠道病毒引发的脑干脑炎(手足口病)MRI 图像[3],本课件使用了患者脑部脑干部分横切面图像进行分析。可以看出,灰度图像病灶部分模糊不清,但对其进行伪彩色处理后,

可以较清晰地辨认出病灶的轮廓和大小。其主要实现方法为,首先读入灰度图像,然后将灰度图像分层,对图像数组进行等分层处理,最后利用PColor ()进行彩色变换

图6 脑干脑炎炎症部分利用伪彩色增强前后的比较

本模块的主要实现代码如下:

I =imread (’head.tif ’);subplot (121);imshow (I );%将灰度图像分成8层title (’灰度图像’)I =double (I );J =floor (I/32);

%对图像数组进行等分层处理J1=floor (J/4);J2=rem (floor (J/2),2);J3=rem (J ,2);%进行彩色变换PColor (:,:,1)=J 1;PColor (:,:,2)=J 2;

PColor (:,:,3)=J 3;

subplot (122);imshow (PColor );title (’伪彩色增强后图像’)4 总结

利用MA TL AB 制作医学图像增强技术课件,能够充分利用MA TL AB 在数字图像处理方面的强大优势。MA TL AB 中包含了几乎所有的图像处理方法,软件良好的开放性以及语言的简洁明了便于执教教师的开发和使用。在医学图像处理课程中使用医学图像增强技术课件可以使学生直观地了解医学图像处理技术的实质,加深对医学图像处理的理解,将教学与实验结合起来,有助于改善教学的薄弱环节,增强医学生在本门课程学习中的动手能力,拓展医学图像处理的基础知识,提升实践技能。

 收稿日期:2009203228

 作者简介:申西芬,女,中国地质大学(武汉)数理学院07级研究生,计算数学专业,主要从事数学模型的建立、数据处理、统计等。

 3武汉大学口腔医院

参 考 文 献

1 袁丽婷,邱力军1基于Matlab 的X 线医学图像增强与直方图处理

方法1第四军医大学学报,2007,28(4):376~378.

2 王家文,曹宇编著,MA TLAB6.5图形图像处理.北京,国防工业出

版社,2004,304.

3 http ://https://www.wendangku.net/doc/7513347796.html,/news_view.asp ?id =4774.

Design of Course w are of Medical Image E nhancement T echnology B ased on MAT LAB

Yang Ye ,et al

(S han g hai Universit y of T raditional Chi nese M edici ne ,S hang hai 201203)

Abstract By using of Matlab in image p rocessing advantages ,t he aut hor made medical image enhance 2ment technology CA I courseware.The paper point s out t he organizational st ruct ure of t he courseware ,con 2tent design ,inst ructional met hods design ,and focuses on t he courseware f unctionality and implementation.

K ey w ords Matlab ;medical image enhancement ;courseware

文章编号:100424337(2009)0620697204 中图分类号:TP274 文献标识码:A

?微机应用?

SPSS 与EXCEL 在口腔护理人员培训情况调查

数据处理中的应用

申西芬 杨瑞琰 徐佑兰3

(中国地质大学数学与物理学院 武汉430074)

摘 要: 针对湖北省部分口腔医院的医护人员接受培训和学术方面做了一个调查,并应用SPSS 软件和EXCEL 软件对调查数据进行了系统的处理,通过对数据的整理、系统的分析,反映出当前口腔医院的护理人员的整体受训情况不佳,整体素质也有待提高,要更好的服务病人就要求一支掌握专业理论和技术的口腔医疗护理队伍,而对护理队伍的专业培训显得尤为迫切和需要。

关键词: SPSS ; EXCEL ; 相关性分析;口腔护理人员

SPSS (Statistical Product and Service Solutions ,统计产品和服务解决方案)是由美国SPSS 公司20世纪80年代初开发的大型统计学软件包。它是目前世界上最新、最流行、最受欢迎的统计软件包之一。它包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等基本功能。SPSS 统计分析过程包括统计、均值比较、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等[1]。

EXCEL 是美国微软公司推出Office 软件系列中的计算

机应用软件,它具有强大的数据处理能力和图表输出展示功能,在各行业中均得到普遍的应用。在医疗调查报告中,往往需要对大量冗杂的数据进行详细的计算处理,需要统计数据

的算数平均值、不同数据分布的类型、各个调查因子之间的相关性等,因此该过程势必是一项相当繁杂的工作,如果能有效地联合运用SPSS 和EXCEL 软件,则会大大降低统计工作的工作量。本文就是利用这两个软件对口腔护理人员基本情况调查的数据进行相关的处理[2]。

下面主要对湖北省口腔护理人员在年龄、职称、工作年限、所在单位、岗前培训、岗前培训时间、近5年来参加口腔医疗专业学习班情况、外出学习情况、护理人员对本单位继续教育培训情况的满意度、护理人员对护理培训的兴趣情况、个人订阅杂志情况、近5年内发表论文情况、对培训感兴趣的类别

13个方面的数据进行具体地应用处理。

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)

matlab图像处理的几个实例

Matlab图像处理的几个实例(初学者用) 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');

医学图像三维重建的体绘制技术综述

医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要:体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一,是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术,是可视化研究领域的一个重要分支,是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想,并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较;然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法;最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价,并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字:体绘制;三维重建;可视化;性能评价 Abstract:Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering:Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation

基于MATLAB图像处理报告.docx

基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算,使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 3.1、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能,通过编写程序,实现对两幅图片的像素进行线性运算,利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 3.2、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++,JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户直接进行下载就可以用。

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院:信息科学与工程学院 专业:2014级通信工程 组长:** 组员:** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理,计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先,由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦,所以转为灰度图,再进行二值化化为黑白图像,得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像,为了方便计数对图像取反,这时进行一次计数,发现得到的个数远远多于实际个数,这时在进行一次中值滤波,去掉一些不清晰的像素点,剩下的应该为较为清晰的细胞个数,再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

基于matlab的文字识别算法 课程设计

摘要 本课程设计主要运用MATLAB的仿真平台设计进行文字识别算法的设计与仿真。也就是用于实现文字识别算法的过程。从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题,是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。由于文字具有高级语义特征,对图片内容的理解、索引、检索具有重要作用,因此,研究图片文字提取具有重要的实际意义。又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,故着重介绍了静态图像文字提取技术。随着计算机科学的飞速发展,以图像为主的多媒体信息迅速成为重要的信息传递媒介,在图像中,文字信息(如新闻标题等字幕)包含了丰富的高层语义信息,提取出这些文字,对于图像高层语义的理解、索引和检索非常有帮助。 关键字:文字识别算法;静态图像文字提取;检索

目录 1 课程设计目的 (3) 2 课程设计要求 (4) 3 相关知识 (5) 4 课程设计分析 (8) 5 系统实现 (9) 6 系统测试与分析 (17) 6.1文字识别算法仿真结果 (17) 6.2基于字符及单词的识别 (19) 6.2.1 基于字符的识别 (19) 6.2.2 基于单词的识别 (20) 6.3现存算法的问题 (21) 6.3.1 大多文字识别方法依赖于人工定义的特征 (21) 6.3.2 脱离上下文的字符识别易造成显著的歧义 (21) 6.3.3 简单的单词整体识别有着较大的局限性 (22) 6.3.4 训练样本制作繁琐 (22) 7 参考文献 (23)

图像文字提取又分为动态图像文字提取和静态图像文字提取两种,其中,静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础,其应用范围更为广泛,对它的研究具有基础性,所以本文主要讨论静态图像的文字提取技术。静态图像中的文字可分成两大类:一种是图像中场景本身包含的文字,称为场景文字;另一种是图像后期制作中加入的文字,称为人工文字,如右图所示。场景文字由于其出现的位置、小、颜色和形态的随机性,一般难于检测和提取;而人工文字则字体较规范、大小有一定的限度且易辨认,颜色为单色,相对与前者更易被检测和提取,又因其对图像内容起到说明总结的作用,故适合用来做图像的索引和检索关键字。对图像中场景文字的研究难度大,目前这方面的研究成果与文献也不是很丰富,本文主要讨论图像中人工文字提取技术。 静态图像中文字的特点 静态图像中文字(本文特指人工文字,下同)具有以下主要特征: (1)文字位于前端,且不会被遮挡; (2)文字一般是单色的; (3)文字大小在一幅图片中固定,并且宽度和高度大体相同,从满足人眼视觉感受的角度来说,图像中文字的尺寸既不会过大也不会过小; (4)文字的分布比较集中,排列一般为水平方向或垂直方向; (6)多行文字之间,以及单行内各个字之间存在不同于文字区域的空隙。在静态图片文字的检测与提取过程中,一般情况下都是依据上述特征进行处理的。 数字图象处理 静态图像文字提取一般分为以下步骤:文字区域检测与定位、文字分割与文字提取、文字后处理。其流程如图所示。 图1 静态文字处理流程图

MATLAB课程设计-图像处理完整版

MATLAB课程设计 设计题目:应用图像处理 班级: 学号: 姓名: 指导老师: 设计时间:2013年4月8号-4月14号

摘要 21世纪是一个充满信息的时代,图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理,是用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。所谓数字图像处理[7]就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。 关键词:DCT变换;图像压缩;真色彩增强;平滑;锐化;直方图均衡; 灰度变换;滤波;M文件的使用 目录 摘要………………………………………………………………I 1 概述……………………………………………………………II 2 课程设计任务及要求...............................III 2.1.1设计任务 2.1.2设计要求 3 系统设计原理 (Ⅳ)

3.1 DCT图像压缩原理 3.2 真彩色增强 3.2.1平滑 3.2.2锐化 3.3 灰度变换(直方图均衡化) 3.4 图像滤波 3.4.1中值滤波器 3.4.2维纳滤波器 4 程序代码及实验结果与分析 (Ⅵ) 4.1 DCT图像压缩 4.1.1程序代码 4.1.2实验结果 4.1.3结果分析 4.2 真彩色增强 4.2.1平滑程序代码 4.2.2实验结果 4.2.3结果分析 4.2.4锐化程序代码 4.2.5实验结果 4.2.6结果分析 4.3 灰度变换(直方图均衡化) 4.3.1程序代码

核医学图像重建快速迭代算法OSEM

一、引言核医学影像设备如单光子断层扫描仪(SinglePositronEmissionComputeTomography,SPECT)、正电子发射断层扫描仪(PositronEmissionTomo-graphy,PET)融合了当今最高层次的核医学技术,是目前医学界公认的极为先进的大型医疗诊断成像设备,在肿瘤学、心血管疾病学和神经系统疾病学研究中,以及新医药学开发研究等领域中已经显示出它卓越的性能。随着核医学断层影像设备的广泛应用和计算机技术的迅速发展,图像重建方法作为该类设备中的一个关键技术,其研究工作越来越受到人们的重视。本文概述了传统的图像重建方法,并详细介绍了一种具有较高图像质量和较短计算时间的重建算法—有序子集最大期望值方法(Ord-eredSubsetsExpectationMaximization,OSEM)在核医学影像设备中的应用。二、传统的图像重建方法在核医学影像设备中,需要根据物体某一层面在不同探测器上检测到的投影值来重建该断层图像层面,即二维图像重建。传统的图像重建方法主要分为解析法和迭代法。解析法是以中心切片定理(CentralSliceTheorem)为理论基础的求逆过程。常用的一种解析法称为滤波反投影法(FilteredBack-Projection,FBP)。FBP法首先在频率空间对投影数据进行滤波,再将滤波后的投影数据反投影得到重建断层图像。滤波器选为斜坡函数和某一窗函数的乘积,窗函数用于控制噪声,其形状权衡着统计噪声和空间分辨。常用的窗函数有Hanning窗,Hamming窗,Butterworth窗以及Shepp-Logan窗。解析法的优点是速度快,可用于临床实时断层重建。但当测量噪声较大或采样不充分时,这类算法的成像效果不甚理想,尤其是在核医学断层图像重建中对小尺寸源的成像效果差(即所谓偏体积效应)。在滤波中如果对高频信号不做抑制,截止频率高,此时空间分辨最好,但所重建的图像不平滑,易产生振荡和高频伪影;反之,采用较低截止频率,过多压抑高频成分的低通窗函数会造成重建图像的模糊,故在变换法中低噪声和高分辨对滤波器的要求是矛盾的,需折衷选择。且难以在重建中引入各种校正和约束,如衰减校正等。迭代法是从一个假设的初始图像出发,采用迭代的方法,将理论投影值同实测投影值进行比较,在某种最优化准则指导下寻找最优解。迭代求解方法的基本过程是: (1)假定一初始图像f(0); (2)计算该图像投影d; (3)同测量投影值d对比; (4)计算校正系数并更新f值; (5)满足停步规则时,迭代中止; (6)由新的f作为f(0)从(2)重新开始。该方法最大优点之一是可以根据具体成像条件引入与空间几何有关的或与测量值大小有关的约束和条件因子,如可进行对空间分辨不均匀性的校正、散射衰减校正、物体几何形状约束、平滑性约束等控制迭代的操作。其中实现对比的方法有多种,施加校正系数的方法也有多种。在某些场合下,比如在相对欠采样、低计数的核医学成像中可发挥其高分辨的优势。但是迭代法收敛速度慢,运算时间长,运算量大,而且重建图像会随着迭代次数的增加而趋于“老化”甚至发散,出现高频伪影,这些缺点极大地限制了它在临床中的应用。 [!--empirenews.page--]三、OSEM迭代算法为了加快收敛速度,减少运算时间,提高图像质量,人们提出了很多快速算法,其中有序子集最大期望值法是很有应用前景的一种快速迭代重建算法,它是在最大似然期望法(MaximumLike-lihoodExpectationmaximization,MLEM)的基础上发展起来的。 MLEM方法旨在寻找与测量的投影数据具有最大似然性(ML)的估计解,其迭代过程是由最大期望值算法(EM)来实现的。由于是以统计规律为基础,MLEM重建法具有很好的抗噪声能力,是目前公认为最优秀的迭代重建算法之一,尤其是在处理统计性差的数据时,更能显示出它相对于解析法的优越性,但是这种方法仍然存在迭代法的运算量大、运算时间长等缺点。MLEM方法在每一次迭代过程中,使用所有的投影数据对重建图像每一个象素点的值进行校正,重建图像只被替换一次。 OSEM方法在每一次迭代过程中将投影数据分成N个子集,每一个子集对重建图像各象素点值校正以后,重建图像便被更新一次,所有的子集运算一遍,称为一次迭代过程,它所需要的运算时间与FBP重建的时间基本相等。在ML-EM方法一次迭代过程中,重建图像被更新一次,而在OSEM方法中重建图像被更新N次,所以OSEM方法具有加快收敛的作用。OSEM 算法中子集的选取和划分有很多种,在SPECT中投影数据可以根据每个采样角度实时地进行划分和重建,在PET中由于各个探测器上测得的投影数据是在符合判选之后同时获得的,因此可以在全部投影数据采集完成之后划分子集。不同子集的重建顺序也可以有选择的进行,如

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能:用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法:SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子: se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10,角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体,半径15,高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能:用于选择图像中的多边形区域。 用法:BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1,其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系,然后在指定的坐标系下选择由向量xi,yi指定的多边形区域。 例子:I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

用matlab实现图像灰度变换课程设计

课程设计报告册 课程名称: MATLAB课程设计 课题名称:灰度变换增强 专业班级: 姓名: Bob Wang 学号: 15164 课程设计主要场所:信息楼220 时间: 指导教师:成绩:

前言 数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科,随着图像处理理论和方法的进一步完善,使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用,并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数,工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或变成以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式,而且这种语言可移植性好、可扩展性强,再加上其中有丰富的图像处理函数,所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。 MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言,能够满足科学、工程计算和绘图的要求,与其它计算机语言相比,其特点是简洁和智能化,适应科技专业人员的思维方式和书写习惯,使得编程和调试效率大大提高。我们学习掌握MATLAB,也可以说是在科学工具上与国际接轨。

目录 一、课程设计目的 (2) 二、设计任务及容 (2) 三、课题设计实验条件 (3) 四、涉及知识 (3) 五、具体设计过程及调试 (4) 5.1、图像的读入和显示 5.1.1、打开图像 (4) 5.1.2、显示原图像 (5) 5.1.3、图像灰度处理 (7) 5.1.4、显示灰阶后图像 (8) 5.2、直方图均衡化 5.2.1、生成直方图 (10) 5.2.2、直方图均衡化 (12) 5.3、灰度变换 5.3.1、线性变换 (9) 5.3.2、分段线性变换 (9) 5.3.3、非线性变换.................................... (9) 六、心得体会 (17) 七、参考文献 (18) 八、程序清单 (19)

matlab图像处理小结

1.function [center, r] = solve_circle(pt1, pt2, pt3) 2.%Effect: solve the circle which across points 'pt1', 'pt2' and 'pt3' 3.%Inputs: 4.%pt1, pt2, pt3: [x, y] 5.%center: the circle center [x0; y0] 6.%r: the radius of the circle 7.%Author: Su dongcai at 2012/1/2 8. A = zeros(2, 2); B = zeros(2, 1); 9.[A(1, :), B(1)] = circle2line(pt1, pt2); 10.[A(2, :), B(2)] = circle2line(pt2, pt3); 11.center = A\B; 12.r = norm(pt1' - center); 13. 14.function [A, B] = circle2line(pt1, pt2) 15.%Effect: cast 2 circles equation into 1 linear equation: 16.%(a-x1)^2 + (b-y1)^2 = r^2 | 17.% |==> 2(x1-x2)a + 2(y1-y2)b = (x1^2 + y1^2) - (y2^2 + y2^2) 18.%(a-x2)^2 + (b-y2)^2 = r^2 | 19.%Inputs: 20.%pt1, pt2: [x1, y1], [x2, y2] 21.%Outputs: 22.%A: 2[x1-x2, y1-y2] 23.%B: (x1^2 + y1^2) - (x2^2 + y2^2) 24.%Author: Su dongcai at 2012/1/2 25.A = 2*(pt1 - pt2); 26.B = norm(pt1)^2 - norm(pt2)^2; close all;clear;clc; >> i=imread('rice.png'); %>> imshow(i); >> background=imopen(i,strel('disk',15)); >> i2=imsubtract(i,background); %>> figure,imshow(i2); >> i3=imadjust(i2,stretchlim(i2),[0 1]); %>> figure,imshow(i3); >> level=graythresh(i3); >> bw=im2bw(i3,level); %>> figure,imshow(bw); >> [labeled,numobjects]=bwlabel(bw,4); graindata=regionprops(labeled,'all');

matlab课程设计-图像处理

图像处理系统 --学习报告 学号: 姓名: 专业: 日期:

1 使用语言 Matlab 2图像选择及变换 2.1 原始图像选择读取 原始图片如下: 图1 原始图片 MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。 采用的是imrea d函数来实现图像文件的读取操作,采用的格式如下: A=imread(’filename.fmt’) 该语句用于读取字符串“filename”对应的灰度图像或彩色图像,“fmt”指定了文件的格式。 采用imfinfo函数查询图像文件的信息。其语句格式如下:

Info=imfinfo(‘filename.fmt’) 该语句可以在命令窗口会显示出文件的基本信息。 采用imshow函数进行图像的显示,采用的格式如下: A=imread(‘filename.fmt’); imshow(A); 当这种显示方式要求被显示的图像要么在当前目录下或MATLAB的目录下。 采用rgb2gray函数进行真彩色图像与灰阶强度图像的转变,其格式调用如下:A=rgb2gry(‘filename.fmt’); 得到的图像可以进行统计与处理,能完成要求。 图像读入与显示和变化的源代码如下: close all; clear all; x=imread('xuewu.jpg'); imshow(x); imfinfo('xuewu.jpg') 程序运行结果如下图2所示: 图2 读取后显示图片

命令窗口中,显示如下: Filename: 'xuewu.jpg' FileModDate: '27-Dec-2011 08:58:56' FileSize: 348015 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 1024 Height: 768 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 3 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {}2.2 转换图像为灰阶图像 2.2 图像的变换 在后期的处理中,有部分程序需要用到灰阶图片,因此提前将图片进行转换,得到灰阶图片。采用rgb2gray函数进行真彩色图像与灰阶强度图像的转变其格式调用如下: A=rgb2gry(‘filename.fmt’); 得到的图像可以进行统计与处理。 程序源代码如下: x1=rgb2gray(x); figure,imshow(x1) 程序运行结果如下图3所示:

CT三维重建的指南

CT三维重建指南 1、脊柱重建: 腰椎: 西门子及GE图像均发送至西门子工作站,进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位: a. 选择骨窗薄层图像(西门子 1mm 70s;GE 0.625mm BONE),载入3D重建,调整定位线,使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致,并将横断位定位线与两者垂直,将三幅图像模式改为MPR; b. 横断位作为定位相,做矢状位重建,打开定位线选项卡,点击垂直定位线,变换数字顺序,使其从右向左,选择层厚3mm,层间距3mm,方向平行于棘突-椎体轴线,两边范围包全椎体及横突根部(一般为19层),点击确定,保存; c. 矢状位作为定位相,打开曲面重建选项卡,沿各椎体中心弧度画定位相曲线,范围包全,双击结束,选择层厚3mm,层间距3mm,变换数字顺序,使其从前向后,范围前至椎体前缘,后至棘突根部(一般为19层),点击确定,保存。 B、椎间盘重建: a. 选择软组织窗薄层图像(西门子 1mm 30s;GE 0.625mm STND),载入3D重建,调整定位线,使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致,并将横断位定位线与两者垂直,将三幅图像模式改为MPR; b. 矢状位作为定位相,做椎间盘重建,打开定位线选项卡,点击水平定位线,变换数字顺序,使其从上向下,选择层厚3mm,层间距3mm,层数5层,方向沿椎间隙走行方向,做L1/2-L5/S1椎间盘,注意右下角图像放大,逐个保存。 注意:脊柱侧弯患者,椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线(红色),使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建: 椎体骨质病变者,如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人,加做椎体横断位重建,矢状位图像做定位相,沿病变椎体轴向,做横断位重建,注意重建图像放大,保存。 打片: 矢状位及冠状位二维一张:8×5;椎间盘一张:6×5; 若为椎体骨质病变者,椎间盘图像不打,打椎体横断位重建图像,共两张胶片。

图像增强及MATLAB实现

《数字图像处理》课程设计 课设题目:图像增强与MATLAB实现学校学院:华东交通大学理学院 学生班级:13级信息计算(2)班学生:超 学生学号:20130810010216 指导老师:自柱

图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字:图像;图像增强;算法

目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)

三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序: (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)

一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。目前,已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括:直方图修改处理,图像平滑处理,图像尖锐化处理,彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类:频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理,采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术;空域处理法:是直接对图像中的像素进行处理,基本上是以灰度映射变换为基础的。

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') 0100200

I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K) 对数运算: I=imread('E:\dog.jpg'); 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);

图像处理matlab程序实例

程序实例 1旋转: x=imread('d:\MATLAB7\work\flower.jpg'); y=imrotate(x,200,'bilinear','crop'); subplot(1,2,1); imshow(x); subplot(1,2,2); imshow(y) 2.图像的rgb clear [x,map]=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh1.jpg');y=x(90:95,90:95);imshow(y)R=x(90:95,90:95,1);G=x(90:95,90:95,2);B=x(90:95,90:95,3);R,G,B 3.加法运算clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh3.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%向图片加入高斯噪声subplot(1,2,1),imshow(I);%显示图片subplot(1,2,2),imshow(J);K=zeros(242,308);%产生全零的矩阵,大小与图片的大小一样for i=1:100%循环100加入噪声J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J1=im2double(J);K=K+J1;end K=K/100; figure,imshow(K);save

4.减法 clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); J=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao1.jpg'); K=imsubtract(I,J);%实现两幅图相减 K1=255-K;%将图片求反显示 figure;imshow(I); title('有噪声的图'); figure;imshow(J); title('原图'); figure;imshow(K1); title('提取的噪声'); save 5.图像的乘法 H=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); I=immultiply(H,1.2);将此图片乘以1.2 J=immultiply(H,2); subplot(1,3,1),imshow(H); title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(I); title('·放大1.2'); subplot(1,3,3),imshow(J); title('放大2倍'); 6除法运算 moon=imread('moon.tif'); I=double(moon); J=I*0.43+90; K=I*0.1+90; L=I*0.01+90; moon2=uint8(J); moon3=uint8(K); moon4=uint8(L); J=imdivide(moon,moon2); K=imdivide(moon,moon3); L=imdivide(moon,moon4); subplot(2,2,1),imshow(moon); subplot(2,2,2),imshow(J,[]); subplot(2,2,3),imshow(K,[]); subplot(2,2,4),imshow(L,[]);

数字图像处理 课程设计报告 matlab

欢迎阅读数字图像处理 课程设计报告 姓名: 学号: 班级: .net 设计题目:图像处理 教师:赵哲老师 提交日期: 12月29日

一、设计内容: 主题:《图像处理》 详细说明:对图像进行处理(简单滤镜,模糊,锐化,高斯模糊等),对图像进行处理(上下对称,左右对称,单双色显示,亮暗程度调整等),对图像进行特效处理(反色,实色混合,色彩平衡,浮雕效果,素描效果,雾化效果等), 二、涉及知识内容: 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 插入图片 对图片进行处理 二值化处理 重复 输出两幅图 结束 四、实例分析及截图效果: 运行效果截图: 第一步:读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread('1.jpg'); % 插入图片1.jpg 赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口

subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片 title('原图直方图');%图片名称 一,图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数,I图经过H滤波处理,replicate反复复制 q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二,图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子,unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三,图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread('1.jpg'); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',0.01); %高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四,图像处理素描(来源网络) f=imread('1.jpg'); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

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