医学图像处理与成像技术实验报告Word文件下载.docx
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M
Y（i,j,1）=0.10*frames（i,j,1）+0.60*frames（i,j,2）+0.30*frames（i,j,3）;
end
end
command窗口命令：
seq=imread（'
prettygirl.jpg'
）;
[Y,I,Q]=RGB2YIQ（seq）;
subplot（1,2,1）,imshow（seq）,title（'
原彩色图'
subplot（1,2,2）,imshow（uint8（Y））,title（'
灰度图'
变换所得图像如下：
2.将彩色图变换为HSV空间的图
hsv=RGB2HSV（seq）;
figure
（1）;
subplot（1,2,2）,imshow（hsv）,title（'
HSV空间图'
3.将彩色图变换为YCBCR空间的图
ycbcr=RGB2YCBCR（seq）;
figure
（2）;
subplot（1,2,2）,imshow（ycbcr）,title（'
YCBCR空间图'
实验二图像的FFT变换实验
1、练习VisualC++的一些FFT变换的算法实现方式；
2、编写VisualC++关于图像的FFT变换函数的编写和调试；
3、熟悉FFT变换在图像处理中的作用及功能；
4、熟悉FFT变换后的显示基本算法；
5、学会编写图像的FFT变换相关函数：
二、实验源程序及处理结果
1.对图像blobs.png进行二维傅里叶变换
S=imread（'
blobs.png'
K=fft2（S）;
Y=fftshift（K）;
subplot（121）,imshow（S）;
title（'
原灰度图图'
subplot（122）,imshow（Y）;
二维傅里叶变换图像'
2.图像blobs.png二维傅里叶变换的频谱
Y=fftshift（fft2（S））;
原灰度图'
subplot（122）,imshow（log（abs（Y））,[]）;
傅里叶变换后的频谱'
实验三图像增强设计实验
一、设计任务与要求
编程实现下列功能：
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示，显示灰度直方图，对图象进行直方图均衡化处理，显示处理后图象及直方图，画出灰度变换曲线，以BMP格式存储处理后图象。
二、实验源程序
1.显示灰度直方图—调用函数方式
model.bmp'
subplot（121）;
imshow（S）;
原黑白灰度图像'
subplot（122）;
imhist（S）,title（'
变换后的灰度直方图'
xlabel（'
灰度值'
ylabel（'
概率密度'
2.提高对比度—调用函数方式（将图像的灰度值扩散到整个灰度范围中）
M=histeq（S）;
imshow（M）,title（'
变换后的图'
3.获得灰度直方图并进行直方图均衡化处理
[m,n]=size（S）;
M=zeros（1,256）;
fork=0:
1:
255
M（k+1）=length（find（S==k））/（m*n）;
end
subplot（221）,imshow（S）;
subplot（222）;
bar（0:
255,M,'
g'
原图像直方图'
S1=zeros（1,256）;
fori=1:
256
forj=1:
i
S1（i）=M（j）+S1（i）;
S2=round（S1*256）;
Meq（i）=sum（M（find（S2==i）））;
figure
（1）,subplot（223）;
255,Meq,'
b'
均衡化后的直方图'
ylabel（'
subplot（224）;
plot（0:
255,S2,'
r'
legend（'
灰度变化曲线'
原图像灰度级'
均衡化后灰度级'
4.对图像进行均衡化处理
K=S;
fori=0:
K（find（S==i））=S2（i+1）;
subplot（121）;
imshow（K）;
title（'
均衡化后图像'
）;
5.用PS软件进行处理
5.1原始图像及其直方图：
5.2增强对比度后的图像及其直方图：
5.3观察lena.bmp的原图像及直方图，并进行变换
5.3.1原始图像及其直方图：
5.3.2进行灰度（反相）变换后的图像及其直方图：
5.3.3平滑处理后的图像及其直方图：
5.3.4直方图均衡化处理后的图像及其直方图：
5.3.5图像锐化处理后的图像及其直方图：
实验四图像分割设计实验
1、编程实现下列功能：
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示，用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测，显示处理后图象，以BMP格式存储处理后图象。
2、编程实现下列功能：
读出以BMP格式存储的黑白灰度图象并显示，用鼠标点击图象上某一点，以灰度相近原则进行区域生长，显示处理后图象，以BMP格式存储处理后图象。
1.对图像进行边缘检测，程序如下：
1.S=imread（'
pepper.bmp'
ban=[111;
1-81;
111];
K=edge（uint8（S）,'
log'
边缘检测结果'
imwrite（k,'
new.bmp'
2.图像分割处理，程序如下：
RAM=imread（'
imshow（RAM）,title（'
原始图
像'
RAM=double（RAM）;
[M,N]=size（RAM）;
[y,x]=getpts;
x1=round（x）;
y1=round（y）;
seed=RAM（x1,y1）;
Y=zeros（M,N）;
Y（x1,y1）=1;
sum=seed;
suit=1;
count=1;
threshold=15;
whilecount>
s=0;
count=0;
M
N
ifY（i,j）==1
if（i-1）>
0&
&
（i+1）<
（M+1）&
（j-1）>
（j+1）<
（N+1）
foru=-1:
1
forv=-1:
ifY（i+u,j+v）==0&
abs（I（i+u,j+v）-seed）<
=threshold&
1/（1+1/15*abs（I（i+u,j+v）-seed））>
0.8%
Y（i+u,j+v）=1;
count=count+1;
s=s+RAM（i+u,j+v）;
suit=suit+count;
sum=sum+s;
seed=sum/suit;
imshow（Y）,title（'
分割后图像'
imwrite（Y,'
Q.bmp'
3.模板匹配（PS中进行处理）
3.1点击模板，则出现如下对话框
3.2根据需要设定模板矩阵的值（纵向梯度）
3.3处理结果如下：
3.4根据需要设定模板矩阵的值（对角线方向）
3.5处理结果如下：
3.6根据需要设定模板矩阵的值（横向梯度）
3.7处理结果如下：
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