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: