基于matlab的X线滤波处理讲解.docx

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基于matlab的X线滤波处理讲解

燕山大学

课程设计说明书

题目：

基于matlab的X线滤波处理

学院（系）：

电气工程学院

年级专业：

XX医疗仪器X班

学号：

XXXXXXXXXXXXXX

学生姓名：

XXXXXXXXX

指导教师：

XXXXXXXX

教师职称：

讲师

燕山大学课程设计（论文）任务书

院（系）：

电气工程学院基层教学单位：

生物医学工程系

学号

0901********

学生姓名

李飞

专业（班级）

09级医疗仪器1班

设计题目

设

计

技

术

参

数

1.用中值滤波和二维滤波处理X线图片；

设

计

要

求

1.设计X线的中值滤波和二维滤波的分析；

2．用matlab进行程序仿真；

工

作

量

1.学会使用matlab软件；

2.独立完成程序设计，并仿真；

3.参加答辩并书写任务书。

工

作

计

划

1.学习使用软件matlab，选定设计方案；

2.程序设计；

3.程序仿真、调试；

4.答辩并书写任务书。

参

考

资

料

[1]杨乐平，李海涛，杨磊编著.LabVIEW程序设计与应用（第二版）.北京：

电子工业出版社，2007

[2]刘君华主编.基于LabVIEW的虚拟仪器设计.北京：

电子工业出版社，2003

指导教师签字

孟辉

基层教学单位主任签字

李昕

说明：

此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2012年12月15日

燕山大学课程设计评审意见表

指导教师评语：

①该生学习态度（认真较认真不认真）

②该生迟到、早退现象（有无）

③该生依赖他人进行设计情况（有无）

平时成绩：

指导教师签字：

20XX年12月15日

图面及其它成绩：

答辩小组评语：

①设计巧妙，实现设计要求，并有所创新。

②设计合理，实现设计要求。

③实现了大部分设计要求。

④没有完成设计要求，或者只实现了一小部分的设计要求。

答辩成绩：

组长签字：

20XX年12月15日

课程设计综合成绩：

答辩小组成员签字：

20XX年12月15日

摘要……………………………………………………………2

1绪论……………………………………………………2　

1.1组织结构………………………………………………3　

1.2目前的研究现状……………………………………………4

1.3研究工作…………………………………………5

2内容设计………………………………………………………6

3功能…………………………………………………6

3.1主界面的设计实现…………………………………………6

3.2灰度变换　………………………………………………7

3.3中值滤波…………………………………………………9

3.4二维滤波处理…………………………………………10

4心得体会……………………………………………………12

5参考文献……………………………………………………13

摘要

一百多年前，x射线的发现引发了一场医学史上的革命。

经过这一百多年的发展，x光射线技术不仅在医学上有了广泛的发展，在工业上也发挥着越来越重要的作用，主要用于检测金属铸件的缝隙及缺陷和精密的电子器件。

由于x光自身的成像特点，使图片质量不可避免的下降，而大企业所用的先进的X光检测系统价格昂贵，因此为中小型企业开发适合他们的精度要求的x光图像处理系统显的很迫切。

首先分析了x光图像自身的特点，简要的分析了数字图像处理技术，同时利用计算机图像处理技术完成对x光图像的对比度增强、平滑去噪增强、边缘锐化等多种图像处理和分析功能。

可以有效地提高图像的清晰度和图像判读的准确度，起到辅助产品诊断、提高产品质量的作用。

利用MATLAB提供的强大的图像处理工具包对于x光图像处理领域的图像直方图均衡、图像平滑、图像锐化等问题进行了探索并提出了相应的解决方案。

1绪论

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MATLAB软件编写了“医学图像增强技术”课件。

选择MATLAB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JPG或BMP又会造成某些信息的丢失,MATLAB可以克服这一缺点。

1.1组织结构

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。

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。

由于x光的成像机理不同于一般的摄像，它是利用物体表面对x光的吸收原理来实现的，并且存在着采集设备、显示设备等因素的影响，造成图像的对比度和信噪比都比较小。

由于x光图像的这种特点。

使得图像处理特性直接影响x光检测系统的性能。

在工业检测中，对x光片的图像处理显得十分重要，关系到产品质量检测的合格率。

然而，先进的X光检测系统价格昂贵，对于小企业来说承受不起，并且不同的产品对x光图像处理的精度要求也有所不同。

因此，针对一些小型企业的具有特殊性能的而设计的x光图像检测系统就显得十分必要。

在检测x光图像的过程中，首先要求图像具有良好的性能，因此就需要应用图像增强的技术，提高图像的性能，使得图像的特征充分的显现出来。

针对不同的图像特征，已经出现了许多图像增强的方法。

基于MATLAB，本文研究了x光图像增强技术，利用MATLAB编程简单、易于实现的特点，构造了一个小型系统，集成了一些图像增强的方法，为用户处理x光图像数据提供适用的平台。

x光图像经过该系统的处理，可以提高图像的质量，从而可以提高x光检测的正确率。

1．2目前的研究现状

由于利用图像进行检测具有许多独特的优点：

（1）非接触性和远距离检测：

（2）直观性；（3）可以在很大范围内控制检测精度：

（4）由于图像识别是模拟人类的视觉功能，具有智能性，可以排除许多假象的干扰，所以，工业界对图像检测技术有着十分迫切的需要⋯。

迄今为止，已有许多学者对工业图像检测手段在工业生产中的应用作了大量研究，但是，从实际应用而言，在小型企业中应用图像检测系统还是很少，或者说是不多见的。

分析其原因主要有：

（1）缺乏实用而可靠的算法。

这是由于工业检测对可靠要求极高，误识率和拒识率必须很低

（2）先进的x光检测系统因为其精度的不同价格非常昂贵。

目前，图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用正逐步增多，人们已感受到了它的优越性。

但在国内，应用还很不普遍，人们多忙于理论研究，诸如探索图像压缩编码等，而对于将成熟技术转化为生产力方面似乎认识不够，很少有厂家进行这方面技术的研发。

将X射线成像技术运用于工业自动化和医疗领域，已经得到有关研究机构和专业公司的重视并并得到广泛应用。

如用于工业产品的在线质量检测，无损探伤和医疗卫生等都有应用。

然而，近十年来国内升级改造和进口的诸多设备大都没有或缺少图像处理功能，处理的图像质量一般。

因此，高可靠、多功能和高识别率的智能图像诊断系统还有待开发。

现有的系统所能识别的图像十分有限，原始图像像素不高。

图像处理功能少，处理速度慢，局限性很明显，寻找新的算法．开发新的应用软件，改善图像质景显得十分重要和迫切。

1.3研究工作

利用MATLAB为小型企业开发一种满足其精度、速度方面限制的x光图像增强处理系统是本论文的基点所在。

降低企业的成本，改善产品质量的合格率和节约检测时间，提高效率。

本文以设计用于工业检测的x光图像增强处理系统为目标，从x光图像处理方法所使用的关键技术出发，对系统的实现和理论算法进行了探讨。

本文的主要问题是找出适合检测工业产品的x光图像处理方法，用MATLAB语言实现以达到增强图像的目的，提高产品诊断的正确率，同时，采用VB设计友好用户界面，在实现过程中，还需解决VB与MATLAB之间的调用接口问题。

为解决这些问题，本论文对以下内容进行了深入研究：

（1）详细分析针对x光图像处理技术，特别是对图像变换、图像增强、图像滤波等技术进行理论上的研究与探讨，了解产品诊断中x光图片的特征和处理方法。

（2）采用不同的图像处理算法。

通过实验，显示各种处理方法的效果。

比如在平滑降噪中，进行了中值滤波。

（3）找出适用于诊断的X光图像处理方法，比较算法的优劣最后在保证算法精度的基础上，改进算法，直到满足速度的限制。

2内容设计

　　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。

图像处理中的噪声不尽相同，将不同的噪声通过MATLAB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。

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。

3功能及实现

3.1主界面的设计实现

　　在MATLAB工作间键入guide命令将会出现GUI设计窗口，在该窗口分别放置1个静态文本框（StaticText）用于显示标题、1个activex2控件（MicrosoftInkPictureControl）用于显示图片、4个按钮控件（PushButton）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。

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。

3.2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。

如图所示，为患者的胸片图像，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（'C:

\Users\acer\Desktop\matlab/1.jpg'）;%读入图像

subplot（121）

imshow（I）;

title（'原图'）;%给图像加题目

G=rgb2gray（I）%进行灰度转化

Q=imresize（G,0.5）%

subplot（122）%输出图像

imhist（Q）;%显示图像的直方图

title（'灰度直方图'）

均衡化前后的x光胸片直方图比较如图1：

图1均衡化前后的x光胸片直方图比较

3.3中值滤波　

　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。

图2为添加椒盐噪声的图像界面与进行中值滤波后的

图像界面的对比：

图2添加椒盐噪声的图像界面与进行中值滤波后的图像界面

主要实现代码如下：

I=imread（'C:

\Users\acer\Desktop\matlab/1.jpg'）;%读入图像

subplot（221）;%输出原图

imshow（I）;

title（'原图'）

G=rgb2gray（I）%进行灰度转化

J=imnoise（G,'salt&pepper',0.04）;%加入强度为0.04的椒盐噪声

subplot（222）;

imshow（J）;%显示加噪声后的图像

title（'加入椒盐噪声后图像'）

K=medfilt2（J,[33]）;%用3*3模板中值滤波

subplot（223）

imshow（K）;

title（'用3*3的模板中值滤波后图像'）

Q=medfilt2（J,[66]）;%用6*6模板中值滤波

subplot（224）

imshow（Q）;

title（'用6*6的模板中值滤波后图像'）

3.4．二维滤波处理

对胸片图像进行二维滤波处理，进行二维滤波使图像看起来更加清晰

程序原代码如下：

I=imread（'C:

\Users\acer\Desktop\matlab/1.jpg'）;

subplot（121）;

G=rgb2gray（I）;%灰度转换

imshow（G）

title（'原图'）

H=fspecial（'laplacian'）;%拉普拉斯变换

laplacianH=filter2（H,G）;%进行二维滤波

subplot（122）;

imshow（laplacianH）;%显示二维滤波后图像

title（'二维滤波后图像'）

下图为二维滤波后图像与原图的对比：

图3二维滤波后图像与原图的对比

4心得体会

　　利用MATLAB制作医学图像增强技术课件，能够充分利用MATLAB在数字图像处理方面的强大优势。

MATLAB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。

此次课程设计，让我进一步认识到了MATLAB这款软件功能之强大。

通过课程学习，翻阅资料，以及与同学之间的相互探讨，我不仅掌握了其基本的功能及用法，也懂得了其在图像处理、信号与系统等各方面的广泛用途。

在设计刚开始，感到非常困难。

但是通过反复研究、实践，最终攻克难关，完成了课程设计。

在此过程中，不仅巩固了以前学过的知识，同时了解了imread、imshow、subplot等语句的用法，了解了通过“最近邻插值”、“双线性插值”以及“双三次插值”三种方法对图像进行放大，学会了自己编写M文件，对采集的图像进行最近邻插值。

在这过程中，锻炼了我们做事情的毅力，也品尝到了通过自己努力最终完成目标的那份喜悦。

MATLAB这款软件语言简洁，可读性强，工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大。

所以，以后我们会慢慢地认识到这款软件的重要作用，掌握MATLAB，对我们以后的学习以及工作，受益无穷。

5.参考文献

1袁丽婷，邱力军.基于Matlab的X线医学图像增强与直方图处理方法.第四军医大学学报，2007，28（4）：

376～378.

2.梁德群.甄为忠.贺朋令.杜春华基于图象识别的工业检测技术1993（z3）

3.吴更石.梁德群多模式实时工业图像检测系统1998（09）

4.夏良正数字图像处理1999

5.CastlemanKR.朱志刚数字图像处理1998

6.张泉岭图象增强、恢复算法和医学影像处理系统[学位论文]硕士2000