大连理工第二次医学图像处理实验.docx
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大连理工第二次医学图像处理实验
《医学图像处理》报告
1.实验目的
掌握对数字图像进行算术、逻辑、亮度、空间、傅里叶、小波变换。
2.叙述题目
1.读入DICOM图像，向图像中添加随机噪声，生成多幅有噪图像，再把他们加起来，观察去噪效果。
clc;clear;close;
%%
path='D:
\R2010a\R2010a\workspace\medical_imag\Exp2\';
file=strcat（path,'CT159.dcm'）;
i_dicom=dicomread（file）;
figure;imagesc（i_dicom）;colormap（gray）;
%%noise
[m,n]=size（i_dicom）;
i_add=zeros（m,n）;
fori=1:
10
i_noise=rand（m,n）;
i_new=double（i_dicom）+500*i_noise;
ifi<=3
figure;imagesc（i_new）;colormap（gray）;
title（strcat（'noiseimage',num2str（i）））;
end
i_add=i_add+i_new;
end
figure;imagesc（i_add）;colormap（gray）;
title（'add_noiseimage'）;
原始ｄｉｃｏｍ图像
以下三幅是添加随机噪声后的图像，可以看出图像变得不清楚。
将１０副添加了随机噪声的图像叠加到一起，发现图像又变得比添加了噪声的图像更清楚了，即叠加去噪。
但是并没有原始图像清楚，猜测原因是由于数量太少，下面尝试一百张随机噪声图像叠加后，得到第二张叠加噪声的图如下。
发现确实比用１０张随机噪声叠加后的图像清楚。
说明，在去除随机噪声时，叠加去噪的效果与叠加的图片数量成正比。
2.对不同方向的条纹图像进行傅里叶变换，观察频谱中的谱峰位置与条纹方向的关系。
3.%%fftofimage1
4.file1='Tshirt1.jpeg';
5.t1=imread（strcat（path,file1））;
6.ti=rgb2gray（t1）;
7.figure;imshow（ti）;
8.
9.%%fft
10.fft1=fft2（ti）;
11.ffti=fftshift（fft1）;
12.abs_ffti=abs（ffti）;
13.figure;imshow（log（abs_ffti+1）,[]）;
14.title（'logfft_tshirt1'）;
15.
16.%%fftofimage2
17.file2='Tshirt2.jpeg';
18.t2=imread（strcat（path,file2））;
19.tii=rgb2gray（t2）;
20.figure;imshow（tii）;
21.
22.%%fft
23.fft_2=fft2（ti）;
24.fftii=fftshift（fft_2）;
25.abs_fftii=abs（fftii）;
26.figure;imshow（log（abs_fftii+1）,[]）;
27.title（'logfft_tshirt2'）;
28.
29.%%ｒｏｔａｔｅ
30.i3=imrotate（tii,30）;
31.fft3=fft2（i3）;
32.ff=fftshift（fft3）;
33.abs_fft=abs（ff）;
34.figure;imshow（log（abs_fft+1）,[]）;
35.title（'rotate_logfft'）;
36.由于该衬衫是纵纹图样较多，即横向频率变化更多，所以得到了二维傅里叶变换的图像横直方向更亮
由于该衬衫是横纹图样较多，即纵向频率变化更多，所以得到了二维傅里叶变换的图像竖直方向更亮
将图像旋转后做二位傅里叶变化得到下图，与上面log＿ｔｓｈｉｒｔ２的图像做对比可以看出，新的傅里叶变化相当于原傅里叶变化旋转了３０度，同时还添加了一些其他成分。
3.读入一幅较大的图像，将其降采样到较小的尺寸，然后重新插值回原尺寸，比较不同的插值方法的效果。
%%resize
file3='BBB.jpg';
t3=imread（strcat（path,file3））;
t4=rgb2gray（t3）;
figure;imshow（t4）;
[m,n]=size（t4）;
t5=imresize（t4,[m/8,n/8]）;
figure;imshow（t5）;title（'dowmsample'）;
t6=imresize（t5,[m,n],'nearest'）;
t7=imresize（t5,[m,n],'bilinear'）;
t8=imresize（t5,[m,n],'bicubic'）;
figure;
subplot（2,3,1）;imshow（t4）;title（'original'）;
subplot（2,3,2）;imshow（t5）;title（'downsample'）;
subplot（2,3,3）;imshow（t6）;title（'up_nearest'）;
subplot（2,3,4）;imshow（t7）;title（'up_bilinear'）;
subplot（2,3,5）;imshow（t8）;title（'up_bicubic'）;
局部图对比
有图像可见，降采样之后图像分辨率降低，变得不清楚。
然后分别用三种不同的插值方法（nearest，bilinear，ｂｉｃｕｂｉｃ）恢复图像，可以看出，恢复出的图像的清晰程度是依次增加的，但是都没有原始图像那么清楚。
4.对图像进行一级小波变换，观察变换的结果。
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2（tii,'db1'）;
dec2d=[cA1,cH1;
cV1,cD1];
figure;imagesc（dec2d）;colormap（gray）;
可见右上角图只有横纹，左下角图只有竖纹，右下角图只有斜纹。
三．整体代码
clc;clear;close;
%%
path='D:
\R2010a\R2010a\workspace\medical_imag\Exp2\';
file=strcat（path,'CT159.dcm'）;
i_dicom=dicomread（file）;
figure;imagesc（i_dicom）;colormap（gray）;
%%noise
[m,n]=size（i_dicom）;
i_add=zeros（m,n）;
fori=1:
10
i_noise=rand（m,n）;
i_new=double（i_dicom）+500*i_noise;
ifi<=3
figure;imagesc（i_new）;colormap（gray）;
title（strcat（'noiseimage',num2str（i）））;
end
i_add=i_add+i_new;
end
figure;imagesc（i_add）;colormap（gray）;
title（'add_noiseimage'）;
%%fftofimage1
file1='Tshirt1.jpeg';
t1=imread（strcat（path,file1））;
ti=rgb2gray（t1）;
figure;imshow（ti）;
%%fft
fft1=fft2（ti）;
ffti=fftshift（fft1）;
abs_ffti=abs（ffti）;
figure;imshow（log（abs_ffti+1）,[]）;
title（'logfft_tshirt1'）;
%%fftofimage2
file2='Tshirt2.jpeg';
t2=imread（strcat（path,file2））;
tii=rgb2gray（t2）;
figure;imshow（tii）;
%%fft
fft_2=fft2（ti）;
fftii=fftshift（fft_2）;
abs_fftii=abs（fftii）;
figure;imshow（log（abs_fftii+1）,[]）;
title（'logfft_tshirt2'）;
%%xuanzhuan
i3=imrotate（tii,30）;
fft3=fft2（i3）;
ff=fftshift（fft3）;
abs_fft=abs（ff）;
figure;imshow（log（abs_fft+1）,[]）;
title（'rotate_logfft'）;
%%resize
file3='BBB.jpg';
t3=imread（strcat（path,file3））;
t4=rgb2gray（t3）;
figure;imshow（t4）;
[m,n]=size（t4）;
t5=imresize（t4,[m/8,n/8]）;
figure;imshow（t5）;title（'dowmsample'）;
t6=imresize（t5,[m,n],'nearest'）;
t7=imresize（t5,[m,n],'bilinear'）;
t8=imresize（t5,[m,n],'bicubic'）;
figure;
subplot（2,3,1）;imagesc（t4）;title（'original'）;
subplot（2,3,2）;imagesc（t5）;title（'downsample'）;
subplot（2,3,3）;imagesc（t6）;title（'up_nearest'）;
subplot（2,3,4）;imagesc（t7）;title（'up_bilinear'）;
subplot（2,3,5）;imagesc（t8）;title（'up_bicubic'）;
%%xiaobobianhuan
[cA1,cH1,cV1,cD1]=dwt2（tii,'db1'）;
dec2d=[cA1,cH1;
cV1,cD1];
figure;imagesc（dec2d）;colormap（gray）;
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