医学图像处理实验指导书(2013)

1医学图像处理实验指导书李振伟2013年4月2一、实验目的1、掌握图像大小与分辨率的概念及其与图像清晰度的关系；2、掌握图像直方图的概念及其特点；3、了解颜色模型及其关系；4、熟悉用Photoshop来了解图像的性质和特点。二、实验原理1．图像的大小与分辨率图像分辨率指图像中存储的信息量，通常用“像素/英寸”ppi表示，在图像尺寸不变的情况下，高分辨率的图像比低分辨率图像包含的像素多，像素点较小，因而图像更清晰。2．图像直方图直方图的概念：对一幅图像所包含的全部像素的灰度做统计，并以横坐标表示灰度值，纵坐标表示图像中具有该灰度的像素个数，这样绘制出的曲线叫做图像的灰度直方图。直方图的特点：①直方图反映图像灰度的统计性质，不包含空间位置信息。②从直方图中可看出图像的总体性质。3、颜色模型①RGB颜色模型实验1数字图像与医学图像基础3R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色。RGB颜色模型是相加混色，该模型主要用于电脑监视器。②HSB颜色模型Hue(色相)：从物体反射或透过物体传播的颜色。在0到360度的标准色轮上，按位置度量色相。在通常的使用中，色相由颜色名称标识，如红色、橙色或绿色。Saturation(饱和度)：指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰色分量所占的比例，它使用从0%（灰色）至100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，饱和度从中心到边缘递增。Brightness(亮度)：颜色的相对明暗程度，通常用从0%（黑色）至100%（白色）的百分比来度量。③YIQ颜色模型Y表示亮度，I表示橙－青色，Q表示绿－品红色。该模型主要用于电视监视器。RGB模型和YIQ模型的关系：④CMY颜色模型C表示青色，M表示品红色，Y表示黄色，该模型主要用于彩色喷墨打印机。BGRQIY311.0528.0212.0321.0275.0596.0144.0587.0299.0QIYBGR705.1108.1000.1647.0272.0000.1620.0956.0000.14三、实验内容与方法1．改变图像的大小与分辨率首先读入一幅图像，然后选择“图像/图像大小”菜单，在打开的图像大小对话框内输入数据设置像素大小与文档大小。2．查看图像的直方图分别读入灰度图像和彩色图像，选择“窗口/直方图”菜单，查看它们的直方图。选择不同的通道，观察直方图的变化。3．图像的亮度和对比度调整读入一幅图像，选择“图像/调整/亮度/对比度”菜单，对图像的亮度与对比度进行调整，注意两者之间的相互关系，设置合适的亮度值与对比度值，使图像的视觉效果最佳。4．图像模式的转换读入一幅图像，选择“图像/模式”菜单，分辨选中“索引颜色”、“RGB颜色”、“CMYK颜色”、“Lab颜色”，查看图像的颜色变化。5．图像曲线调整打开一幅灰度图像（或打开一幅彩色图像，然后选择“图像/模式/灰度”将其转换成灰度图像），然后选择“图像/调整/曲线”，打开“曲线”控制面板，用鼠标拖动曲线进行调整，查看图像的变化。总结图像随曲线的变化规律。6．其他分别选中“图像/调整”菜单下的子菜单，观察图像的变化，根据观察到的结果总结各菜单的作用及功能。7综合应用对于给定图像pout.tif和forest.tif，分别用Photoshop进行以下处理：①查看图像的基本信息（包括大小、分辨率等）；②显示图像的直方图；③根据直方图分析这两幅图像的特点；④分别选用两种不同的方法对这两幅图像进行处理，使处理后的图像图像更加清晰，对比处理前后图像直方图的变化。（提示：参照实验内容3和5）。5四、思考题1．图像的大小与分辨率如何表示？像素大小和文档大小有什么异同？2．什么是直方图？从直方图是否可以看出图像的整体特征？彩色图像的直方图是如何显示的？3．调整图像的亮度与对比度有什么用途？4．当分别选中不同的颜色模式时，图像颜色发生了什么变化？5．图像曲线与图像之间存在什么关系？五、实验要求1、以上实验按顺序进行；2、在进行每一实验内容时，除了熟悉操作之外，还应注意思考题，操作应围绕着思考题进行；3、实验内容7综合应用的实验过程与结果撰写在报告中；4、实验报告内容还应包括以上5个思考题的回答；5、实验报告独立完成。6一、实验目的1、掌握图像的插值方法及其特点；2、掌握图像的基本几何变换处理；3、熟悉用MATLAB对数字图像进行标准显示与特殊显示以及几何变换等基本操作。二、实验原理插值通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数，用这个重建的函数便可求出任意位置的函数值。1.最近邻插值概念：(U0,V0）点的灰度值等于离它最近点的灰度值,即：),(),(00vufvuf优点：简单，快捷。缺点：误差大。当用这种方法实现大倍数处理时，在图像中可以明显地看出块状效应。2.双线性插值用[S]表示不超过S的最大整数，则][][][][000000VVUUVVUU第一步：)],(),1([),(),(0vufvufvufvuf第二步：)]1,()1,1([)1,()1,(0vufvufavufvuf实验2MATLAB医学图像基本操作7第三步：)1,1()1)(1,()1(),1()1)(1)(,()],()1,([),(),(00000vufvufvufvufvufvufvufvuf优点：插值效果较好。缺点：计算量较大，并且插值后的图像变模糊，从而损失一些细节。3.双三次插值对于灰度变化规律较为复杂的图像，可以采用同一直线方向上更多采样点的灰度值对该点进行非线性插值。步骤：第一步：求a,b,c,d四点处的灰度值；第二步：对a,b,c,d四点在垂直方向上做三次多项式内插，求得插值点的灰度值；特点：由16个邻近点求得，插值精度高，计算量大。三、用到的MATLAB函数1、imshow功能：显示读取的图像调用格式：imshow(I,n);%I代表所显示的灰度图像的数据矩阵，n为整数，代表所要显示图像的灰度等级数，默认值为256；imshow(I,[low,high]);%[low,high]为图像数据的值域。2、colorbar功能：添加颜色条调用格式：colorbar;colorbar(‘vert’);color(‘horiz’);3.montage功能：显示多帧图像调用格式：8montage(I);montage(X,map);montage(RGB);h=montage((…);4.subimage功能：在一个图形窗口中显示多幅图像调用格式：subimage(X,map);subimage(I);subimage(RGB);subimage(x,y,…);h=subimage(…);5.imresize功能：对图像进行放大和缩小处理调用格式：B=imresize(A,m,method);%A为原图句柄，m为放大倍数，method用于指定插值方法，可选的值为‘nearestneighbor’，‘bilinear’，‘bicubic’，默认值为‘nearest’；B=imresize(A,[mrows,mcols],method);％返回一个mrows行、ncols列的图像，若与原图的长宽比不同，则图像会产生变形；6.imrotate功能：对图像进行旋转处理调用格式：B=imrotate(A,angle,method);%method含义同上B=imrotate(A,angle,method,’crop’);%一般来说，旋转后的图像会比原图大，用户可以指定‘crop’参数对旋转后的图像进行剪切（取图像的中间部分），使返回的图像与原图像大小相同。7.imcrop功能：对图像进行剪切处理。用函数imcrop实现对图像的剪切。该操作剪切的9是图像中的一个矩形子图，用户可以通过参数指定这个矩形四个顶点的坐标，也可以交互地用鼠标选取这个矩形。调用格式：I2=imcrop(I,rect);X2=imcrop(X,map,rect);RGB2=imcrop(RGB,rect);%按指定的矩形框剪切图像四、实验内容与方法（一）验证性实验1.显示2帧图像A1=imread(‘rice.tif’);A2=imread(‘testpat1.tif’);A=cat(2,A1,A2);montage(A);2．在一个图形窗口中同时显示4幅图像RGB1=imread(‘football.jpg’);RGB2=imread(‘greens.jpg’);I1=imread(‘rice.tif’);I2=imread(‘testpat1.tif’);subplot(2,2,1);subimage([0,500],[0,500],RGB1);subplot(2,2,2);subimage([0,500],[0,500],RGB2);subplot(2,2,3);subimage([0,500],[0,500],I1);subplot(2,2,4);subimage([0,500],[0,500],I2);3．使用不同插值方法放大图像I=imread(‘rice.tif’);imshow(I);10I1=imresize(I,1.5,’nearestneighber’);figure,imshow(I1);I2=imresize(I,1.5,’bilinear’);figure,imshow(I2);I3=imresize(I,1.5,’bicubic’);figure,imshow(I3);4．图像的插值旋转I=imread(‘eight.tif’);I1=imrotate(I,30,’bilinear’,’crop’);I2=imrotate(I,30,’nearest’);imshow(I);figure,imshow(I1);figure,imshow(I2);5．从图像中剪切一块子图RGB=imread(‘greens.jpg’);imshow(RGB);RGB2=imcrop(RGB,[40,50,200,200]);figure,imshow(RGB2);（二）设计性实验读取图像spine.tif，对该图像进行以下处理：①显示原始图像I1；②选用双线性插值方法，将该图像放大2倍，显示放大后的结果I2；③将放大后的图像旋转45度（采用最近邻插值），使旋转后的图像I3与I2大小相同，显示I3；④从图像I3中剪切一块子图，剪切区域为[60,80,280,320],显示剪切后的图像I4；⑤I1，I2，I3，I4要求在同一图形窗口显示，并且为每幅图像加上图题。五、思考题1.用montage将两幅图像显示在一齐时，对两幅图像有什么要求？112．都有哪些插值方法？各有什么特点？3．不同的插值方法对图像放大处理的时间有什么影响？4．在选择插值方法时，应考虑哪些因素？六、实验要求1、以上实验按顺序进行；2、设计性实验的实验过程与结果在实验报告中体现出来；3、实验报告内容还应包括以上4个思考题的回答；4、实验报告独立完成。12一、实验目的1、掌握灰度线性变换的原理及实现方法；2、掌握灰度指数变换的原理及实现方法；3、掌握灰度对数变换的原理及实现方法；4、熟悉用MATLAB对医学图像进行灰度变换增强处理。二、实验原理当图像成象时曝光不足或过度,或由于成象设备的非线性和图像记录设备动态范围太窄等因素。都会产生对比度不足的弊病，使图像中的细节分辨不清。这时可将灰度范围线性扩展。1.线性变换设f(x,y)灰度范围为[a,b]，g(x,y)灰度范围为[c,d]，那么byxfcbyxfacayxfabcdbyxfdyxg),(),(]),([),(),(（如图1）2.分段线性变换作用：线性扩展感兴趣的灰度范围，抑制不感兴趣的灰度区域。设f(x,y)灰度范围为[0,Mf]，g(x,y)灰度范围为[0,Mg]