• 医学图像增强

    2014-12-15 11:11:48
    3. 医学图像增强主要包括:对比度增强、噪声抑制、边缘锐化、伪彩色处理等等 4. 图像对比度增强方法为全局增强和局部增强两大类 (1)全局增强方法:灰度映射、直方图修正、模糊增强。 (2)局部增强方法:局部...

    1. 医学图像增强是以突出图像中目标为目的

    2. 医学图像增强并不能增加图像信息量,但可以使信息更容易识别

    3. 医学图像增强主要包括:对比度增强、噪声抑制、边缘锐化、伪彩色处理等等

    4. 图像对比度增强方法为全局增强和局部增强两大类

    (1)全局增强方法:灰度映射、直方图修正、模糊增强。

    (2)局部增强方法:局部统计、局部直方图均衡化、同态滤波、多尺度形态学。

    5. 图像噪声抑制。

    (1)空域方法:邻域平均、改进的邻域平均、中值滤波、模板卷积、形态滤波。

    (2)频域方法:频域低通滤波(理想、巴特沃斯、指数、梯形滤波器)。

    6. 图像边缘锐化

    (1)空域方法:各种梯度算子、模板卷积、形态梯度算子。

    (2)频域方法:频域高通滤波(理想、巴特沃斯、指数、梯形滤波器)。

    7. 图像噪声抑制和边缘锐化是一对矛盾。

    (1)抑制噪声的同时常会引起图像模糊,应根据具体情况选用保持边缘的方法。

    (2)边缘锐化的同时常会放大噪声,应根据实际要求选用抗噪边缘锐化方法。

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  • 图像文件增加椒盐噪声,然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像...

    对图像文件增加椒盐噪声,然后进行中值滤波

    Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像

    I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图

    J =imnoise(I,‘salt & pepper’,0.02);%给图像添加椒盐噪声

    K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波

    subplot(2,2,1);

    imshow(I);

    title(‘原图’);%显示图像,并命名‘原图’

    subplot(2,2,2);

    imshow(J);

    title(‘加噪声后’);%显示图像,并命名‘加噪声后’

    subplot(2,2,3);

    imshow(K);

    title(‘加噪中值滤波后’);%显示图像,并命名‘加噪中值滤波后’
    在这里插入图片描述

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  • 利用MATLAB实现医学图像处理与分析边缘是图像最基本的特征。所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合, 它存在于目标与背景、目 标与目标、区域与区域、基元与基元之间。边缘具有方向和幅度...
  • 医学图像处理

    2018-11-12 03:42:35
    图像分割是前期的工作重点,主要使用了现成的软件来完成图像分割任务:3DMed(中国科学院自动化医学图像处理研究所)。 该软件集成了6种分割算法插件,按照官方文档的说法,区域生长算法特别适合于分割小的结构如...
        

    一、图像分割

    图像分割是前期的工作重点,主要使用了现成的软件来完成图像分割任务:3DMed(中国科学院自动化医学图像处理研究所)。

    该软件集成了6种分割算法插件,按照官方文档的说法,区域生长算法特别适合于分割小的结构如肿瘤和伤疤,下面是使用3DMed加载的原始29189000016.dcm图像:

    7239122-8bf521301cf0da2d.png
    原始图像

    下面是使用区域生长算法对肿瘤的分割结果:

    7239122-c3d889b473f4fd7e.png
    分割结果

    其中Different Value和Change Value为控制区域增长的两个参数,通过实验发现选取2和10效果较好。

    下面是分割后的保存结果:

    3DMed中会自动将结果文件名保存为29189000016_segmented.dcm。

    7239122-89326e402f14e864.png
    保存结果

    但是该算法需要人工交互获得种子节点,自动化程度不高。同时区域增长算法对噪声敏感,导致抽取出的区域有空洞或者无法正确抽取出感兴趣区域。


    二、特征提取

    特征提取就是从分割的区域中提取出描述该区域特征的一些数据,这一步的工作使用了两种方法进行探索。

    1. Matlab

    使用MATLAB进行常用的基本统计特征的提取,该方法可以提取出一阶统计特征(描述感兴趣区域内各提速参数的分布,通常是基于直方图进行分析),在MATLAB中简单的区域描绘如下:

    l 周长:区域边界的长度, 即位于区域边界上的像素数目.

    l 面积:, 区域中的像素总数.

    l 致密性:(周长) 2/面积.

    l 区域的质心.

    l 灰度均值: 区域中所有像素的平均值.

    l 灰度中值: 区域中所有像素的排序中值.

    l 包含区域的最小矩形.

    l 最小或最大灰度级.

    l 大于或小于均值的像素数.

    l 欧拉数: 区域中的对象数减去这些对象的孔洞数。

    MATLAB中的regionprops(L, properties)函数可以用来计算区域描绘特征:首先使用bwlabel(I, n)对图像I进行n(4或者8)连通标号,然后使用regionprops()进行统计计算。

    1. Mazda

    Mazda是一个图像纹理分析的工具,可以自动对图像进行特征提取。下面是使用Mazda加载分割好的结果:

    7239122-e0e505849847ac84.png
    加载结果

    下面是对分割结果进行特征提取的结果:

    7239122-8bc6fe396742ea62.png
    特征提取

    对于Feature name的表示现在还没有完全搞明白,正在研究。

    Mazda还可以进行高阶统计量的提取(就是进一步加入了过滤器),小波分析就是高阶统计量的一种,下面是小波分析的结果:

    7239122-680d60c3579c86fc.png
    小波分析

    同时可以手动对Features进行feature selection,然后保存选择的结果。

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  • 前两个礼拜弄出来的二维成像的处理: (matlab)源代码3.28 clc; clear all; close all; fidin=fopen(‘F:\上班的工具汇总\3.14 三维超声\3.14 采集水的图像数据\水经过降采样得到的数据\1.bin.txt’,‘rb’); %% ...

    前两个礼拜弄出来的二维成像的处理:
    (matlab)源代码3.28
    clc; clear all; close all;
    fidin=fopen(‘F:\上班的工具汇总\3.14 三维超声\3.14 采集水的图像数据\水经过降采样得到的数据\1.bin.txt’,‘rb’);
    %% matlab读的数据转化为16位
    A=fread(fidin,‘uint16’);%该语句的核心
    A=A(1:232128);
    B=reshape(A,[936,248]);
    figure;
    % imshow(B,[0,65535])
    imtool(uint16(B));
    imwrite(B,‘CB.jpg’)
    d=B;
    %% 进行坐标变换 3.25修改
    %下面进行坐标变换,从直角坐标系转换到扇形坐标系下
    %设新的图像的大小仍为原数据矩阵大小,则每线有m个数据,一共有n线
    [m n] = size(d);
    data = zeros(m,n);
    data = data - 1;
    %根据仪器构造,扫描角度为68°,设角度圆心到图像的起始半径为r(像素),整个扇形有效数据的半径为n+r(像素)
    deltasita = 68/248/180pi;
    Fsita = 68/180
    pi;
    r = 70;
    Y = rcos(34/180pi);
    X = fix(n/2);
    for sita = deltasita:deltasita:Fsita
    for i = 1:m
    R = r + i;
    alpha = (270-34)/180pi + sita;
    x = R
    cos(alpha);
    y = R*sin(alpha);
    x = fix(x + X);
    y = -fix(y - Y);
    if (x<1 || x>n) continue;
    end
    if (y<1 || y>m) continue;
    end
    if data(y,x) == -1
    data(y,x) = d(i,fix(sita/deltasita));
    end
    end
    end
    imtool(uint16(data));
    实验结果图:
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190328090710751.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow
    _10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1l2b25uZWRhbg==
    ,size_16,color_FFFFFF,t_70)

    在这里插入图片描述

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  • 例题一:如何运用matlab图像文件增加椒盐噪声后,并进行中值滤波。 1、结果图展示: 2、 具体的完整代码: >> I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg');(选定照片) >> I=rgb2gray(I);...

    例题一:如何运用matlab对图像文件增加椒盐噪声后,并进行中值滤波。

    1、结果图展示:

    在这里插入图片描述

    2、 具体的完整代码:

    >> I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg');(选定照片)
    >>  I=rgb2gray(I);(将RGB图像或彩色图转换为灰度图像,即灰度化处理的功能)
    >>  J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);(加椒盐噪声)
    >>  K=medfilt2(J);(中值滤波进行去噪)
    >> subplot(3,1,1),imshow(I),title('原图');(展示原图)
    >> subplot(3,1,2),imshow(J),title('加椒盐噪声后');(展示加椒盐噪声后的图片)
    >> subplot(3,1,3),imshow(K),title('中值滤波后');(展示进行中值滤波除噪后的图片)
    
    
    
    
    
    
    
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    2020-07-10 23:31:54
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  • 这是图像处理课程课设,基于matlab图像处理系统,基本囊括对图像的基本操作。有GUI界面设计。
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