医学影像系统实验报告分析.docVIP

实验1 图像的特性及图像处理初步 1 实验目的 了解MatLab软件/语言学，会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 了解图像的基本特性，以及对图像进行简单运算后其性质的变化，学习对图像进行基本处理并评价处理结果。 2 实验要求 学生应当基本掌握MatLab的操作，掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法，会用该软件调入/保存图像数据，会利用该软件对图像进行简单的计算，例如四则运算等，并观察运算的结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。 3 实验内容与步骤 (1) 学习MatLab的基本操作 (2) 调入并显示图像 lena.gif lane = imread(lena.gif); figure; imshow(lane); (3) 在图像 lena.gif 和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果 l1 = imadd(lane,100); figure; imshow(l1); title(加法) l2 = imsubtract(lane,50); figure; imshow(l2); title(减法) l3 = immultiply(lane,0.6); figure imshow(l3) title(乘法) l4 = imdivide(lane,2); figure imshow(l4); title(除法); 从图中可以看出，当加法处理时，图像灰度值增加而变亮，减法时图像灰度值减小而变暗，由于乘法参数为0.6，相当于减小灰度值；而 (4) 利用 imcrop 函数对图像 lena.gif 的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果 l5 = imcrop(lane,[55,50,180,212]); figure imshow(l5) title(剪切) 4 思考题/问答题 简述MatLab软件的特点 1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来； 2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化； 3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握； 4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。MatLab软件可以支持那些图像文件格式 答：JPEG,BMP,PCX,TIFF,PNG,GIF,HDF,ICO,CUR,XWD,RAS,PBM,PGM,PPM 说明函数 imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质 从图像文件中读取数据A = imread(filename,fmt)， 其作用是将文件名用字符串filename表示的，扩展名用fmt表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果filename所指的为灰度级图像，则A为一个二维矩阵；如果filename所指的为RGB图像，则A为一个m×n×3的三维矩阵。Filename表示的文件名必须在MATLAB的有哪些信誉好的足球投注网站路径范围内，否则需指出其完整路径。 I = imread(‘lena.tif’) 命令得到的图像 I 不可以进行算术运算 ？ tif文件一般为多帧文件，有点像动画 实验2 图像的增强 1 实验目的 学习常见的图像增强的方法，并实际体会图像增强前后画质的变化，了解几种不同增强方式用于不同图像处理所取得的效果，培养处理实际图像的能力。 2 实验要求 利用MatLab工具箱中关于图像增强的函数，计算本指导书中指定图像的直方图，并对其进行灰度增强处理，自己编制程序实现MatLab工具箱中函数以外的图像增强算法，对于本指导书中指定的图像进行处理 3 实验内容与步骤 (1) 调入并显示图像cells.gif (2) 计算并显示图像的直方图 (3) 对图像进行直方图均衡增强，显示均衡后的图像及其直方图，观察结果并与原图像进行对比 (4) 使用指数、对数方法对图像进行增强，显示增强后的图像及其直方图，观察结果并与原图像进行对比 编写的总程序如下： cells = imread(cells.gif) figure subplot(1,2,1) imshow(cells) title(原始图像) subplot(1,2,2) imhist(cells) title(原始直方图) figure %均衡增强 hence = h