Matlab与VC接口在医学图像处理中的应用
Matlab与VC++接口在图像处理中的应用
（ ｌ ｇ ｆＩ ｆ ｒ ｔｏ ｎ ｌｃｒｃ ｌ ｇｎ ｅ ｉｇ Ｃｈｎ ｉｅ ｓｔ ｆ ｉｉｇ＆Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｚ ｏ ２ ０ ８ Ｃｈ ｎ ） Ｃｏｌ ｅｏ ｏ ｍａｉｎａ ｄ Ｅ ｅ ｔｉａ ｉｅ ｒｎ ， ｉａＵｎｖ ｒｉｙｏ ｎ ｎ ｅ ｎ Ｅｎ Ｍ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｘｕ ｈ ｕ２ １ ０ ， ｉ ａ
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｆ ｃ ｔ ｅ ｎ Ｍ ａ ｌ ｂ ａ ｄ Ｖ Ｃ＋＋ ｉ ｍ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｐｌｃ ｔｏ ｆＩ ｔ ｒ ａ ｅ Ｂｅ ｗ ｅ ｔａ ｎ ｎ Ｉ ｇ ｏ ｅ ｓｎｇ
ＨＵＡＮＧ Ｗ ｅ — ａ ｇ Ｓ ｎ ｆ ｎ ， ＵＮ Ｗ ｅ ， ｉ ＹＡＮ Ｇｕ ｉ
ｍａｃ ｍ 混 合 编 程 接 口 ，并 以 灰 度 图像 直 方 图 为例 ， ｔｏ 验 证 该 方 法 的 可行 性 、 价 值 性 和 推 广 性 。
ｎ ＝ ｅ ｏ （ ，） ｒ ｗ， １ ｓ ｅＩ； ｋ ｚ ｒ ｓＬ １ ； ｏ ｃ ］ ｉ （） 【 ｏ ＝ ｚ
ｆ ｒｉ １ｒ ｗ ｏ ＝ ：ｏ
Ｔ ｋ ｉ ｏ ｒ ｍ ｏ ｒｙｐｃｕｅａ ｎｅ ａ ｌ，ｈ ｅ ｕｔ ｐｏ ｅｔｅａ ｖ ｎａ ｅ ｆ ｘ ｄｐｏ ｒｍｍｉｇ Ｔ ｅＭＦ ｒｊｃ ａ ｅｈｓ ｇ ａ ｆｇａ ｉｔｒ ｓａ ｘ ｍｐｅ ｔｅｒｓ ｌ ｒｖ ｄ ａ ｔｇ ｓｏ ｅ ｒ ｇａ ｔ ｓ ｈ ｍｉ ｎ ． ｈ Ｃ ｐｏｅｔ
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现医学图像处理是医学影像学领域的重要分支，通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何利用MATLAB进行医学图像处理算法的研究与实现。
1. 医学图像处理概述医学图像处理是指利用计算机对医学影像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
通过对这些影像进行处理，可以提取出有用的信息，辅助医生做出诊断。
2. MATLAB在医学图像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种医学图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的函数库：MATLAB提供了丰富的函数库，包括图像增强、分割、配准等功能，可以满足不同医学图像处理需求。
易于使用：MATLAB具有直观的界面和简洁的语法，使得用户可以快速上手，快速实现算法原型。
强大的可视化功能：MATLAB提供了强大的可视化功能，可以直观地展示处理前后的效果，便于分析和比较。
3. 医学图像处理算法研究在医学图像处理领域，常见的算法包括图像增强、边缘检测、分割、配准等。
下面将介绍如何利用MATLAB实现其中一些经典算法：3.1 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更清晰、更具对比度的过程。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数对图像进行灰度变换，增强图像的对比度。
示例代码star：编程语言：matlabI = imread('image.jpg');J = imadjust(I);imshow(J);示例代码end3.2 边缘检测边缘检测是指找到图像中灰度变化明显的地方，通常用于物体检测和分割。
MATLAB中常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
编程语言：matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'Sobel');imshow(BW);示例代码end3.3 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
VC++与MATLAB混合编程在图像处理中的应用研究
２００７年 ９月 第 １２卷 第 ５期
西 安 邮 电 学 院 学 报 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦ ＸＩ’ＡＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＰＯＳＴ ＡＮＤ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ
Ｓｅｐ．２００７ Ｖｌ０１． １２ Ｎｏ．５
ＶＣ＋ ＋与 ＭＡＴＬＡＢ混合 编 程 在 图像 处 理 中的应 用 研 究
此处采用 Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ作为操作 系统平台，Ｖｉ— ｓｕａｌ Ｃ＋＋６．０作为程序代码开发平台，接着在 Ｍａｔ— ｌａｂ７．０中设 置工 程 属性 ：首先 ，在 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋中新 建一个基于对话框 的 ＭＦＣ（ＥＸＥ）类型的工程 ；然后 设 置工 程 属 性 。工 程 属性 的设 置 ：选 择 Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋ ＋工具 栏 中 的“工 程 ”菜 单 ，再选 择 “设 置 ”子菜单 ，然 后 ：
｝
的“输入”选项，在“附加库路径 ”文 本框里 面加上以
ｍｘＡｒｒａｙ ｔ＝ ＮＵＬ，Ｌ． ｓ＝ ＮＵＬＬ； ／＊Ｍａｔｌａｂ
上四个库文件所在 的文件夹 的路径。
引擎 中用 的是 ｍｘＡｒｒａｙ型的数据 ＊／
注 ：若用 的是 旧版本 的 Ｍａｔｌａｂ，且 没有 自带 以 上所需的库 文件 ，则需要将 Ｍａｔｌａｂ软 件 的 ｌｉｂｅｎｇ．
张薇 薇
（西安邮 电学 院 继续教 育学院，陕西 西安 ７１００６１）
摘 要 ：Ｖｉｓｕａｌ ｃ＋＋语 言作为一种 面向对象软件 开发 语 言具有很 多优 点，Ｍａｔｌａｂ则在 图像 处理 方 面具 有很 大优势 ，
据 此，本文提 出了一种新 的基 于 Ｖｉｓｕａｌ ｃ＋＋和 Ｍａｔｌａｂ混合编 程的 图像 处理 方 法，并结合 实例 介 绍 了该 方法在 图
浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用_李娟
JOURNAL OF JINING MEDIC AL UNIVERSIT Y V o l132No.62009#方法#技术#浅谈基于matlab的图像拼接技术在医学图像处理中的应用李娟张宝昌孙娟(济宁医学院现代教育技术中心,山东日照276826)摘要医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。
利用图片对器官整体研究时,需要将具有重叠区域的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理,生成一副关于器官的立体影像图。
本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。
每种图像拼接算法在图像处理中都有各自不同的处理效果,各有优、缺点。
在实际使用中,根据不同的情况采用不同的拼接算法,以达到更好的效果。
关键词医学成像;图像匹配;图像拼接;图像配准;图像融合中图分类号:T P391文献标志码:A文章编号:1000-9760(2009)12-0433-04Analysis of image stitching technology in medical image processingLI J uan,ZH A N G Bao-chang,S UN J uan(Center o f M odern Educational T echnolog y,Jining M edical U niv ersity,Rizhao276826,China)Abstract:Medical images in medical research have a wide range of a pplications.It is needed to have overlap-ping regions of multi-source channel of the collected images on the same organs,im age registration,image fusion processing and other image-splicing tec hniques to produce a three-dimensional image of the organ,when we use pictures to c omplete a comprehensive study of the organ.This artic le discusses several ba sic algorithm of image m osaic in m edical image proc essing.Each image mosaic algorithm and image proc essing have different treatment, eac h with its own advantages and disadvantages.I n practice,ac cording to the different circum stances of different splicing algorithm,in order to achieve better results.Key words:Medical imaging;Imaging matc hing;Image mosaic在医学影像学方面,大幅度的全景图像能帮助医生对病灶及其周围部位的情况进行全面、直观地观察[1];然而显微图像的放大倍数与视野范围一直是不能兼得的。
Matlab与VC++混合编程技术在图像处理中的应用研究
１Ｍａｌｂ与 ＶＣ ＋ ｔ ａ ＋ 常用 的混合 编程技 术简 介
１１通 过 使 用 Ｍ ａｌｂ引 擎方 式 ． ｔａ
Ｖｏ ． Ｎｏ２ Ａｕ ｕ ｔ ０１ ． １ ７ 技 术在 图 像处理 中 的应 用 研 究 ｔ ａ ＋混
李 李 卓，益民
（ 华大学 计算机科学技术学院 ， 北 吉林 吉林 １２ ２ ） ３ ０ １
摘 要 ： 简介 Ｍａｌ 在 ｔ ｂ与 ＶＣ＋＋混合 编程 常 用技 术 的基 础 上 ， 点 阐 述 了基 于 Ｍａｃ ｍ ｄ ｉ ａ 重 ｔｏ Ａｄ — ｎ进 行 混 合 编 程 的 主 要 步 骤及 其在 应 用
Ｍａ ａ ｔ ｂ以其 强 大 的科 学 计 算 和绘 图功 能 ， ｌ 在许 多 科 学 领 域 中成 为算 法 研 究 和 应 用 开 发 的基 本 丁 具 。 虽 然 Ｍ ｔ ｂ是 一 个 完 全 独 ａｌ ａ 立 的 编程 和数 据运 算 集 成环 境 ， 也 存 在 某 些 缺 点 ， ： ａ ａ 但 如 Ｍ ｔ ｂ是 一 种 解 释 性 语 言 ， 行 效 率 却 比 Ｃ ＋ 言 低 下 ： ｔ ｂ程 序 不 能 脱 ｌ 运 ＋语 Ｍａ ａ ｌ 离 其 环境 运 行 ： 与通 用 的编 程 平 台相 比在 图形 用 户 界 面 的设 计 上 还不 够灵 活 。Ｍａ ａ ｔ ｂ存 在 的 以 上 缺 点 限 制 了 它 作 为通 用 的软 件 开 ｌ 发平 台 。 目前 ， Ｗｉｄ ｗ 平 台下 的 图像 处 理 系统 开 发 中 ， Ｃ ＋ 主 要 的 开 发工 具 ， 在 ｎｏ ｓ Ｖ ＋是 尽管 其 功 能 强 大 和 灵 活 ， 编 程效 率 较 低 ， 其 但 尤 是 当 需要 快 算 验 证 算 法 时 。 因此 ， 现 Ｍａｌ 实 ｔ ｂ和 ｖ ＋ 的 混 合 编程 ， 助 于 发 挥 Ｖ ＋ 和 Ｍａ ａ ａ Ｃ＋ 有 Ｃ ＋ ｔ ｂ各 自的优 势 ， 低 开 发 难 度 ， 短 编 ｌ 降 缩
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中，MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤，旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现，如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息，如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册，以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法，如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像，常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据，并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
用Matlab和VC_实现DICOM医学图像的显示
软件设计开发本栏目责任编辑：谢媛媛Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第33期(2010年11月)用Matlab 和VC++实现DICOM 医学图像的显示马婷婷（合肥学院网络与智能信息处理合肥学院重点实验室，安徽合肥230601）摘要：DICOM 是各种数字化影像设备的图像格式和数据传输标准。
许多医学图像都采用了DICOM 标准。
DICOM 医学图像的编码和显示是医学图像研究的基础。
该文介绍了DICOM 的相关概念和医学图像的组织结构。
列出了数据集进行编解码的算法并用Matlab 和VC++编程实现DICOM 医学图像的信息读取和显示。
关键词：DICOM ；PACS ；数据集；DCM 文件；医学图像中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)33-9299-02The Displaying Realization of Dicom Medical Image with Matlab and VC++MA Ting-ting(Key Laboratory of Network and Intelligent Information Processing,Hefei University,Hefei 230601,China)Abstract:Dicom (Digital Imaging and Communications in Medicine)is the international standard of medical images archiving and com -munication.It is built by NEMA and ACR..It prescribes the uniform exchange format in Picture Archiving and Communication Systems.It provides the interface standard and communication protocol for different medical imaging equipments and their users.The displaying of Di -com medical image and encoding is the basis of medical image technology study.In this paper,the organization structure of Dcm file and displaying method of Dicom medical image is introduced.And describe the realization process of information read.The displaying is real -ized by Matlab and VC++programming.Key words:dicom;PACS;data set;dcm file;medical imageDICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)是NEMA(美国制造商协会)和ACR(美国放射学会)联合制定的医学数字成像和通信标准[1]，该标准为PACS(Picture Archiving and Communication Systems)规定了统一的数据交换格式[2]，并支持TCP/IP 协议，现已几乎成为世界各国都遵循的医学图像标准，是医院间以及国际间医学图像交流的基础。
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种利用数字计算机对图像进行处理和分析的技术，它在医学影像领域有着广泛的应用。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为医学影像处理提供了便利。
本文将介绍基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用。
1. 医学影像与数字图像处理技术医学影像是医学诊断和治疗中不可或缺的重要手段，它通过对人体内部结构和功能进行成像，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
数字图像处理技术则是对数字图像进行获取、存储、传输、显示和分析等一系列操作的技术。
将数字图像处理技术应用于医学影像中，可以帮助医生更好地观察和分析患者的病情，提高诊断的准确性和治疗效果。
2. MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具包和函数库，能够快速高效地实现各种图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的工具包：MATLAB提供了丰富的图像处理工具包，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等功能模块，可以满足医学影像处理中各种需求。
易于使用：MATLAB具有直观友好的界面和简洁明了的编程语法，使得医学影像处理人员可以快速上手，并快速实现自己的算法。
高效性能：MATLAB底层采用C/C++编写，具有优秀的性能表现，在处理大规模医学影像数据时表现出色。
丰富的社区支持：MATLAB拥有庞大的用户社区和丰富的文档资料，用户可以方便地获取帮助和资源。
3. MATLAB在医学影像处理中的应用3.1 图像增强图像增强是医学影像处理中常见的操作之一，通过增强图像对比度、去除噪声等方式，可以使医生更清晰地观察到患者病变情况。
MATLAB提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、滤波器设计等，可以有效改善医学影像质量。
3.2 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域或对象的过程，对于医学影像而言，可以帮助医生定位病变区域、量化病变程度等。
MATLAB中的生物医学图像处理与医学图像分析
MATLAB中的生物医学图像处理与医学图像分析引言：生物医学图像处理和医学图像分析在现代医学领域发挥着至关重要的作用。
通过对医学图像的处理和分析，医生和研究人员能够更好地理解和诊断疾病，并为治疗和研究提供有力支持。
而MATLAB作为一种功能强大的计算机编程语言和数值计算环境，为生物医学图像处理和医学图像分析提供了很多有力的工具和函数。
一、图像处理在生物医学中的应用：1. 医学图像的获取和处理：在医学领域，常见的图像获取方式包括CT扫描、MRI、X射线、超声波和光学显微镜等。
这些图像往往需要进行预处理，以提高图像质量和清晰度。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，例如去噪、图像增强、图像配准和图像分割等，可以帮助医生和研究人员对医学图像进行有效处理。
2. 病变检测和诊断：在医学图像中，病变的检测和诊断是一个关键的任务。
MATLAB提供了多种算法和工具，如基于阈值法的图像分割、形态学运算和边缘检测等，可以帮助医生和研究人员在图像中准确地检测和定位病变。
此外，MATLAB还提供了机器学习和深度学习的工具箱，可以应用于医学图像的自动化诊断和分类。
3. 三维重建和可视化：在医学图像领域，三维重建和可视化对于病变的定位和诊断至关重要。
MATLAB提供了一系列强大的三维图像处理和可视化函数，如体绘制、曲面绘制和三维重建等，可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析医学图像。
二、MATLAB在生物医学图像处理中的应用案例：1. 肿瘤检测和诊断：通过图像分割和特征提取等算法，MATLAB可以帮助医生和研究人员在医学图像中准确地检测和定位肿瘤，并提取出与肿瘤相关的特征。
这些特征可以用于肿瘤的分类和预测，为肿瘤的治疗和研究提供有力支持。
2. 脑部疾病分析：针对脑部疾病的医学图像，MATLAB可以进行脑部分割和分区，并进行脑部结构的形态学和功能性分析。
这些分析结果可以用于脑部疾病的早期诊断和治疗策略的制定。
3. 医学图像的数字化和标定：MATLAB可以将医学图像进行数字化处理，并进行适当的图像标定和配准，以提高图像的准确性和可比性。
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现一、引言医学影像处理是医学领域中非常重要的一个分支，它通过对医学影像数据的获取、处理和分析，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在医学影像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现。
二、医学影像处理概述医学影像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
医学影像处理可以帮助医生更清晰地观察患者的内部结构，发现病变部位，提高诊断准确性。
三、MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱和强大的编程能力，适合用于医学影像处理。
其优势主要体现在以下几个方面： - 提供丰富的图像处理函数和工具箱，如imread、imshow、imfilter等，方便快捷地对医学图像进行处理。
- 支持自定义算法的开发，可以根据具体需求设计和实现各种医学影像处理算法。
- 集成了大量数学计算和统计分析工具，可用于对医学影像数据进行深入分析和挖掘。
四、常见的医学影像处理算法1. 图像去噪图像去噪是医学影像处理中常见的预处理步骤，旨在消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。
MATLAB提供了多种去噪算法，如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于检测病变区域或器官轮廓。
MATLAB中常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性信息的特征，用于描述和区分不同目标或结构。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形态学特征等。
4. 图像配准图像配准是将不同时间或不同模态下获取的图像进行对齐和配准，以便进行定量比较和分析。
MATLAB中常用的配准算法有基于特征点的配准、基于互信息的配准等。
基于matlab的医学影像后处理的代码
医学影像后处理是指对医学图像进行数字化处理和分析，以提取相关信息和改善图像质量的一系列技术和方法。
随着计算机技术的不断发展，基于matlab的医学影像后处理的代码已经成为医学影像处理领域的主流技术之一。
本文将探讨基于matlab的医学影像后处理的代码，包括其应用领域、相关算法和实现方法等内容。
一、应用领域基于matlab的医学影像后处理的代码被广泛应用于医学影像学及临床实践中。
具体包括但不限于以下几个方面：1. 医学图像的增强处理。
利用matlab编写的代码可以对医学图像进行增强处理，提高图像的对比度、清晰度和视觉效果，有利于医生准确诊断病情。
2. 医学图像的分割和识别。
基于matlab的代码可以对医学图像进行分割处理，将图像中的不同组织和器官进行识别和分离，有助于医生对病变区域进行精准定位和分析。
3. 医学图像的三维重建和可视化。
利用matlab编写的代码可以对医学图像进行三维重建和可视化，使医生能够更直观地了解病变的空间分布和形态结构，有助于手术规划和治疗方案的制定。
二、相关算法基于matlab的医学影像后处理的代码涉及多种算法和技术，主要包括但不限于以下几种：1. 图像的滤波算法。
常用的医学图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，可以有效去除噪声和增强图像的特征。
2. 区域生长算法。
该算法基于种子点，通过定义生长准则将相邻像素点进行合并，实现医学图像的分割和识别。
3. 边缘检测算法。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，可以有效提取医学图像中的边缘信息，有助于病变区域的定位和分析。
4. 三维重建算法。
基于matlab的三维重建算法主要包括曲面重建、体绘制和渲染等技术，可以将医学图像转换为三维模型进行可视化和分析。
三、实现方法基于matlab的医学影像后处理的代码的实现方法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集和预处理。
首先需要获取医学图像数据，并进行预处理，包括格式转换、去噪等操作，为后续处理做好准备。
Matlab在医学信号处理中的应用示例
Matlab在医学信号处理中的应用示例引言：医学信号处理是指将医学上获得的各种生理信号通过数字信号处理技术进行分析、提取和处理，以获取有关患者生理状态的信息。
随着计算机技术的快速发展，Matlab作为一种功能强大的数学软件，被广泛应用于医学信号处理领域。
本文将介绍几个Matlab在医学信号处理中的应用示例，以展示其在该领域具有的潜力和优势。
一、脑电图（EEG）信号处理脑电图是记录脑电活动的一种生理信号。
通过分析和处理脑电图信号，可以了解脑功能、疾病和药物对脑的影响等。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱，可以对脑电图信号进行不同的处理和分析。
1.1 频率分析频率分析是脑电图信号处理中常用的方法之一。
通过使用Matlab的快速傅里叶变换（FFT）函数，可以将时域的脑电图信号转换为频域的频谱图，以便观察信号中不同频率成分的分布情况。
这种分析可以用于检测脑电信号中的异常频率成分，如癫痫发作。
1.2 时频分析时频分析是将频谱分析应用于时变信号的一种方法。
在脑电图信号处理中，时频分析可以用于研究不同频率成分在不同时间上的变化情况，以揭示潜在的脑电活动。
Matlab提供了多种时频分析工具，如连续小波变换（CWT），可以帮助研究人员进一步了解脑电信号的特性。
二、心电图（ECG）信号处理心电图是记录心脏电活动的一种生理信号。
通过对心电图信号进行处理和分析，可以帮助医生判断心脏功能和诊断心脏疾病。
Matlab在心电图信号处理中具有广泛的应用。
2.1 心率变异性（HRV）分析心率变异性是描述心率时间间隔变化的一项重要指标。
通过使用Matlab的HRV工具箱，可以计算出心电图信号的各种HRV参数，如标准差、频域参数等。
这些参数可以用于评估心脏自律性、心脏功能异常以及对心脏疾病的治疗效果等。
2.2 心电图滤波心电图信号通常存在噪声，并且与心脏电活动重叠，因此需要对信号进行滤波处理。
Matlab中提供了多种滤波器设计方法和滤波函数，可以帮助去除心电图信号中的噪声，并提取出心脏电活动的有效信息。
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究医学图像处理与分析是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，利用计算机辅助诊断和治疗已经成为医学影像学的重要手段之一。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理与分析领域也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行医学图像处理与分析的研究。
1. 医学图像处理基础在进行医学图像处理与分析之前，首先需要了解医学图像的特点和获取方式。
常见的医学图像包括X射线片、CT扫描、MRI等，这些图像通常具有高分辨率、复杂结构和丰富信息。
在MATLAB中，可以利用图像处理工具箱对这些医学图像进行加载、显示和基本处理操作。
2. 医学图像预处理医学图像通常受到噪声、伪影等干扰，需要进行预处理以提高图像质量和准确性。
MATLAB提供了丰富的图像滤波、去噪和增强函数，可以有效地对医学图像进行预处理操作。
例如，可以利用均值滤波、中值滤波等方法去除噪声，提高图像清晰度。
3. 医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的目标从背景中准确提取出来的过程，是医学图像分析的关键步骤之一。
MATLAB提供了各种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，可以帮助研究人员实现对医学图像的自动或半自动分割。
4. 医学图像特征提取在医学图像分析中，提取有效的特征对于诊断和治疗具有重要意义。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如形状特征、纹理特征、灰度共生矩阵等，可以帮助研究人员从医学图像中获取有用信息。
5. 医学图像分类与识别基于提取的特征，可以利用机器学习和模式识别技术对医学图像进行分类和识别。
MATLAB中集成了各种分类器和深度学习工具，如支持向量机、神经网络等，可以帮助研究人员建立准确的医学图像分类模型。
6. 医学图像可视化与结果分析最后，在完成医学图像处理与分析后，需要将结果进行可视化展示并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助研究人员直观地展示处理后的医学图像，并对结果进行深入分析和解释。
在Matlab中实现医学图像分割和医学图像配准的方法
在Matlab中实现医学图像分割和医学图像配准的方法医学图像处理在现代医学中起着重要的作用，它可以帮助医生更好地了解人体的结构和病变情况。
其中，医学图像分割和医学图像配准是两个常用的图像处理任务。
本文将介绍如何使用Matlab实现这两个任务的方法。
一、医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程。
这对于病灶的检测和定位非常重要。
在Matlab中，有多种方法可以实现医学图像分割，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是医学图像分割中最简单的方法之一。
它将图像中的像素根据亮度和颜色等特征进行分类。
在Matlab中，可以使用imbinarize函数实现阈值分割。
通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。
然而，这种方法对于复杂的图像可能效果不佳。
2. 基于区域的分割基于区域的分割是将图像中的像素分成若干区域，并根据相似性准则将它们合并或进一步细分的方法。
在Matlab中，可以使用regionprops函数计算各个区域的特征，并根据这些特征对区域进行分类和合并。
这种方法通常适用于异质性较小的图像。
3. 基于边缘的分割基于边缘的分割是通过检测图像中的边缘信息来实现分割的方法。
在Matlab中，可以使用边缘检测算法（如Canny算子）来提取图像中的边缘信息，并通过边缘连接或边缘跟踪来实现分割。
这种方法对于图像中有明显边缘的情况效果较好。
二、医学图像配准医学图像配准是将多个医学图像的位置和方向相对一致的过程。
它在医学影像的比较、融合和后续处理等方面具有重要的应用。
在Matlab中，有多种方法可以实现医学图像配准，如基于特征的配准、基于互信息的配准和基于形变场的配准等。
1. 基于特征的配准基于特征的配准是通过提取图像中的一些特征点或特征区域，并通过计算它们之间的相似性来实现配准的方法。
在Matlab中，可以使用SURF算法或SIFT算法来提取图像的特征，并通过RANSAC算法等方法来计算配准的变换矩阵。
Matlab在医学图像处理中的应用
Matlab在医学图像处理中的应用Matlab是一种强大的数学和工程计算软件，已经在医学图像处理方面得到了广泛应用。
医学图像处理是医学领域的重要分支之一，它的主要任务是对医学图像进行分析、处理和诊断。
医学图像处理可以用于医学影像的获取、存储、重建、分析和处理，进一步提高医学诊断的准确性和效率。
本文将介绍Matlab在医学图像处理中的应用。
首先，Matlab在医学图像处理中可以用来实现图像的预处理，如去噪、平滑、增强等。
例如，医学成像技术常常面临图像噪声的问题，噪声会导致图像的质量下降，从而影响到医学专业人员的诊断。
在这种情况下，Matlab提供了许多去噪和平滑方法，如中值滤波、均值滤波、高斯滤波等。
此外，Matlab还可以应用各种图像增强方法来提高图像的质量和清晰度，如直方图均衡化、对比度增强、边缘增强等。
这些图像预处理方法能够显著地提高医学影像的质量和清晰度，并为医生提供更加准确的诊断结果。
其次，Matlab可用于医学图像的分割和特征提取，这些过程是医学图像处理中的重要环节。
图像分割是将图像划分成多个区域的任务，目的是使每个像素都属于其所在区域。
Matlab提供了多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、聚类等等。
特征提取则是将重要的图像信息抽取出来，以便进行分类和诊断。
Matlab提供了大量用于图像特征提取和描述的函数和工具箱，如SIFT、HOG等等。
这些图像分割和特征提取方法能够自动化地完成医学图像处理的一些常见任务，如病变检测、肺结节检测、淋巴结检测等等。
最后，Matlab在医学图像处理中还可以用于医学图像的可视化和分析。
医学图像分析通常需要将图像转换为数字数据，以便进一步分析。
Matlab提供了各种数据分析和可视化工具，如2D和3D可视化、各种统计分析方法、机器学习算法等等，这些方法可以帮助医学专业人员更好地理解医学图像的信息和特征，并从中获取更多的诊断信息。
综上所述，Matlab在医学图像处理中具有广泛的应用和巨大的潜力。
基于Matlab的医学影像图像处理设计
基于Matlab的医学影像图像处理设计Matlab是一种非常强大的计算机软件，它具有广泛的应用领域，尤其在医学影像图像处理领域中，Matlab是最常用的软件之一。
在医学影像图像处理中，Matlab可以用于图像处理、图像分割、建模和可视化等方面。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行医学影像图像处理。
首先，我们需要导入医学影像图像数据。
可以使用Matlab中的图像处理工具箱来导入和处理这些数据。
使用imread函数可以读取图像文件，然后使用imshow函数可以显示图像。
接下来，我们需要对医学影像进行预处理。
预处理的主要目的是去除噪声、增强信号和提高图像质量。
在Matlab中，可以使用滤波器来去除噪声。
常用的滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器和均值滤波器等。
通过对图像应用这些滤波器，可以有效地去除噪声和提高图像的质量。
接着，我们需要对医学影像进行分割。
分割的目的是将图像分为不同的区域，以便进行后续的分析和处理。
在Matlab中，可以使用阈值分割、区域生长和边缘检测等方法来进行图像分割。
其中，阈值分割是最简单的方法，它可以根据某个阈值将图像分为两类。
区域生长是一种基于像素之间相似性的方法，可以将相似的像素聚类在一起。
边缘检测可以检测出图像中物体的轮廓和边缘，因此是医学图像处理中常用的方法之一。
最后，我们需要对分割后的医学影像进行可视化和分析。
在Matlab中，可以使用各种绘图函数来对医学影像进行可视化和分析。
常用的绘图函数包括imshow、plot、surf、contour和mesh等。
使用这些绘图函数可以将医学影像以不同的形式展示出来，从而更好地理解和分析医学影像。
综上所述，Matlab是一种非常实用的医学影像图像处理软件。
通过Matlab，可以完成医学影像的读取、预处理、分割、建模和可视化等任务，在医学影像诊断和研究中发挥着非常重要的作用。
基于VC++和Matlab混编的DICOM医学图像分割实现
【ｂｔ ｃ］ＩＯ ｓ ｓｔ ｄｒ ｌ ｉ ｓ ｆ ｉｔ ａｉｇ ｑｉ ｅｔ’ｍ ｇ ｆｍ ｔ ｎ ａ ａｓ ｉｉ ， ａｙｍ ｄ ａ ｉａｅｈｖ Ａ ｓ ａｔＤＣ Ｍ ｕｅ ａ ｓｎａ ｓ ｆ ｌｋｎ ｇａ ｉ ｇ ｕｐ ｎ ｉａｅｏ ａａｄｄｔ ｔｎｍｓｏ ｍ ｎ ｅｉ ｇ ａｅ ｒ ｄ ａ ｄ ｏ ａ ｄ ｏ ｄ ｉ ｍ ｎ ｅ ｍ ｓ ｌ ｒ ａｒ ｓｎ ｃ ｍ ｌ
２１ 年 ０１
第 ３ 期 １
Ｓ ＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｎ
ＯＩ 论坛 ０ Ｔ
科技信息
基于 Ｖ ＋ Ｃ ＋和 Ｍａｌ ｔ ｂ混编的 Ｄ Ｃ Ｍ ａ ＩＯ 医学图像分割实现
李 明彩 朱 玛 何 楠 （新乡医 １ ． 学院生 命科学技术系 河南 新乡 ４３０ ； 中国 ５０３２ 人民 ． 解放军信息工 程大学 河南 郑州 ４００） ５００
【 要 ］ ＩＯ 是各种数字化影像设备 的图像格式和数据 传输标 准 ， 多医学 图 都采用 了ＤＩＯ 标准。本文通过综合分析 ｖ ＋ 摘 ＤＣ Ｍ 许 像 Ｃ Ｍ ｃ ＋ 和 Ｍａａ 几种接 口方式． ｔｂ ｌ 结合 实例在 Ｍａａ ｔｂ中编写 Ｃ Ｍ 组件 实现 ＤＩ Ｏ 图像 读取 和文件 类型转化 ． ｖ ＋ 环境 中利用混合编程技 术调 ｌ Ｏ Ｃ Ｍ 在 ｃ ＋ 用 Ｃ Ｍ 组件 ． Ｏ 并采用半 阈值化算 法对获得的 图 像进行分割 。混编方法结合 了Ｖ Ｃ与 Ｍａａ 自的优 势， ｔｂ各 ｌ 实现过程方便快捷 ． 实验分割效果 良
ｅ ａ ｌ ｔ ｅ ｄ ｘ ｍｐｅ ｏ ｒａ ＤＩ ＣＯＭ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｃ ｎ ｅｔ ｆ ｅ ｔｐ ， ｅ ｉ ｈ ＶＣ＋ ｐｏ ｒｍ ｅ ｖｒｎ ｎ，ｓ ｘ ｄ ｐ ｏｒ ｍｍ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｔ ａｌｔｅ ｍａ ｅ ｎ ｏ ｖ ｒ ｌ ｙ ｅｔ ｎ ｎ ｔｅ ｉ ｈ ｒ ｇａ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｅ ｍｉｅ ｒｇａ ｏ ｕ ｔｃ ｎ ｌｇ ｏ ｃ ｌ ｈ ＣＯＭ
Matlab与VC混合编程在图像处理中的应用
技 术 开 发 的矩 阵运 算 动 态 链 接 库 。用 Ｍａｃｍ 实 现 ｔｏ
Ｖ Ｃ与 Ｍａｌ ｔ ｂ连接有 两 种方 式 ： 用 Ｍａｒ ＜ Ｉ ＞ 阵 ａ 调 ｔｘ ＬＢ 矩 ｉ 数 学 库 ， ｖ ５ １．ｂ库 文 件 ； 用 Ｍａｃ ｍ 的 Ｖ ｓａ 即 ４０ ｖｉ １ 利 ｔｏ ｉｕｌ
编程， 并用 于图像 处理 。
关键词 ： ｄ ｂ Ｖ Ｍａ ａ ； Ｃ；引擎 ； 图像 处理
引 言
Ｍａ ａ ｔ ｂ是 Ｍａｈ ｏｋ 公 司推 出 的数 学软 件 。 将 ｌ ｔｗ ｒｓ 它 数 值分 析 、 阵计 算 、 号 处理 和 图形 显 示结 合在 一 矩 信
Ｍａｃｍ 中包 含 了矩 阵数学 库。 ｔｘ ＬＢ Ｃ ＋ ｔｏ Ｍａｒ ＜ Ｉ ＞ ＋ 。Ｍａ ｉ ． ｔｘ Ｌ Ｂ Ｃ ＋ 学 库 是 Ｍａｈ ｏ ｌ 司 利 用 Ｍａ ｏ ｉ ｒ＜ Ｉ ＞ ＋ 数 ｔＴ ｏｓ公 ｔ ｍ ｃ
具箱 中的 函数 。
现 代 ￣Ｅ ｇｌｓ ： 闭 Ｍａｌｂ引擎 ； ｎｃ ｅ关 ｏ ｔ ａ 计 ● Ｅ ｇ ｅＡ ｒｙ 从 Ｍａ ａ ｎｉｅ 中 获 得 一 个 ｎＧ ｔｒ ： ａ ｔｂＥ ｇ ｌ ｎ 算 Ｍａ ａ ｔ ｂ矩 阵 ， ｌ 用于数 据交换 ； 机
￣Ｅ ｇ ｐ ｎ 开启 Ｍａｌｂ引擎 ； ｎＯ ｅ ： ｔ ａ ●Ｅ ｇ ｖ ｌｔｎ ：在 Ｍａ ａ ｎＥ ａ ｒ ｇ Ｓｉ ｌ ｆ ｂ引 擎 中执 行 输 入 的
＾
Ｍａ ａ 令 ； ｔ ｂ命 ｌ
② 使 用 Ｍ ｔ ｍ 与 Ｍ ｔｂ连 接 。 Ｍ ｔ ｍ 是 ａｏ ｃ ａａ ｌ ａｏ ｃ
Ｍａｈ ｏｋ 公 司 推 出的 第 一个 由 Ｍａ ａ ｔｗ ｒｓ ｔ ｂ到 Ｃ ＋的编 ｌ ＋
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与应用
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与应用一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与应用，旨在提高医学影像处理的效率和准确性。
二、MATLAB在医学图像处理中的优势MATLAB作为一种强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱和编程接口，能够快速高效地实现各种医学图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面： 1. 丰富的函数库：MATLAB提供了丰富的函数库，包括图像增强、分割、配准等功能，可以满足不同医学图像处理需求。
2. 易于编程：MATLAB具有简洁易懂的编程语言，用户可以通过编写脚本快速实现各种图像处理算法。
3. 交互式界面：MATLAB提供了友好的交互式界面，便于用户进行实时调试和结果展示。
4. 丰富的工具箱：MATLAB拥有丰富的工具箱，如图像处理工具箱、计算机视觉工具箱等，可以方便地实现各种医学图像处理算法。
三、常用的医学图像处理算法在医学影像处理中，常用的图像处理算法包括但不限于以下几种：1. 图像去噪：采用滤波器对医学图像进行去噪处理，提高图像质量和清晰度。
2. 图像增强：通过直方图均衡化、对比度增强等方法增强医学图像的特征。
3. 边缘检测：利用边缘检测算法提取医学图像中的边缘信息，有助于病灶检测和分割。
4. 图像分割：将医学图像分割成不同区域，便于进一步分析和诊断。
5. 特征提取：提取医学图像中的特征信息，如纹理特征、形状特征等，辅助医生进行诊断。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法研究1. 图像去噪在MATLAB环境下，可以使用各种滤波器对医学图像进行去噪处理。
常用的去噪方法包括中值滤波、均值滤波、小波变换去噪等。
这些方法能够有效地去除医学图像中的噪声，提高图像质量。
2. 图像增强MATLAB提供了丰富的图像增强函数，如imadjust、histeq等，可以对医学图像进行对比度增强、亮度调整等操作。
VC++与Matlab接口编程技术在MRI软件开发中的应用
VC++与Matlab接口编程技术在MRI软件开发中的应用王进喜;王晓艳;岳芸;赵昕;王昌元;仲伟纲【期刊名称】《医疗卫生装备》【年(卷),期】2008(029)003【摘要】目的:阐述VC++和Matlab语言在开发医用磁共振成像用户界面软件包中实现K空间图像重建功能的应用.方法:应用VC++动态调用Matlab C/C++数学库接口编程,利用动态链接库中的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform Algorithm.FFT)函数实现图像重建功能.结果:程序成功实现了图像重建功能,重建图像能够满足临床诊断的要求:程序的开发周期和编程工作量大为减少,健壮性显著增强.结论:VC++与Matlab混合接口编程技术可以提供一条简化编程过程、提高开发效率的有效途径.【总页数】2页(P53-54)【作者】王进喜;王晓艳;岳芸;赵昕;王昌元;仲伟纲【作者单位】泰山医学院,山东,泰安,271016;泰山医学院,山东,泰安,271016;泰山医学院,山东,泰安,271016;泰山医学院,山东,泰安,271016;泰山医学院,山东,泰安,271016;泰山医学院,山东,泰安,271016【正文语种】中文【中图分类】TP311.1【相关文献】1.VC++与MATLAB混合编程技术在生物电阻抗断层图像重建中的应用 [J], 李达;陈晓艳;王化祥2.Matlab与VC++混合编程技术在图像处理中的应用研究 [J], 李卓;李益民3.VC++与Matlab混合编程技术在数字地震信号处理软件中的应用 [J], 吴宝峰;闫峰4.Matlab与VC＋＋混合编程技术在图像处理中的应用研究 [J], 李卓;李益民5.基于DDE的MATLAB与VB接口编程技术在减振器设计中的应用 [J], 汤红梅;张军;张卫国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
和推理规律的知识库是医学专家系统的关键，把将医学诊断的过程知识的进行分解，建立知识原子以及相关可信度属性，可以使复杂的医学知识表达趋于简单化，采用树状层次模型使得医学专家可以直观、方便的管理领域知识。
随着知识工程研究的进展，医学领域知识库的建设和管理必将更加高效、方便，进而促进医学专家系统和支持系统的开发研究。
参考文献:[1]Guus Schreiber et al.Knowledge Engineering and Management:The CommonKADS Tehtodology[M].China Machine Press,2003.[2]王勋，凌云，费玉莲.人工智能导论[M].北京：科学出版社，2005.[3]J.H.Ven Bemmel,M.A.Musen.医学信息学[M].上海：上海科学技术出版社，2002.[4]施诚,王海舜，等.医院信息系统教程[M].北京：中国中医药出版社，2007.[5]袁磊，张浩，陈静。
基于本体化知识模型的知识库构建模式研究[J].计算机工程与应用,2006,30:65-68.[6]王海舜.基于确定性因子的中医辨证不确定推理模型[J].计算机应用,1999,(4):8-11.编辑/任鸿兰Matlab与VC接口在医学图像处理中的应用张季（南京中医药大学信息技术学院，江苏南京210046）摘要：通过分析Matlab和VC的特点，指出了利用Matlab与VC接口进行应用程序开发的优点，对比分析几种常用接口，得出了其各自的利弊，根据医学图像采集处理的实际要求，从中选择使用COM实现VC与Matlab混合编程进行图像处理，该方法充分利用了Matlab的图像处理工具箱的功能，结合了VC与Matlab各自的优点，最后，通过一个例子给出了程序实现的具体过程。
关键词：Matlab；VC；接口；医学图像处理Application of Interface Between Matlab and VC in Medical Image ProcessingZHANG Ji(Information Technology Institute，Nanjing University of Traditional Chinese Medicine，Nanjing210046,China)Abstract：By analyzing characteristics of Matlab and Visual C++，the advantages of applying the Matlab and Visual C++interface to develop application program is presented.On basis of comparing with the used interface methods，the advantages and disadvantages of several common interfaces are studied，The method by MatlabCOM is selected，it is most suitable for an image capturing and processing application.It combines the advantages of Visual C++and Matlab，and adequately make use of the functions of image processing toolbox.An example shows the programming process.Key words:Matlab；VC；interface；Medical image Processing0引言随着科技的进步，多学科的交叉和融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。
自20世纪90年代起，计算机相关技术的迅速发展以及图形图像技术的日渐成熟，使得该技术逐步渗入到医学领域中，形成一个新的交叉学科研究热点-----医学图像处理。
医学图像处理技术对医学科研及临床实践的作用和影响日益增大，使临床医学对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确认率也更高。
因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。
Matlab作为计算机辅助设计与分析、系统仿真和算法研究的重要平台，其在图形图像处理方面的优势更加非常明显，尤其是它所携带的图像处理工具箱几乎涵盖了图像处理领域中各种常用的函数。
Microsof t公司推出的通用软件开发工具Visual C++，提供功能强大的应用程序框架MFC以及高效的编译器、可视化的集成开发环境，所有的这一切使得Visual C++无论是在科学研究、工程实践还是商业软件开发领域都得到了广泛的应用。
然而，作为一种通用的开发平台，在使用VC开发含有大量图像及数据处理等专业性较强的应用程序时，一些底层的开发十分繁琐。
因此，如果能将Matlab与VC结合起来进行应用程序的编写，不但能充分利用Matlab在图像及数据处理方面的优势，而且还可以体现出收稿日期：2009-05-20 1394VC的面向对象、基于事件消息处理的Windows应用程序的风格以及C++语言对数据的灵活快速的处理能力。
本文分析了Matlab与VC的各种常用接口的优缺点，重点介绍Matlab COM在图像及数据处理方面的应用。
1医学图像数字化处理的主要内容与特点医学图像数字化处理是指使用计算机对获取的图像进行各种处理，使之满足医疗需要的一系列技术的总称[1]。
它综合运用了计算机图形学和图像处理技术，把通过各种数字化成像技术获得的人体信息按照一定的需求在计算机上直观地表现出来，并能够弥补影像成像设备在成像上的不足，从而提供用传统手段无法获得的结构信息。
医学图像处理技术发展到现在，除比例变换、旋转、图像增强、图像压缩、直方图处理与分析等基本功能，还包括图像分割、图像配准融合、纹理分析等技术，使传统的医学图像的获取和观察方式被彻底改变，同时也使图像在医学领域中变得越来越重要。
2C++与Matlab的常用接口简介2.1通过Matlab Engine方式Matlab Engine采用客户机/服务器(Client/Server)的计算方式，Matlab作为服务器，VC语言程序作为前端客户机，通过Windows的动态控件(ActiveX)与服务器通信，向MATLAB 引擎传递命令和数据信息，从MATLAB引擎接收数据信息。
Matlab Engine为用户提供了一组API，应用程序正是利用这些API来实现和MATLAB之间来传递信息，同时使用了专门的对象类型-mxArray来进行数据处理。
采用这种方法几乎能利用Matlab全部功能，但是需要在机器上安装Matlab软件，而且执行效率低，因此在实际应用中不采用这种方法，在软件开发中也不可行。
2.2直接调用Matlab的C/C++数学函数库Matlab中提供了可以供C/C++语言调用的C/C++数学函数库，其中包含了大量用C\C++语言重新编写的Matlab数学函数，这些函数涉及到线形代数、数值分析、傅立叶变换、多项式计算、解微分方程等，并且函数库中提供了大量各种矩阵操作函数，在VC中可以直接使用这些函数，通过这些函数可以在VC中方便的实现在Matlab中矩阵运算功能。
虽然用这种方法可以很灵活的调用Matlab来编写应用程序，但要求读者对C\C++语言比较熟悉，而且使用这种方法调用Matlab 的工具箱函数有一定的困难。
2.3用Matlab自带的Matlab Compiler通过Matlab自带的Comp iler编译器，可以把由Matlab 编写的m函数文件编译成动态链接库(dll)。
或者通过Matlab 提供的组件功能，运用VC++向导自动生成m文件的动态链接库。
在VC程序中调用封装的函数，实现数值算法的运用。
这种方法只需在开发和发布中包含其生成的动态库就可以了，可以使程序脱离Matlab环境。
但是matlab R21.1为止，Matlab Compiler的m程序转换成C/C++代码功能有很多限制：①不能转换脚本m文件，只能转换m函数；②不能使用matlab对象；③不能用input或者eval操作matlab空间变量；④不能动态地命名变量，然后用load或者save命令来操作；⑤不能处理具有嵌套调用其他m文件的m文件；⑥不能使用MATLAB内联函数；2.4使用matcom工具Matcom是Mathtools公司推出的世界上第一个由Matlab 到C++的编译开发软件平台，提供对M at lab程序文件(m 文件)的解释执行和开发环境支持。
它可将M at lab的源代码译成同等功能的C++源代码，既保持了M at lab的优良算法，又保持了C++的高执行效率。
不过Matcom现已被MathWorks收购，已不再有最新的Matcom版本，其主要功能也已被融入到Matlab自带的编译器Compiler中了。
相比其它方法使用matcom具有如下优点：①转换过程简单(由matcom工具自动实现)，容易实现；②可以方便的生成动态链接库文件(dll)和可执行文件(exe)；③不仅可以转换独立的脚本文件，也可以转换嵌套脚本文件；④设置环境后，可以使用Matlab的工具箱函数；但matcom也有以下不足：①对struct等类的支持有缺陷；②部分绘图语句无法实现或得不到准确图象，尤其是三维图象；因此在不涉及到三维做图以及m文件不大的情况下可以使用。
2.5使用matlab的combuilde工具COM是component object module的简称，它是一种通用的对象接口，任何语言只要按照这种接口标准，就可以实现调用它。
matlab6.5新推出来的combuilder就是把用matlab编写的程序做成com组件，供其他语言调用。
该方法实现简单，通用性强，而且几乎可以使用Matlab的任何函数(注意：不支持脚本文件，脚本文件使用时要改为函数文件)，因此在程序较大、调用工具箱函数或调用函数较多时推荐使用，这也是Matlab公司(Matlab公司就是Mathworks公司)推荐的使用方法。
以上几种方法并不是相互独立的，而是有相互联系的，可以单独使用，也可以混合使用。
3Matlab COM和VC联合开发图像及数据处理应用程序举例3.1应用程序功能简介1395将图像采集系统采集到的存储于计算机透镜中的投影图像(bmp格式的真彩色图像)，分别进行读取显示、灰度转换、绘制灰度直方图、二值化、边缘检测、边缘校正、曲线拟合等操作。
尽管上述功能可以通过VC以及图像处理的相关算法实现，但是过程比较复杂的。