骨骼图像增强实验报告
骨骼图像增强实验报告
骨骼图像增强实验报告
实验目的：
通过对骨骼图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度，使得医生能够更好地观察和诊断病变。
实验步骤：
1. 收集骨骼图像样本：从医院的影像数据库中随机选取10张
骨骼图像作为实验样本。
2. 图像预处理：将图像进行灰度转换，将彩色图像转换为灰度图像，方便后续处理。
3. 直方图均衡化：对每一张图像进行直方图均衡化处理，提高图像的对比度。
4. 高斯平滑：采用高斯滤波器对图像进行平滑处理，去除图像中的噪点。
5. 图像增强评估：使用评价指标PSNR和SSIM对增强后的图
像进行评估，与原始图像进行对比。
实验结果：
经过增强处理后，骨骼图像的对比度和清晰度都有明显的提高。
使用PSNR和SSIM这两个评价指标对处理后的图像进行评估，得到的结果如下：
PSNR：提高后的图像的平均PSNR为30.5dB，与原始图像相
比提高了5dB左右，显示图像的噪声比例减少了很多。
SSIM：提高后的图像的平均SSIM为0.9，与原始图像相比提
高了0.1左右，显示图像的结构相似度较高。
实验结论：
通过对骨骼图像进行增强处理，能够明显提高图像的对比度和清晰度，使得医生能够更好地观察和诊断病变。
通过对增强后的图像进行评估，得到的结果显示，增强后的图像在PSNR和SSIM这两个评价指标上有明显的提高，证明了增强处理的有效性。
骨骼图像增强技术对于提高图像质量、改善医学诊断效果具有重要的意义。
骨骼系统显像实验报告
骨骼系统显像实验报告一、实验目的本实验旨在通过影像学技术对骨骼系统进行显像，了解骨骼系统的结构和功能。
二、实验原理骨骼系统显像主要采用X射线成像技术。
X射线是一种电磁波，能够穿透物体并在胶片或数字探测器上产生影像。
X射线成像的原理是利用不同组织对X射线的吸收和散射程度不同，从而形成图像。
在骨骼系统显像中，由于骨质对X射线的吸收程度较高，因此能够清晰地显示出骨骼结构。
三、实验步骤1. 准备工作：将待检查部位暴露在外，移除可能干扰检查的金属物品。
2. 选择合适的成像方式：根据需要选择平片、CT、MRI等不同成像方式。
3. 拍摄影像：将患者放置于拍摄台上，在设定好曝光参数后进行拍摄。
4. 影像处理：将拍摄得到的影像进行数字化处理，调整亮度和对比度等参数以获得更清晰的图像。
5. 结果分析：根据影像结果进行骨骼系统结构和功能的分析。
四、实验注意事项1. 操作人员必须穿戴好防护设备，避免长期接触X射线对身体造成损伤。
2. 患者应该在医生的指导下进行检查，避免因为不必要的辐射而对身体造成伤害。
3. 对于孕妇、儿童等特殊人群，应该特别注意辐射剂量的控制。
4. 在进行X射线检查时，需要将可能干扰检查的金属物品移除。
五、实验结果与分析通过骨骼系统显像技术，我们可以清晰地显示出骨骼系统的结构和组成部分。
例如，在平片上可以看到骨头、关节、软组织等结构；在CT 或MRI上可以更加清晰地显示出各个组织之间的空隙和血管等微小结构。
通过对影像结果的分析，我们可以了解到骨骼系统的生理和病理变化情况，为临床诊断和治疗提供有力依据。
六、实验应用领域1. 临床医学：用于诊断和治疗骨骼系统疾病，如骨折、关节炎等。
2. 科学研究：用于探究骨骼系统的生理和病理变化机制，为新药开发和治疗方法探索提供依据。
3. 教学培训：用于医学院校的教学和实验室的培训，帮助学生了解骨骼系统结构和功能。
七、实验展望随着影像学技术的不断发展，未来的骨骼系统显像技术将更加先进、精准。
人体骨骼标本实验报告
一、实验目的1. 了解人体骨骼的基本结构，掌握骨骼的形态、位置和相互关系。
2. 熟悉骨骼的命名规则，了解骨骼的功能和生理作用。
3. 通过观察骨骼标本，加深对人体骨骼系统的认识。
二、实验时间2023年X月X日三、实验地点人体解剖实验室四、实验材料1. 人体骨骼标本2. 解剖图谱3. 实验记录本4. 镜子5. 解剖镊6. 尺子五、实验方法1. 观察人体骨骼标本，记录骨骼的名称、形态、位置和相互关系。
2. 对照解剖图谱，加深对骨骼结构的理解。
3. 对比观察骨骼标本和人体，了解骨骼在实际生活中的应用。
六、实验内容1. 人体骨骼概述人体骨骼由206块骨骼组成，分为中轴骨和四肢骨两大部分。
中轴骨包括颅骨、脊柱、胸骨、肋骨等；四肢骨包括上肢骨和下肢骨。
2. 骨骼的命名规则骨骼的命名规则通常以骨骼的形态、位置和功能为基础。
例如，颅骨以“颅”字开头，表示位于头部；脊柱以“脊”字开头，表示位于脊柱；肋骨以“肋”字开头，表示位于肋部。
3. 骨骼的形态和功能（1）颅骨：颅骨包括颅盖和颅底两部分，保护大脑和神经系统。
（2）脊柱：脊柱由颈椎、胸椎、腰椎、骶椎和尾椎组成，支撑身体，保护脊髓。
（3）胸骨：胸骨位于胸前，与肋骨相连，保护心脏和肺部。
（4）肋骨：肋骨呈弓形，与胸骨相连，保护胸腔内的器官。
（5）上肢骨：上肢骨包括肱骨、桡骨、尺骨、腕骨、掌骨和指骨，负责手臂的运动。
（6）下肢骨：下肢骨包括股骨、胫骨、腓骨、髌骨、跗骨、跖骨和趾骨，负责下肢的运动。
4. 观察骨骼标本（1）观察颅骨标本，记录颅骨的形态、位置和相互关系。
（2）观察脊柱标本，记录脊柱的形态、位置和相互关系。
（3）观察胸骨和肋骨标本，记录胸骨和肋骨的形态、位置和相互关系。
（4）观察上肢骨和下肢骨标本，记录各骨骼的形态、位置和相互关系。
七、实验结果与分析1. 通过观察骨骼标本，掌握了人体骨骼的基本结构，了解了骨骼的形态、位置和相互关系。
2. 通过对照解剖图谱，加深了对骨骼结构的理解。
人体骨骼认识实验报告
人体骨骼认识实验报告骨骼图像增强实验报告骨骼图像增强实验报告——数字图像处理第一次作业实验总体思路：原图像是人体骨骼核扫描图像，我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。
由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容，所以很难对其进行增强。
对此我们采取的策略是，首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边。
平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。
最后，我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。
实验处理具体步骤：（图像可拉伸放大）1、此为图2，。
2、此为图3，。
（而这个时候看到图2的噪声水平，将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。
拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生更多的噪声。
而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器，但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质，所以不可取。
所以采取另一种方法，使用原图像梯度操作的平滑形式所形成的一个模板。
）3、此为图4，。
(梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈，而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱，而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低，此时看(来自: 写论文网:人体骨骼认识实验报告)图像中的边缘要比拉普拉斯图像（即图3）中的边缘要突出许多)4、此为图5，。
（图4，5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高）5、此为图6，。
（此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少，用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了）6、此为图7，（与原图像相比，该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显，所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理，单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果，只需要看相对应的图像进行对比即可知道）7、此为图8，（此时需要增大锐化后图像的动态范围，即使有很多种这样效果的灰度变换函数，但是用幂率变换处理更好，直方图均衡和规定化的效果都不太好）（此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高，因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声，但是相比原图还是有相当大幅度的提高的，看下图原图与最终图像对比）实验心得与收获：在本次的图像处理编程中，我首次对图像处理的众多方法有了一个感性的理解，图像处理并不是简简单单的应用几个函数即可获得理想的效果，还需要分析得出要得到相应的效果就需要不同的方法，使是知道了对应的图像处理方法也是不足的，在图像处理的编程方法上也必须要熟悉，这一次的例子中因为总体上的方法都已经给出了，因此大部分的工作量就落在了如何选择对应的matlab函数了，所以这一次收获较大的就是在图像处理函数的原型跟使用细节的认识上，还有在例子的理解过程中，也将之前所学的图像处理方法复习熟悉了一遍，在这一个阶段的学习上收获到的帮助很大。
长骨骨单位实验报告
一、实验目的1. 了解长骨的基本结构和组成。
2. 观察和认识骨单位的形态和结构。
3. 理解骨单位在骨骼中的作用。
二、实验原理骨单位，又称哈弗斯系统，是长骨中起支持作用的主要结构。
它由同心圆排列的哈弗斯骨板围绕中央管构成，中央管内含有血管和神经等组织。
通过显微镜观察骨单位，可以了解其形态和结构，从而理解其在骨骼中的作用。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：人体长骨切片（如股骨、胫骨等）2. 实验仪器：光学显微镜、切片机、切片刀、载玻片、盖玻片、染色液等四、实验步骤1. 取长骨切片，将其置于载玻片上。
2. 使用切片机将切片切成薄片。
3. 将切片浸入染色液中染色，以增强骨单位的对比度。
4. 将染色后的切片取出，用流水冲洗掉多余的染色液。
5. 将切片放在显微镜下观察，记录骨单位的形态和结构。
五、实验结果通过显微镜观察，我们可以看到以下结果：1. 骨单位呈长筒状，其方向与骨干长轴一致。
2. 骨单位由同心圆排列的哈弗斯骨板构成，哈弗斯骨板之间为骨间质。
3. 中央管内含有血管和神经等组织，与哈弗斯骨板相通。
4. 最内层的哈弗斯骨板与中央管相通，而外层的哈弗斯骨板则与骨间质相通。
六、实验讨论1. 骨单位在骨骼中的作用：骨单位是长骨中起支持作用的主要结构，它通过哈弗斯骨板的排列和中央管的存在，为骨组织提供稳定的支持和营养供应。
2. 骨单位的形态和结构特点：骨单位呈长筒状，哈弗斯骨板的排列具有规律性，中央管的存在保证了骨组织的血液和神经供应。
3. 骨单位的观察方法：通过显微镜观察，我们可以清晰地看到骨单位的形态和结构，从而了解其在骨骼中的作用。
七、实验结论本次实验成功地观察了长骨骨单位的形态和结构，了解了骨单位在骨骼中的作用。
通过实验，我们认识到骨单位是长骨中起支持作用的主要结构，其形态和结构特点有助于理解其在骨骼中的重要作用。
八、实验注意事项1. 实验过程中，注意操作规范，避免切片损坏。
2. 染色时，控制好染色时间，避免染色过深或过浅。
观察骨骼模型实验报告
一、实验目的1. 熟悉人体骨骼系统的基本结构和组成。
2. 掌握骨骼的形态分类和功能特点。
3. 通过观察骨骼模型，加深对骨骼系统结构的理解。
二、实验用具1. 人体全身骨骼模型2. 骨骼系统图谱3. 记号笔、笔记本4. 照相机（可选）三、实验内容1. 观察骨骼系统的组成2. 骨骼的形态分类及功能特点3. 骨骼系统各部分的观察与分析四、实验步骤1. 观察骨骼系统的组成（1）首先，观察全身骨骼模型，了解骨骼系统的整体结构。
人体骨骼系统由206块骨骼组成，分为颅骨、躯干骨和四肢骨三大部分。
（2）接着，逐一观察颅骨、躯干骨和四肢骨的组成。
- 颅骨：包括脑颅骨和面颅骨，保护大脑和面部器官。
- 躯干骨：包括脊柱、胸廓、骨盆，支持身体，保护内脏器官。
- 四肢骨：包括上肢骨和下肢骨，负责运动和支撑。
2. 观察骨骼的形态分类及功能特点（1）观察长骨、短骨、扁骨和不规则骨的形态特点。
- 长骨：呈长条状，如股骨、肱骨等，主要功能是支撑和运动。
- 短骨：呈立方体，如腕骨、跗骨等，主要功能是支撑和稳定。
- 扁骨：呈扁平状，如颅骨、肋骨等，主要功能是保护内脏器官。
- 不规则骨：形态各异，如椎骨、髋骨等，主要功能是支撑和保护。
（2）观察骨骼的功能特点。
- 骨骼具有支撑、保护、运动、造血和储存钙磷等生理功能。
3. 观察骨骼系统各部分的观察与分析（1）观察脊柱- 脊柱由颈椎、胸椎、腰椎、骶椎和尾椎组成，具有保护脊髓、维持身体姿势和参与运动等功能。
（2）观察胸廓- 胸廓由胸椎、肋骨和胸骨组成，保护心脏、肺脏等内脏器官，参与呼吸运动。
（3）观察骨盆- 骨盆由髋骨、骶骨和尾骨组成，支持体重，保护内脏器官，参与下肢运动。
（4）观察上肢骨- 上肢骨包括上肢带骨和自由上肢骨，如锁骨、肩胛骨、肱骨、桡骨、尺骨等，负责上肢的运动。
（5）观察下肢骨- 下肢骨包括下肢带骨和自由下肢骨，如髋骨、股骨、胫骨、腓骨等，负责下肢的运动。
五、实验结果与分析1. 通过观察骨骼模型，掌握了人体骨骼系统的基本结构和组成。
骨骼动画实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景骨骼动画是一种广泛应用于游戏、影视、虚拟现实等领域的计算机动画技术。
通过构建骨骼系统，对三维模型进行动作驱动，实现逼真的动态效果。
本次实验旨在通过实践操作，掌握骨骼动画的基本原理、制作流程和关键技术，提高对三维动画制作的理解和应用能力。
二、实验目的1. 熟悉骨骼动画的基本概念和原理；2. 掌握骨骼动画的制作流程和关键技术；3. 学会使用常用骨骼动画软件进行实践操作；4. 提高三维动画制作水平。
三、实验内容1. 骨骼动画基本原理骨骼动画是将三维模型分解为骨骼和蒙皮两部分，通过骨骼的运动来驱动蒙皮，实现模型的动作。
骨骼系统由多个骨骼组成，骨骼之间通过关节连接，形成骨架结构。
骨骼的变换包括旋转、缩放和平移，通过调整骨骼的变换参数，实现模型的动作。
2. 骨骼动画制作流程（1）创建骨骼系统：根据三维模型的结构，创建骨骼系统，包括骨骼的名称、类型、位置等属性。
（2）绑定蒙皮：将三维模型的顶点与骨骼进行绑定，实现骨骼与蒙皮的关联。
（3）创建动画关键帧：在骨骼动画软件中，创建动画关键帧，定义骨骼在不同时间点的变换参数。
（4）调整动画曲线：对动画曲线进行调整，使动画动作更加平滑、自然。
（5）渲染动画：将动画导出为视频或图片格式，进行渲染。
3. 骨骼动画关键技术（1）蒙皮技术：蒙皮技术是骨骼动画的核心技术之一，通过将三维模型的顶点与骨骼进行绑定，实现骨骼与蒙皮的关联。
（2）反向动力学：反向动力学技术可以自动计算骨骼的运动轨迹，实现逼真的动作效果。
（3）约束技术：约束技术可以限制骨骼的某些运动自由度，保持动画的物理合理性。
（4）混合技术：混合技术可以将多个动画进行融合，实现复杂的复合动作。
四、实验过程1. 创建骨骼系统：根据三维模型的结构，创建骨骼系统，包括骨骼的名称、类型、位置等属性。
2. 绑定蒙皮：将三维模型的顶点与骨骼进行绑定，实现骨骼与蒙皮的关联。
3. 创建动画关键帧：在骨骼动画软件中，创建动画关键帧，定义骨骼在不同时间点的变换参数。
大学骨骼实验报告模板
---实验报告题目：人体骨骼系统观察实验一、实验目的1. 理解人体骨骼系统的基本结构和功能。
2. 掌握人体骨骼的分类、命名及形态特征。
3. 熟悉骨骼系统的组成及其在运动中的力学作用。
二、实验要求1. 熟悉并掌握人体骨骼系统的基本知识。
2. 能够准确识别和描述人体骨骼的名称、形态和功能。
3. 通过实验，加深对骨骼系统结构和功能的理解。
三、实验材料与用具1. 实验材料：人体骨骼模型、骨骼图谱、解剖学图谱。
2. 实验用具：解剖镊、解剖盘、解剖刀、显微镜。
四、实验内容1. 骨骼系统概述- 骨骼系统的组成和功能。
- 骨骼的分类：中轴骨和四肢骨。
2. 中轴骨观察- 脊柱：颈椎、胸椎、腰椎、骶椎、尾椎的观察与描述。
- 骨盆：髋骨、耻骨、坐骨、骶骨的观察与描述。
- 脑颅：颅骨的观察与描述。
3. 四肢骨观察- 上肢骨：肩胛骨、锁骨、肱骨、桡骨、尺骨、腕骨、掌骨、指骨的观察与描述。
- 下肢骨：髋骨、股骨、胫骨、腓骨、跗骨、跖骨、趾骨的观察与描述。
4. 关节观察- 肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节的观察与描述。
五、观察步骤1. 中轴骨观察- 使用解剖模型，观察脊柱、骨盆和脑颅的形态和结构。
- 使用解剖图谱，对比骨骼图谱，描述骨骼的名称、形态和功能。
2. 四肢骨观察- 使用解剖模型，观察上肢骨和下肢骨的形态和结构。
- 使用解剖图谱，对比骨骼图谱，描述骨骼的名称、形态和功能。
3. 关节观察- 使用解剖模型，观察肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节的形态和结构。
- 使用解剖图谱，对比关节图谱，描述关节的名称、形态和功能。
六、实验结果与分析1. 中轴骨观察结果- 描述观察到的脊柱、骨盆和脑颅的形态和结构。
- 分析中轴骨在人体运动中的力学作用。
2. 四肢骨观察结果- 描述观察到的上肢骨和下肢骨的形态和结构。
- 分析四肢骨在人体运动中的力学作用。
3. 关节观察结果- 描述观察到的肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节的形态和结构。
人体骨骼图像增强实验报告
骨骼图像增强实验报告——数字图像处理第一次作业实验总体思路：原图像是人体骨骼核扫描图像，我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。
由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容，所以很难对其进行增强。
对此我们采取的策略是，首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边。
平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。
最后，我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。
实验处理具体步骤：（图像可拉伸放大）1、此为图2，。
2、此为图3，（而这个时候看到图2的噪声水平，将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。
拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生更多的噪声。
而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器，但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质，所以不可取。
所以采取另一种方法，使用原图像梯度操作的平滑形式所形成的一个模板。
）3、此为图4，。
(梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈，而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱，而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低，此时看图像中的边缘要比拉普拉斯图像（即图3）中的边缘要突出许多)4、此为图5，（图4，5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高）5、此为图6，（此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少，用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了）6、此为图7，。
（与原图像相比，该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显，所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理，单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果，只需要看相对应的图像进行对比即可知道）7、此为图8，（此时需要增大锐化后图像的动态范围，即使有很多种这样效果的灰度变换函数，但是用幂率变换处理更好，直方图均衡和规定化的效果都不太好）（此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高，因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声，但是相比原图还是有相当大幅度的提高的，看下图原图与最终图像对比）实验心得与收获：在本次的图像处理编程中，我首次对图像处理的众多方法有了一个感性的理解，图像处理并不是简简单单的应用几个函数即可获得理想的效果，还需要分析得出要得到相应的效果就需要不同的方法，使是知道了对应的图像处理方法也是不足的，在图像处理的编程方法上也必须要熟悉，这一次的例子中因为总体上的方法都已经给出了，因此大部分的工作量就落在了如何选择对应的matlab函数了，所以这一次收获较大的就是在图像处理函数的原型跟使用细节的认识上，还有在例子的理解过程中，也将之前所学的图像处理方法复习熟悉了一遍，在这一个阶段的学习上收获到的帮助很大。
骨骼实验报告总结体会(3篇)
第1篇一、实验背景骨骼是人体的重要组成部分，承担着支撑身体、保护内脏、参与运动等多种功能。
为了深入了解人体骨骼的结构与功能，我们进行了骨骼实验，通过观察骨骼标本，分析骨骼的特点和作用。
二、实验目的1. 了解人体骨骼的组成和分类；2. 掌握骨骼的结构特点；3. 认识骨骼在人体中的作用；4. 培养观察、分析、总结的能力。
三、实验过程1. 观察骨骼标本，了解骨骼的组成和分类；2. 分析骨骼的结构特点，如形状、大小、表面特征等；3. 认识骨骼在人体中的作用，如支撑、保护、运动等；4. 比较不同骨骼的功能和特点。
四、实验结果1. 人体骨骼分为中轴骨和附肢骨两部分，中轴骨包括颅骨、脊柱和骨盆，附肢骨包括肢骨和带骨；2. 骨骼具有以下结构特点：骨膜、骨质、骨髓；3. 骨骼在人体中的作用主要体现在以下几个方面：（1）支撑身体：骨骼构成人体的支架，使人体保持站立、行走等姿势；（2）保护内脏：骨骼保护内脏器官，如颅骨保护大脑，脊柱保护脊髓等；（3）运动：骨骼与肌肉协同作用，实现人体各种运动；（4）造血：骨髓是人体造血的重要场所。
1. 通过本次实验，我对人体骨骼有了更深入的了解，认识到骨骼在人体中的重要地位；2. 观察骨骼标本的过程中，我学会了如何运用观察、分析、总结的方法，提高了自己的实践能力；3. 实验让我认识到，骨骼具有丰富的结构和功能，是人体运动和生命活动的基础；4. 在实验过程中，我深刻体会到团队合作的重要性，同学们互相帮助、共同进步，使我受益匪浅。
六、实验反思1. 实验过程中，我发现自己对某些骨骼的结构和功能了解不够深入，需要进一步学习和研究；2. 在观察骨骼标本时，我应注意保持耐心和细致，以免遗漏重要信息；3. 在实验报告中，我要认真总结实验结果，提炼出有价值的内容，为今后的学习和研究提供参考。
总之，本次骨骼实验让我受益匪浅，不仅提高了我的实践能力，还让我对人体骨骼有了更深入的认识。
在今后的学习和生活中，我会继续关注人体骨骼的研究，为维护身体健康贡献自己的力量。
全身骨骼识别实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉人体骨骼的组成和结构；2. 掌握全身骨骼的识别方法；3. 提高对人体骨骼系统的认识，为后续生理学、解剖学等课程学习奠定基础。
二、实验原理人体骨骼系统由骨骼和关节两部分组成，共有206块骨骼。
骨骼分为中轴骨和四肢骨。
中轴骨包括颅骨、脊柱和骨盆，四肢骨包括上肢骨和下肢骨。
骨骼具有保护、支持、运动和造血等功能。
本实验通过观察和识别全身骨骼，加深对人体骨骼系统的认识。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：人体骨骼模型、人体骨骼标本、骨骼挂图；2. 实验仪器：解剖盘、解剖镊、放大镜。
四、实验步骤1. 观察颅骨：颅骨位于人体头部，由23块骨骼组成。
观察颅骨的形态、大小、位置和相互关系，包括额骨、顶骨、颞骨、枕骨、蝶骨、筛骨、鼻骨、上颌骨、下颌骨等。
2. 观察脊柱：脊柱位于人体背部，由26块椎骨、1块骶骨和1块尾骨组成。
观察脊柱的形态、大小、位置和相互关系，包括颈椎、胸椎、腰椎、骶椎和尾椎。
3. 观察骨盆：骨盆由两块髋骨、一块骶骨和一块尾骨组成。
观察骨盆的形态、大小、位置和相互关系。
4. 观察上肢骨：上肢骨包括肱骨、桡骨、尺骨、腕骨、掌骨和指骨。
观察上肢骨的形态、大小、位置和相互关系。
5. 观察下肢骨：下肢骨包括股骨、胫骨、腓骨、跗骨、跖骨和趾骨。
观察下肢骨的形态、大小、位置和相互关系。
6. 绘制全身骨骼图：根据观察结果，绘制全身骨骼图，标注各骨骼的名称和位置。
五、实验结果与分析1. 颅骨：颅骨由23块骨骼组成，包括额骨、顶骨、颞骨、枕骨、蝶骨、筛骨、鼻骨、上颌骨、下颌骨等。
颅骨具有保护大脑、支持面部和呼吸等功能。
2. 脊柱：脊柱由26块椎骨、1块骶骨和1块尾骨组成。
脊柱具有保护脊髓、支持身体和维持姿势等功能。
3. 骨盆：骨盆由两块髋骨、一块骶骨和一块尾骨组成。
骨盆具有保护内脏、支持体重和传递力量等功能。
4. 上肢骨：上肢骨包括肱骨、桡骨、尺骨、腕骨、掌骨和指骨。
上肢骨具有支持手部、参与运动和抓握等功能。
人体骨骼核扫描图的混合空间增强
数字图像处理混合空间增强法学习报告学生姓名：邹晓敏学号：6103313025 专业班级：数媒131 一、学习目的与内容：对混合模糊图像进行处理，为得到一个满意的结果，对其应用多种互补的图像增强技术，最终得到良好效果。
本次的数字图像处理实验是对人体骨骼核扫描图片进行混合增强处理，通过混合增强突出骨骼的更多细节。
原图中骨骼比较模糊，边缘不够清晰，对比度不够，对此应该采取的策略是首先用拉普拉斯变换突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边缘。
平滑后的拉普拉斯变换将用于掩蔽拉普拉斯图像，最后用灰度变换来扩展图像的灰度动态范围。
二、算法介绍：软件开发环境：基于vc++ MFC实现软件编写。
具体步骤：（1）拉普拉斯算子拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。
一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为：为了更适合于数字图像处理，将该方程表示为离散形式另外，拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式，一般增强技术对于陡峭的边缘和缓慢变化的边缘很难确定其边缘线的位置。
但此算子却可用二次微分正峰和负峰之间的过零点来确定，对孤立点或端点更为敏感，因此特别适用于以突出图像中的孤立点、孤立线或线端点为目的的场合。
用以上算子与原图进行卷积，得到中心像素点与邻域像素点的差值。
得到的拉普拉斯变换图M1，M1与原图相加得到M2，锐化原图。
（2）边缘检测一幅图像的边缘是通过一阶和二阶数字导数来检测得到的。
边缘的宽度取决于从初始灰度级跃变到最终灰度级的斜坡的长度。
这个长度又取决于斜度，而斜度又取决于模糊程度。
所以，我们可知，模糊的边缘使其变粗，而清晰的边缘使其变得较细。
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。
图像(,)f x y在位置(,)x y的梯度定义为下列向量：fGx xffGyy∂⎡⎤⎢⎥⎡⎤∂⎢⎥∇==⎢⎥∂⎢⎥⎣⎦⎢⎥∂⎣⎦梯度向量指向在坐标(,)x y的f的最大变化率方向。
在边缘检测中，一个重要的量是向量的大小，用f∇表示，。
生理实验骨骼实验报告
一、实验目的1. 了解骨骼的组成和结构。
2. 掌握骨骼的生理功能。
3. 学习骨骼实验的基本操作和观察方法。
二、实验原理骨骼是人体的重要组成部分，由骨组织、骨髓、骨膜、血管和神经等组成。
骨骼具有支持、保护、运动、造血和储存钙磷等功能。
本实验通过观察骨骼标本，了解骨骼的组成和结构，掌握骨骼的生理功能。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：骨骼标本、解剖刀、解剖剪、解剖针、镊子、解剖盘、显微镜等。
2. 实验仪器：解剖显微镜、显微镜、解剖台、解剖盘、解剖剪、解剖刀、解剖针等。
四、实验步骤1. 观察骨骼标本的总体形态，了解骨骼的大致分布和结构。
2. 解剖骨骼标本，观察骨组织的结构，包括骨皮质、骨松质和骨髓。
3. 观察骨膜的结构和功能，了解骨膜对骨骼的保护作用。
4. 观察血管和神经的分布，了解骨骼的营养和感觉传导。
5. 利用显微镜观察骨骼的细胞和组织结构，了解骨骼的生长和修复过程。
五、实验结果与分析1. 骨骼的组成和结构骨骼由骨组织、骨髓、骨膜、血管和神经等组成。
骨组织包括骨皮质和骨松质，骨皮质位于骨骼的外层，质地坚硬，有保护作用；骨松质位于骨骼的内部，质地较软，具有支撑和减轻冲击的作用。
骨髓位于骨松质中，分为红骨髓和黄骨髓，红骨髓具有造血功能，黄骨髓具有储存脂肪的作用。
2. 骨膜的结构和功能骨膜是覆盖在骨骼表面的一层薄膜，由纤维结缔组织、血管和神经组成。
骨膜具有保护骨骼、促进骨骼生长和修复的作用。
骨膜中的血管为骨骼提供营养，神经则传导感觉。
3. 血管和神经的分布血管和神经在骨骼中呈网状分布，为骨骼提供营养和感觉传导。
血管包括动脉、静脉和毛细血管，神经包括传入神经和传出神经。
4. 骨骼的生长和修复骨骼的生长和修复主要依靠骨膜中的细胞。
骨膜中的细胞分为成骨细胞和破骨细胞。
成骨细胞负责骨骼的生长，破骨细胞负责骨骼的修复。
六、实验总结通过本次实验，我们了解了骨骼的组成和结构，掌握了骨骼的生理功能。
骨骼具有支持、保护、运动、造血和储存钙磷等功能。
骨的实训报告
一、实训目的本次实训旨在通过实验操作，加深对骨骼结构、功能及其生理意义的理解，提高观察和实验操作能力，培养科学思维和严谨态度。
通过本次实训，使学生掌握骨骼的基本形态、结构和生理功能，了解骨骼疾病及其治疗方法。
二、实训时间2022年10月15日三、实训地点解剖实验室四、实训器材1. 骨骼模型2. 解剖显微镜3. 骨骼图谱4. 解剖记录本5. 骨骼解剖工具五、实训内容1. 骨骼基本形态和结构观察（1）观察骨骼模型，了解骨骼的基本形态和结构；（2）观察骨骼图谱，加深对骨骼形态和结构的理解；（3）在解剖显微镜下观察骨骼横截面，了解骨骼内部结构。
2. 骨骼生理功能实验（1）观察骨骼模型，了解骨骼的运动功能；（2）通过实验操作，观察骨骼的生长、修复和再生过程；（3）了解骨骼对血液系统、内分泌系统的影响。
3. 骨骼疾病及其治疗方法学习（1）学习骨骼疾病的分类、病因、临床表现及治疗方法；（2）结合实际病例，分析骨骼疾病的诊断和治疗方法。
六、实训过程1. 骨骼基本形态和结构观察（1）观察骨骼模型，了解骨骼的基本形态和结构，如长骨、短骨、扁骨和不规则骨等；（2）对照骨骼图谱，加深对骨骼形态和结构的理解，如骨骼的关节面、骨突、骨沟等；（3）在解剖显微镜下观察骨骼横截面，了解骨骼内部结构，如骨密质、骨松质、骨髓等。
2. 骨骼生理功能实验（1）观察骨骼模型，了解骨骼的运动功能，如关节的活动范围、骨骼的支撑作用等；（2）通过实验操作，观察骨骼的生长、修复和再生过程，如骨折愈合、骨膜成骨等；（3）了解骨骼对血液系统、内分泌系统的影响，如红骨髓的造血功能、骨钙素对钙磷代谢的调节作用等。
3. 骨骼疾病及其治疗方法学习（1）学习骨骼疾病的分类、病因、临床表现及治疗方法，如骨折、骨肿瘤、骨质疏松等；（2）结合实际病例，分析骨骼疾病的诊断和治疗方法，如手术、药物治疗、物理治疗等。
七、实训结果通过本次实训，我对骨骼的基本形态、结构和生理功能有了更加深入的了解。
人体全身骨头实验报告
1. 熟悉人体骨骼的组成和结构。
2. 掌握人体骨骼的分类和功能。
3. 通过实际观察，加深对人体骨骼系统的理解。
二、实验时间2023年11月15日三、实验地点解剖实验室四、实验材料1. 人体骨骼模型2. 人体骨骼图谱3. 解剖盘、解剖镊4. 记录本、笔五、实验内容1. 骨骼模型的观察- 观察人体骨骼模型，了解骨骼的整体结构。
- 识别颅骨、躯干骨和四肢骨的主要部分。
2. 骨骼图谱的解析- 对照图谱，识别不同骨骼的名称和位置。
- 了解骨骼的形态特征，如骨头的形状、大小和连接方式。
3. 骨骼功能的探讨- 分析骨骼在人体运动、保护和支持中的作用。
- 讨论骨骼在血液循环和内分泌系统中的作用。
1. 观察颅骨- 观察颅骨的整体形状和结构，识别额骨、顶骨、颞骨等。
- 分析颅骨对大脑的保护作用。
2. 观察躯干骨- 观察脊柱、胸骨和肋骨的结构。
- 分析脊柱在支撑和保护脊髓中的作用，以及胸廓在保护心脏和肺脏中的作用。
3. 观察四肢骨- 观察上肢骨和下肢骨的结构，包括肱骨、桡骨、尺骨、股骨、胫骨和腓骨等。
- 分析四肢骨在运动和支撑中的作用。
4. 记录和绘图- 使用解剖盘和镊子，记录观察到的骨骼特征。
- 绘制人体骨骼示意图，标注骨骼名称和位置。
七、实验结果与分析1. 骨骼的组成- 人体共有206块骨骼，包括29块颅骨、51块躯干骨和126块四肢骨。
- 骨骼分为长骨、短骨、扁骨和不规则骨。
2. 骨骼的功能- 支撑和保护：骨骼构成人体的框架，支撑体重，保护内脏器官。
- 运动功能：骨骼与肌肉协同，完成各种运动。
- 造血功能：骨髓是造血器官，产生红细胞、白细胞和血小板。
- 代谢功能：骨骼参与钙、磷等无机盐的代谢。
3. 观察结果- 通过观察骨骼模型和图谱，我们了解了人体骨骼的结构和功能。
- 绘制的人体骨骼示意图，有助于加深对骨骼系统的理解。
八、实验结论通过本次实验，我们成功地观察了人体骨骼的结构和功能，加深了对人体骨骼系统的理解。
图像增强技术实验报告
图像增强技术实验报告
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，图像增强技术在各个
领域得到了广泛的应用。
本实验旨在探究图像增强技术的原理和方法，通过实际操作加深对该技术的理解和掌握。
首先，在本实验中我们使用了常见的图像增强技术包括灰度拉伸、
直方图均衡化、滤波等方法。
针对不同的图像特点和需求，我们选择
了不同的增强方法进行处理，并分析比较它们的效果和适用场景。
在实验过程中，我们首先对原始图像进行了灰度拉伸处理，通过拉
伸灰度范围来增强图像的对比度，使得图像中的细节更加清晰。
接着，我们运用直方图均衡化技术，将图像的像素分布均匀化，从而提高了
图像的整体亮度和细节展现。
同时，我们还尝试了一些滤波方法，如
均值滤波、中值滤波等，来去除图像中的噪声和平滑图像。
通过实验数据分析，我们发现不同的图像增强方法在处理不同类型
的图像时会产生不同的效果。
比如对于对比度较低的图像，灰度拉伸
和直方图均衡化能够取得比较好的增强效果；而对于受到噪声干扰的
图像，则需要采用滤波方法进行去噪处理。
综合以上实验结果，我们深入探讨了图像增强技术的优缺点以及适
用范围。
图像增强技术在医疗影像、航空航天、安防监控等领域具有
广泛的应用前景，在实际应用中需要根据图像特点和需求选择合适的
增强方法，以达到最佳的效果。
通过本次实验，我们对图像增强技术有了更深入的了解，并在实践中提升了我们的技术水平和解决问题的能力。
希望今后能够进一步拓展应用领域，将图像增强技术发挥到更大的作用，为社会发展和人类福祉做出更大的贡献。
人体骨骼核扫描图的混合空间增强解读
人体骨骼核扫描图的混合空间增强一、 实验目的：对混合模糊图像进行处理，为得到一个满意的结果，对其应用多种互补的图像增强技术，最终得到良好效果。
二、 实验要求：本次的数字图像处理作业是对人体骨骼核扫描图片进行混合增强处理，通过混合增强突出骨骼的更多细节。
原图中骨骼比较模糊，边缘不够清晰，对比度不够，对此应该采取的策略是首先用拉普拉斯变换突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边缘。
平滑后的拉普拉斯变换将用于掩蔽拉普拉斯图像，最后用灰度变换来扩展图像的灰度动态范围。
三、 实验内容：软件开发环境：基于matlab 实现软件编写。
具体步骤：（1）拉普拉斯算子h1=[0,-1,0;-1,4,-1;0,-1,0];离散拉普拉斯所用的滤波器掩膜,用h1与原图进行卷积，得到中心像素点与邻域像素点的差值。
M1=imfilter(I,h1);%掩膜得到的拉普拉斯变换图M1M2=M1+I; %与原图相加得到M2，锐化原图（2）边缘检测一幅图像的边缘是通过一阶和二阶数字导数来检测得到的。
边缘的宽度取决于从初始灰度级跃变到最终灰度级的斜坡的长度。
这个长度又取决于斜度，而斜度又取决于模糊程度。
所以，我们可知，模糊的边缘使其变粗，而清晰的边缘使其变得较细。
一幅数字图像的一阶导数是基于各种二维梯度的近似值。
图像(,)f x y 在位置(,)x y 的梯度定义为下列向量：f Gx x f f Gy y ∂⎡⎤⎢⎥⎡⎤∂⎢⎥∇==⎢⎥∂⎢⎥⎣⎦⎢⎥∂⎣⎦x y的f的最大变化率方向。
在边缘检测中，一梯度向量指向在坐标(,)个重要的量是向量的大小，用f∇表示，。
一般来讲称f∇为梯度。
在实践中计算数字梯度时最常用的是Prewitt算子和Sobel算子，虽然Prewitt模版的实现比Sobel模版更简单，但是Sobel模版在抑制噪声上更胜一筹，考虑到图片中的噪声，所以在此处用Sobel模版。
模版是用于求梯度分量,Gx Gy的，其中Sobel算子为H1=-1 -2 -10 0 01 2 1H2=1 0 -12 0 -21 0 -1实现图像边缘检测的程序代码（Matlab）为：h2=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];h3=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];Gx=imfilter(I,h2);Gy=imfilter(I,h3);for i=1:mfor j=1:nM3(i,j)=abs(Gx(i,j))+abs(Gy(i,j));endend % sobel算子运算结果得到M3，保留边缘去除噪声根据最后运行的结果显示，Sobel图像的边缘要比拉普拉斯图像的边缘突出很多。
骨骼图像增强
实验报告——数字图像处理实验名称：混合空间增强学院：信息与通信工程学院专业：信息工程姓名：班级：学号：日期：2014.11.12一．实验总体思路原图像是人体骨骼核扫描图像，实验目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节从而增强图像。
本图像的灰度动态范围很窄并且噪声内容很高，用单一的增强法难以达到要求，故采用多种互补的图像增强技术。
首先对图像进行拉普拉斯变换突出图像中的小细节，之后使用梯度法突出图像边缘，最后使用灰度变换扩大图像灰度动态范围。
二．实验具体过程1.使用掩膜为的滤波器对图像进行拉普拉斯变换操作，突出图像细节。
2.使用与原图像求和的方式，进行初步锐化。
发现结果结果并不理想，因为拉普拉斯变换是一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生了更多的噪声。
为了解决这个问题，中值滤波器可以有效去除噪声，但是中值滤波器是一种非线性滤波器，可能改变图像的性质，在医学图像处理中不可取。
3.梯度变换在灰度变化区域的平均响应要比拉普拉斯操作的平均响应强烈，但是对于噪声和小细节的响应要比拉普拉斯的响应弱，而且可以通过均值滤波器平滑处理进一步降低噪声响应。
所以可以将梯度图像进行平滑处理后与拉普拉斯变换后的图像相乘，既保留突出灰度变化强烈的细节的作用，也降低操作带来的噪声。
4.将原图像与以上掩蔽后的拉普拉斯图像求和，达到锐化作用。
可以看出与原图像相比，处理后的图像细节的清晰度明显增加，很好的体现出了综合使用增强术的优势。
5.最后要进行灰度变换，扩大图像灰度范围，由于待处理图像的暗特性，使用幂函数法比使用直方图均衡和规定化效果更好。
经查阅资料可知，当γ=0.5，C=1时有较好的处理效果。
综上，对比处理前后的图像虽然处理后的图像中还是存在很多噪声，人体轮廓及人体组织的清晰度也不够高，但相较于原图像在直观视觉效果上有很好的改进。
三. 实验总结思路总结：此次处理先从图像边缘入手，使用锐化技术，并且结合拉普拉斯变换方法和Sobel 梯度操作方法结合，将拉普拉斯的小细节突出优点和Sobel梯度操作的边缘突出优点结合在一起，同时避免了单一操作中拉普拉斯变换的噪声较大和Sobel梯度操作细节凸显不足的缺陷，充分体现了将多种方法结合使用的优势。
骨学实验报告
骨学实验报告骨学实验报告引言：骨骼是人体最重要的结构之一，它不仅提供了人体的支撑和保护功能，还参与了血液生成、矿物质代谢等重要生理过程。
为了深入了解骨骼的结构和功能，我们进行了一系列的骨学实验。
本实验报告将详细介绍我们的实验设计、实验过程和实验结果，并对实验结果进行分析和讨论。
实验设计：我们的实验旨在探究不同因素对骨骼生长和骨质密度的影响。
为此，我们设计了以下两个实验：实验一：饮食对骨骼生长的影响我们选取了两组小鼠，一组给予富含钙质的饮食，另一组则给予普通饮食。
在实验开始前和结束后，我们使用X射线技术对小鼠的骨骼进行扫描，以评估骨骼生长的情况。
实验二：运动对骨骼密度的影响我们同样选取了两组小鼠，一组进行规律的运动锻炼，另一组则保持静止。
在实验开始前和结束后，我们使用骨密度扫描仪对小鼠的骨骼密度进行测量，以评估运动对骨骼密度的影响。
实验过程：实验一中，我们给予富含钙质的饮食的小鼠每天摄入足够的钙质，包括牛奶、酸奶和豆腐等食物。
另一组小鼠则按照常规饮食喂养。
在实验开始前和结束后，我们使用X射线技术对小鼠的骨骼进行扫描，并通过比较两组小鼠的骨骼生长情况来评估饮食对骨骼生长的影响。
实验二中，我们让进行规律运动锻炼的小鼠每天进行一定时间的跑步和跳跃等活动，而保持静止的小鼠则维持正常的活动水平。
在实验开始前和结束后，我们使用骨密度扫描仪对小鼠的骨骼密度进行测量，并通过比较两组小鼠的骨骼密度来评估运动对骨骼密度的影响。
实验结果：实验一的结果显示，接受富含钙质饮食的小鼠相比于常规饮食的小鼠，骨骼生长明显更加健康。
X射线扫描图像显示，富含钙质饮食组的小鼠骨骼更加坚固，骨骼发育更加完善。
实验二的结果显示，进行规律运动锻炼的小鼠相比于保持静止的小鼠，骨骼密度明显更高。
骨密度扫描仪的结果显示，运动锻炼组的小鼠骨骼密度显著增加，骨骼更加致密。
分析与讨论：通过本次实验，我们可以得出以下结论：1. 饮食对骨骼生长有重要影响。
骨科X线片的图像增强及分割算法研究的开题报告
骨科X线片的图像增强及分割算法研究的开题报告一、研究背景与意义骨科X线片是常见的医学影像之一，对于骨科疾病的诊断、治疗和研究具有重要意义。
但是，X线片图像存在低对比度、噪声干扰、图像模糊等问题，影响了图像的质量和影像分析的准确性，为医生的诊断和治疗带来了很大的挑战。
因此，对骨科X线片图像进行增强和分割是至关重要的。
图像增强可以提高图像的质量，使医生更容易地提取有用的信息。
而图像分割可以将骨骼和软组织分开，提高诊断的准确性和质量。
二、研究内容本论文主要研究骨科X线片图像的增强和分割算法，具体内容包括：1. 骨科X线片图像的预处理，包括去噪、灰度转换等。
2. 骨科X线片图像增强的算法研究，包括直方图均衡、对比度拉伸等。
3. 基于卷积神经网络（CNN）的骨科X线片分割算法研究，建立有效的神经网络模型，提高分割的准确性。
4. 骨科X线片分割算法的实现与测试，进行可视化和定量分析，比较不同算法的优劣。
三、研究方法本论文采用以下研究方法：1. 文献综述和数据收集，调研图像增强和分割的常用算法，并采集模拟和实际的骨科X线片数据集。
2. 图像预处理算法的实现和测试，包括噪声滤波、图像增强等。
3. 基于CNN的骨科X线片分割算法的设计和优化，建立有效的神经网络模型，并进行训练和测试。
4. 算法评价和比较，包括可视化和定量分析，与其他算法进行比较。
四、论文创新点本论文的创新点主要有以下几个方面：1. 提出了一种基于CNN的骨科X线片分割算法，通过建立有效的神经网络模型，提高分割的准确性。
2. 对于不同的骨科X线片图像，使用不同的图像增强和分割算法，从而进一步优化骨科X线片图像的质量。
3. 对骨科X线片图像的分割结果进行可视化分析，提供更直观的分析结果。
五、论文结构本论文的结构如下：第一章绪论1.1 研究背景和意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容和方法1.4 论文创新点和结构第二章骨科X线片图像增强2.1 预处理2.2 直方图均衡2.3 对比度拉伸2.4 其他图像增强算法第三章骨科X线片图像分割3.1 基于阈值的分割算法3.2 基于边缘的分割算法3.3 基于区域的分割算法3.4 基于CNN的分割算法第四章算法实现与测试4.1 实验数据集4.2 图像增强算法的实现与测试4.3 基于CNN的分割算法的实现与测试第五章结果与分析5.1 图像增强结果分析5.2 分割结果分析5.3 算法比较和总结第六章结论与展望6.1 结论6.2 研究的不足和展望参考文献。
- 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)。
骨骼图像增强实验报告
——数字图像处理第一次作业
实验总体思路：
原图像是人体骨骼核扫描图像，我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。
由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容，所以很难对其进行增强。
对此我们采取的策略是，首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节，然后用梯度法突出其边。
平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。
最后，我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。
实验处理具体步骤：
（图像可拉伸放大）
1、此为图2，。
2、此为图3，。
（而这个时候看到图2的噪声水平，将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。
拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生更多的噪声。
而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器，但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质，所以不可取。
所以采取另一种方法，使用原图像梯度操作的平
滑形式所形成的一个模板。
）
3、此为图4，。
(梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈，而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱，而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低，此时看图像中的边缘要比拉普拉斯图像（即图3）中的边缘要突出许多)
4、此为图5，。
（图4，5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高）
5、此为图6，。
（此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少，用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了）
6、此为图7，
（与原图像相比，该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显，所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理，单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果，只需要看相对应的图像进行对比即可知道）
7、此为图8，
（此时需要增大锐化后图像的动态范围，即使有很多种这样效果的灰度变换函数，但是用幂率变换处理更好，直方图均衡和规定化的效果都不太好）
（此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高，因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声，但是相比原图还是有相当大幅度的提高的，看下图原图与最终图像对比）
实验心得与收获：
在本次的图像处理编程中，我首次对图像处理的众多方法有了一个感性的理解，图像处理并不是简简单单的应用几个函数即可获得理想的效果，还需要分析得出要得到相应的效果就需要不同的方法，使是知道了对应的图像处理方法也是不足的，在图像处理的编程方法上也必须要熟悉，这一次的例子中因为总体上的方法都已经给出了，因此大部分的工作量就落在了如何选择对应的matlab函数了，所以这一次收获较大的就是在图像处理函数的原型跟使用细节的认识上，还有在例子的理解过程中，也将之前所学的图像处理方法复习熟悉了一遍，在这一个阶段的学习上收获到的帮助很大。
而单从思路来看，这一次的分析先从图像边缘着手，容易知道应该采用锐化的技术，并且还结合了拉普拉斯锐化方法和Sobel梯度操作锐化方法，将拉普拉斯的小细节突出优点和Sobel梯度操作的边缘突出优点结合到一起，同时也避免了单一方法中拉普拉斯的噪声较大和Sobel梯度操作的细节突出的不足，这里充分体现出了将多种方法结合起来的优势，然后在以后对Sobel梯度操作进行均值滤波，并用它来作为模板，与拉普拉斯图像进行点乘结合，就充分结合了两者的优点了，最后对图像的灰度范围进行扩展，可以想到很多的扩展灰度的灰度处理方法，但是通过分析和试验，在这里始终还是幂率变换的效果最好，所以应用幂率变换，按照增大锐化灰度图像动态范围的要求，取定适当的参数，即完成图像的最终处理，但是即使这样，图像的效果还是不是在最理想的状态下，而对应不同领域的人，图像的处理方法也不一样，要获得的要求也不一样，所以方法一定要权衡。
为了达到那些用一种方法无法实现的图像效果，可以把多种方法结合起来。
得到期望结果所使用的方法取决于应用。
在这个例子中，所示图像类型的最终用户可能是放射性学者。
但也存在超出我们讨论范围的多数原因，如物理学家就不依赖于增强的结果来达到诊断目的。
然而，如果将突出一些细节作为进一步分析一幅原图像或一系列图像的线索，则增强后的图像是非常有用的。
而在其他领域，增强处理后的结果可能就是最后最终的“产品”。
在印刷工业、基于图形的产品检测、法院取证、显微、监视及其他许多领域，增强的主要目的是得到一幅具有较高视觉细节内容的图像。