毕业设计-基于LabVIEW的皮肤纹理特征的提取
图像纹理特征提取方法

安徽大学本科毕业论文(设计、创作)题目:图像纹理特征提取方法研究学生姓名:朱邵成学号:Z01114175院(系):电气工程与自动化学院专业:自动化入学时间:2011 年9 月导师姓名:寻丽娜职称/学位:讲师/博士导师所在单位:安徽大学电气工程与自动化学院完成时间:2015 年 5 月图像纹理特征提取方法研究摘要近年来,随着信息多媒体时代的到来,以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行,人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。
图像作为信息的一种载体,具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点,是网络多媒体的重要组成部分。
基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础,用人工方式解释图像信息,其工作量我们难以想象,可行性也值得商榷。
因此CBIR方法有效解决了这一个难题。
基于内容的图像检索(CBIR)包括四个阶段,分别是:获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。
图像检索主要是一个核心问题:选取何种算法提取哪一种图像特征,快速有效的进行图像的区分与检测。
纹理特征的提取是CBIR 的关键问题之一,本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。
首先,本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法,用来提取纹理特征向量。
此方法中,采用局部二进制模式(Local Binary Pattern,LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取,并用灰度共生矩阵(Gray Level Co.occurrence Matrix,GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。
其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法,给出了基于Matlab 的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。
分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。
关键词:纹理特征;灰度共生矩阵;基于内容的图像检索;MatlabStudy on the extraction method of image texture featureAbstractIn recent years, along with information multimedia time arrival, as well as network in worldwide scale day by day popular, cloud computation being in fashion, the people are more and more bigger in the daily life work contact information content. The image took the information one kind of carrier, has, the information content intuitively big, is advantageous for the characteristic which between the different country exchanges, is the network multimedia important constituent. Based on the text image retrieval is based on the content image retrieval foundation, with the artificial way explanation pictorial information, its work load we imagines with difficulty, the feasibility is also worth discussing. Therefore CBIR method effective addressing this difficult problem . Based on content image retrieval (CBIR) including four stages, respectively is: Gain image, extraction characteristic, classified image, retrieval image. The image retrieval mainly is a core question: Which one kind of image characteristic selects what algorithm to withdraw, fast effective carries on the image the discrimination and the examination. The texture characteristic extraction is one of CBIR key question, the present paper also is based on the image texture characteristic extraction is a foundation. First, this paper used the co-occurrence matrix based on texture primitive to extract texture feature of image.In this method,it extracted basic texture primitive of image by Local Binary Pattem(LBP), and used co-ccurrence matrix of gray level co-occurrence matrix(GLCM) to analyze the texture primitive image. The method of texture feature extraction based on gray level co-occurrence matrix ( GLCM) was studied. Analyzed the effect of each parameter on constructing the co-occurrence matrix and implemented the feature extraction using Matlab. The analytical results provide valuable reference for creating GLCM better and extracting texture features of specific kinds of images.Keywords: texture feature;gray level co-occurrence matrix;based on content image retrieval;Matlab目录第1章绪论 01.1 前言 01.2 研究背景和意义 01.3 国内外研究现状 01.4 研究方法 (1)第2章纹理的概念和表达方式 (2)2.1 纹理的概念和特征 (2)2.2 纹理特征的描述方法 (3)2.2.1 统计分析法 (3)2.2.1.1 自相关函数 (4)2.2.1.2 边界频率 (4)2.2.1.3 灰度共生矩阵法 (4)2.2.2 频谱法 (5)2.2.3 结构法 (5)第3章灰度共生距阵算法的具体分析与实现 (6)3.1 灰度共生矩阵基本原理和特征 (6)3.2 灰度共生矩阵的二次统计特征量 (6)3.3 灰度共生矩阵的Matlab实现 (7)3.3.1 图像的前期处理 (7)3.3.2 Matlab实验获取二次统计特征量 (8)3.4 试验结果分析 (8)第4章结束语 (10)主要参考文献 (11)致谢 (11)第1章绪论1.1 前言随着多媒体技术和互联网的迅速发展,数字图像的容量正以惊人的速度增长,无论是军用还是民用,无论是静态还是动态的,每天都会产生海量的图像信息。
LabVIEW与机器视觉像处理与分析的实践应用

LabVIEW与机器视觉像处理与分析的实践应用LabVIEW与机器视觉图像处理与分析的实践应用机器视觉图像处理与分析在现代工业中起着重要作用,能够实现自动检测、测量和控制。
而LabVIEW作为一款全面的虚拟仪器软件平台,提供了强大的图像处理与分析功能,成为了机器视觉应用的理想选择。
本文将着重介绍LabVIEW在机器视觉图像处理与分析方面的实践应用。
一、图像获取与处理实现机器视觉的第一步是获取图像数据,并对图像进行处理。
在LabVIEW中,可以通过各种图像采集设备获取图像,并利用图像处理工具箱提供的丰富功能进行处理。
例如,可以利用边缘检测算法准确地提取目标物体的轮廓,或者利用色彩空间转换技术实现颜色的识别与分类。
二、特征提取与分析在机器视觉应用中,特征提取是非常关键的一步。
LabVIEW提供了多种特征提取的方法,包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
通过这些特征提取方法,可以对目标物体进行描述和分类,并进行相关的分析。
例如,在产品质量检测中,可以通过提取特征判断产品是否合格。
三、目标检测与跟踪目标检测与跟踪是机器视觉应用的核心任务之一。
LabVIEW提供了多种目标检测与跟踪算法,包括背景减除、模板匹配和粒子滤波等。
这些算法可以帮助我们实现实时的目标检测与跟踪,并对目标物体进行定位与追踪。
例如,在自动驾驶领域,可以利用LabVIEW实现车辆的实时检测与跟踪。
四、图像分割与识别图像分割与识别是机器视觉应用中的重要环节。
LabVIEW提供了多种图像分割与识别算法,包括阈值分割、边缘分割和区域生长等。
这些算法可以帮助我们实现图像中目标物体的分割与识别。
例如,在人脸识别领域,可以利用LabVIEW实现人脸的准确分割与识别。
五、应用案例下面我们以一个实际的应用案例来展示LabVIEW与机器视觉图像处理与分析的实践应用。
假设我们需要实现一个自动化的水果分拣系统,该系统需要对水果进行分类,并将其放置在相应的容器中。
基于LabVIEW的彩色图像目标提取系统研究

Abstract
Abstract
With the rapid development of computer technology,more and more people do
their research
on
machine vision、析m great enthusiasm.Machine vision can simulate
image
segmentation and target extraction
method,andor image target extraction谢tll and Was
comprehensive background method Was
paper
studied the common target
extraction algorithm,including
image segmentation method,frame difference method,minus background method, clustering
analysis
and
maintained. Key Words:
machine vision,image acquisition,color image segmentation,color
space,object extraetion,LabVIEW
nI
目录
目
录
摘要……………………………………………………………………………………………….I
Abstract….…...…..…………..…....……..….….….....…..…….....…….....……..……II
l绪论…………………………………………………………………………………………..1
基于Contourlet变换的纹理图像特征提取方法

基于Contourlet变换的纹理图像特征提取方法
刘清鸣;洪春勇
【期刊名称】《现代计算机(专业版)》
【年(卷),期】2008(000)011
【摘要】对Contourlet变换构造以及Contourlet变换进行了描述,对其子带系数采用广义高斯模型进行建模.同时为进一步降低模型的计算复杂度,对模型进行曲线拟合.用两个变量描述每一系数模型概率.从而提取图像特征.最后,通过在Brodatz 纹理数据库中图像搜索验证特征提取的有效性.
【总页数】3页(P53-55)
【作者】刘清鸣;洪春勇
【作者单位】南昌大学计算机中心,南昌,330031;南昌大学计算机中心,南
昌,330031
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Contourlet变换和PCNN的CT图像椎体解剖轮廓特征提取方法的研究[J], 李峤;李海云
2.基于轮廓波的纹理图像特征提取方法 [J], 赵一凡;夏良正;潘泓
3.基于改进Contourlet变换的纹理图像混合检索方法 [J], 曲怀敬;齐志强;吴延荣
4.基于Contourlet变换的纹理图像检索 [J], 李丽君
5.基于非下采样contourlet变换的纹理图像检索算法 [J], 张瑜慧;胡学龙
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基于Labview软件的MFCC特征参数提取程序设计

然 具有 较好 的识 别性 能 。梅尔 倒谱 系数 是在 Mel标 度频 率域 提 2.3各 帧信 号 的 FFTr变换
取 H{来 的倒 谱 参 数 ,Mel标 度 描述 了 人耳频 率的非 线性 特性 ,它 对 分 帧 加窗 后 的 各 帧 信号 进 行 FFT变 换 得到 各帧 的 频谱 。
cients的简 称 )特征 提 取 包 含 两 个关 键 步 骤 :转 化 到 梅 尔频 率 , MFCC特征 参 数提取 基 本流 程 图如下 所示 :
然后 进行 倒谱 分析 。
梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与 Hz频率成非
线性 对应 关 系 。耳 蜗实 质上 相 当于一 个滤 波器 组 ,耳 蜗 的滤 波
研 究成 果 。因此 ,这 种 参数 比基 于声 道模 型的 LPCC相 比具有 更 域 ,重叠 区域 一段 为帧 长 的 1/2或 1/3。然后 再将 每 帧乘 上 窗 甬
好 的 鲁 邦性 ,更 符 合 人 耳 的 听觉 特 性 ,而 且 当信 噪 比降低 时 仍 数 .以增 加每 帧左 端和 右端 的连续 性 。
作 用是 在对 数频 率 尺度 上进 行 的 ,在 1000HZ下 ,人耳 的感 知 能
力 与频 率成 线性 关 系 ;而 在 IO00HZ以上 ,人耳 的感 知 能力 与 频
率不构成线性关系 ,而更偏 向于对数关系 ,这 就使得人耳对低 频信 号 比高 频 信号 更敏 感 。Mel频 率 的提 出是为 了方 便 人耳 对
识别的准确度有着非常大的影响。对于 MFCC特征参数的提取主要的方法是利用 MATLAB软件来实现。利用 Labview软件调用
MATLAB程序 可将 两 者的优 点综 合起 来 ,提 高软件 的适 用性 。
机器视觉中的纹理特征提取技术

机器视觉中的纹理特征提取技术机器视觉是一项涉及到图像处理、计算机视觉、计算机图形学等多个领域的技术,广泛应用于自动识别、智能监控、人脸识别、自动驾驶等多个领域。
纹理特征提取技术作为机器视觉技术的重要组成部分,可以对图像中的纹理信息进行提取和分析,为后续的模式识别、分类等任务提供有用的特征信息。
一、纹理特征的概念与分类纹理是指物体表面的细节图案,包括色彩、形状、方向等等。
纹理特征提取技术就是从图像中识别出这些纹理特征,并将其转化为计算机易于处理的数据信息。
纹理特征可以分为两类:统计纹理特征和结构纹理特征。
统计纹理特征是通过统计纹理信息中的灰度值、能量、熵等数学统计量来描述纹理特征的。
常见的统计特征有灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差值共生矩阵(GLDM)、灰度运动共生矩阵(GLEM)等,它们都可以通过对图像中像素点灰度值的统计来获得纹理特征。
结构纹理特征是指利用结构信息描述纹理特征,通常使用的方法是利用一定的滤波器,在不同的方向上对纹理特征进行滤波,得到相应的响应值,从而得到结构纹理特征。
二、纹理特征提取方法1. 基于滑动窗口的方法基于滑动窗口的纹理特征提取方法是通过使用一个窗口在图像上滑动,同时对每个窗口内的纹理信息进行统计,得到相应的纹理特征信息。
这种方法优点是提取的纹理特征稳定可靠,缺点是计算量大,特别是在大尺寸窗口的情况下,计算速度会变得很慢。
2. 基于小波变换的方法小波变换在图像处理中已经得到了广泛的应用。
在纹理特征提取方面,可以通过小波变换将图像的纹理特征转变为不同频率域上的系数,再选择合适的频率域系数来描述纹理特征。
这种方法的优点是可以提取图像的多尺度纹理特征,计算量也相对较小,但是需要对小波变换的参数进行调整,对算法的要求比较高。
3. 基于卷积神经网络的方法卷积神经网络是近年来在机器学习领域中应用广泛的一种算法。
在纹理特征提取方面,卷积神经网络可以通过对图像进行多层卷积和池化操作,在不同的卷积层上提取图像的不同纹理特征。
基于动态纹理基元的外观设计专利检索

基于动态纹理基元的外观设计专利检索
李晴晴;周长胜;吕学强;张凯
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2016(33)3
【摘要】提出了一种根据图像内容动态提取纹理基元并对纹理基元提取特征的图像检索算法.首先,对图像进行LBP变换,根据LBP值呈现的周期确定纹理基元的初始大小;其次,通过逐像素点对比调整纹理基元窗口,最终确定纹理基元;最后,对纹理基元提取特征计算图像内容相似度.实验结果显示,在检索具有重复纹理基元的图像时,使用提出的方法得出的检索效果优于已有的基于整幅图像的检索方法.
【总页数】8页(P25-31)
【关键词】纹理基元;纹理特征;基于内容的图像检索;局部二值模式;外观设计专利检索
【作者】李晴晴;周长胜;吕学强;张凯
【作者单位】北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;北京信息科技大学计算中心;北京市朝阳区市政市容管理委员会
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于纹理和形状特征的外观设计专利图像的检索方法 [J], 戴青云;李海鹏
2.基于纹理基元空间分布特征的图像检索算法 [J], 赵珊;翟海霞
3.基于内容的图像检索技术在外观设计专利检索系统中的应用——以中国外观设计专利智能检索系统为例 [J], 肖丹卉
4.基于NMF的外观设计专利图像检索方法 [J], 何小明
5.基于外观设计数字化全局信息拓扑性的专利检索 [J], 王川;赵亮;张梅
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LabVIEW中的模式识别和像分割技术

LabVIEW中的模式识别和像分割技术LabVIEW中的模式识别和图像分割技术LabVIEW是一种功能强大的图形化编程环境,广泛应用于科学、工程和技术领域。
在LabVIEW中,模式识别和图像分割技术被广泛应用于各种领域,如机器视觉、医学图像分析等。
本文将介绍LabVIEW中的模式识别和图像分割技术,并探讨其应用。
一、LabVIEW中的模式识别技术在LabVIEW中,模式识别技术主要用于对图像进行分析和识别。
模式识别是一种将图像与已知模式进行匹配的过程,通过提取图像的特征和利用分类算法,从而实现对不同模式的自动识别。
LabVIEW提供了丰富的图像处理工具和函数,用于实现模式识别。
其中,最常用的是特征提取和分类器两个模块。
特征提取是将图像中的关键特征提取出来,作为模式识别的输入。
在LabVIEW中,可通过多种技术进行特征提取,如颜色直方图、纹理特征提取、形状描述等。
这些特征可以反映图像中的局部信息和全局结构,从而为后续的分类提供有价值的信息。
分类器是将提取的特征与预先训练好的模式进行匹配的过程。
LabVIEW中提供了多种分类器算法,如支持向量机、人工神经网络、决策树等。
这些算法可以根据输入的特征进行训练,并生成一个分类模型。
通过对输入图像进行特征提取,并利用分类模型进行识别,从而实现模式的自动识别。
二、LabVIEW中的图像分割技术图像分割是将图像划分成若干个具有相似特征的区域的过程。
LabVIEW提供了多种图像分割算法,可用于不同类型的图像分割任务,如目标检测、物体跟踪等。
LabVIEW中最常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是将图像中灰度值在一定范围内的像素划分为前景或背景,根据图像的灰度直方图选择合适的阈值进行分割。
边缘检测是通过检测图像中的边缘信息,将图像分割成若干个不同的区域。
区域生长是根据像素之间的相似性将图像划分为不同的区域,通过选择合适的生长标准进行分割。
图像分割在实际应用中具有广泛的应用价值。
LabVIEW中的人脸识别和生物特征提取

LabVIEW中的人脸识别和生物特征提取LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一种用于数据采集和自动化控制的高级编程环境。
在科学研究和工业领域中,LabVIEW广泛应用于数据分析、仪器控制和图像处理等领域。
本文将重点介绍LabVIEW中的人脸识别和生物特征提取,以及其在实际应用中的意义和挑战。
一、LabVIEW中的人脸识别人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行处理和分析,从而实现对人脸身份进行自动识别的技术。
在LabVIEW中,人脸识别可以通过使用图像处理和模式识别等工具箱来实现。
1. 图像获取和预处理LabVIEW提供了丰富的图像获取工具和函数,可以从摄像头、图像文件或者视频中获取人脸图像。
获取的图像可能受到光线、姿态和噪声等因素的干扰,因此需要进行预处理。
预处理包括图像增强、噪声去除和人脸检测等步骤,以提高后续的人脸识别准确度。
2. 特征提取和匹配LabVIEW提供了多种特征提取算法和模式匹配方法,可以从人脸图像中提取出用于识别的特征向量。
常用的特征包括人脸的几何信息、纹理特征和颜色特征等。
提取的特征向量可以与事先存储的人脸数据库进行匹配,以进行身份认证或者实时识别。
3. 实时人脸识别系统通过结合图像采集、处理和显示等功能,LabVIEW可以构建实时的人脸识别系统。
该系统可以通过摄像头实时采集人脸图像,并进行预处理、特征提取和匹配等过程,最终输出识别结果。
实时人脸识别系统在人脸支付、门禁系统和刑侦领域等方面有着广泛的应用前景。
二、LabVIEW中的生物特征提取除了人脸识别,LabVIEW还可以用于其他生物特征的提取和识别,例如指纹、虹膜和声纹等。
1. 指纹识别指纹识别是一种通过分析指纹的纹理和形状特征,实现对个体身份认证的技术。
在LabVIEW中,可以利用图像处理和模式识别等工具箱,提取指纹图像中的纹理特征和细节信息,并进行匹配和比对,从而实现指纹识别系统的构建。
基于labview的条纹采集系统设计

Ξ 收稿日期:2009-04-22作者简介:申冬玲(1980—),女,河南焦作人,硕士,主要从事光电检测系统开发研究.基于labview 的条纹采集系统设计Ξ申冬玲(五邑大学数理系,广东江门 529020)摘要:介绍了一种基于labview 的光电采集系统.首先给出了系统的总体设计方案,接着从光信号的采集、接收、转换、放大和显示出发,分别介绍了系统的硬件设计和软件设计.在此基础上对迈克尔逊实验进行测试,得到较好的测试结果,并分析了系统的缺点和改进方法.关键词:CC D ;单片机;AD ;Labview 中图分类号:TP311.1;TP216+.2文献标识码:A 文章编号:1006-0707(2009)07-0058-03 光学干涉测量技术是以光波干涉原理为基础的一门技术[1],不但是实验物理学的重要方法,而且广泛应用于其它学科.在大学物理实验中,迈克尔逊干涉仪测光波波长就是干涉测量技术的一个很好应用.在这个实验中,学生可以加深了解干涉技术的实际应用.然而在实验测量中,往往需要用人眼紧紧盯住细小的干涉条纹,对几百个条纹进行逐个计数,这种方法繁琐而单调,不仅容易发生计数错误,产生较大的实验误差,而且常常造成人的视觉疲劳,同时也会让学生感到缺少现代科技气息,进而丧失实验兴趣[2].随着计算机技术在测量和控制中的广泛应用,本研究在Labview 软件基础上,结合现代计算机技术和光电传感器等技术对现有的光学实验设备进行改进.重点改进系统中的光电转换模块和数据采集传输模块的硬件电路设计以及软件设计程序.经过实验具体操作证明,改进后的实验操作系统,不仅提高了实验的精度,节省了实验时间,而且实验的直观性、方便性增加了学生做实验的兴趣.1 系统总体设计方案 整体系统组成框图如图1所示.在该系统中从迈克尔逊干涉仪1出射的干涉光经过聚光透镜2后照射到可调狭缝3上,由成像透镜4在线阵CC D5上形成条状的干涉条纹图像.由单片机数据采集电路完成CC D 输出视频信号的采样、A/D 转换并将采集数据传送给计算机.在计算机上应用Labview 软件对数据进行处理,并通过图像和数据显示出条纹数目.2 系统硬件电路设计2.1 条纹成像系统设计条纹采集系统的作用是使光学干涉条纹能够清晰地呈现在CC D 图像传感器上,并由CC D 将光信号转换为电信号.一般而言,CC D 必须加上合适的驱动脉冲才能正常工作,所以本系统由成像系统和CC D 驱动电路两部分组成.成像系统如图1所示,它是光电转换的最前端.我们在原有实验设备的图像接收屏处放置准直透镜组,在准直透镜组中间放置一个和CC D 玻璃视窗宽度大约相等的狭缝,干涉条纹经过准直透镜组成像在CC D 摄像头的光敏面上.根据实验需要,本系统选用的CC D 芯片是东芝公司生产的线阵CC D 图像传感器T C D1251UD.它为典型的双沟道二相线阵CC D ,是一种高灵敏度、低暗电流、2700像元的线阵CC D 图像传感器.采用CC D 的优点在于:①它的灵敏度高,便于后续软件测试电压的调节.②它可同时采集多个点的电压变化情况,通过求平均值可以大大提高测量的精度.③便于系统功能的扩展,例如对光谱数据的测量等.1.迈克尔逊干涉仪;2.聚光透镜;3.可调狭缝;4.成像透镜;5.线阵CCD图1 条纹计数器系统组成框图2.2 数据转换和传输模块设计[2]由于CC D 输出的是模拟信号,因此采用单片机来控制A/D 芯片模数转换.采集系统的原理图如图2所示.第30卷 第7期四川兵工学报2009年7月图2 采集系统 采用的单片机是由美国AT ME L 公司开发的AT 89C52,A/D 转换器选用的是美国AD 公司生产的A/D1674.单片机AT 89C52与A/D1674的连接[3-4]如图3所示. 系统数据传输是采用串行通讯方式.包括单片机串行通信和PC 机串行通信.单片机将采集的数据通过串行口发送给PC 机,PC 机通过串行口C OM1或C OM2实现数据的接收和发送.图3 单片机AT 89C52与A/D1674的连接图3 系统软件电路设计 在条纹计数装置中,软件设计主要包括单片机控制系统程序、串口通讯和数据处理程序.其中采用C51语言编制的单片机控制系统程序用来实现数据采集功能;上位机程序利用LabVIEW 编程,可以实现与单片机系统的通信、显示、处理及数据存储等功能.LabVIEW 是美国NI 公司推出的一种基于G 语言(图形化编程语言)的虚拟仪器软件开发工具.LabVIEW 中的程序成为VI (Virtual Instrument ),每个VI 有3个主要部分:前面板、框图程序、及图标连接端口.前面板用于模拟真实仪器的前面板;框图程序利用图形编程语言对前面板上的控件对象进行控制;图标/连接端口用于把LabVIEW 程序定义成一个子程序,从而实现模块化编程[5-6].本研究主要介绍在Labview 平台上开发的数据处理系统的设计.图4给出了串口初始化成功后与上位机接收数据传送的程序流程图.从图4可以看出,为了避免采集过程中重复采集同一条纹的信息,在上位机程序中设置了数据判断.如果依次采集的数据变化不超过设定的数据差,则丢弃后面采集到的数据,直到采集的数据于前面的数据差超出设定的数值,才进行存储和显示.图4 上位机程序流程 在数据处理部分的程序设计中,采用两种方法显示采集出来的数据.主程序界面如图5所示.从图5可以看出,主程序界面上的差值是由做实验者自行设定的.然而这个值的设定并不是任意设置的,要通过具体的实验操作来确定.首先,在实验开始时将主程序界面上的差值设定为0~0.2之间,然后开始采集条纹信息,从采集的电压数据图表上可以观测到有无条纹存在时的电压大小,从而确定电压差值的大小,这样可以将采集95申冬玲:基于labview 的条纹采集系统设计到的条纹无变化的电压值丢弃.其次,采集到的电压值在主程序上有两种显示方式(数组显示和图表显示).这两种显示方式在实际的实验操作中其结果并不是完全相同的.其中图表显示方式是最为准确的,我们要通过图表上电压波形的波峰或波谷的个数得到干涉条纹的数目,而电压数组的数目只是一个参考的数值.图5 主程序界面 图6给出了数据处理程序的程序框图[7].图6 数据处理程序设计4 条纹计数器系统测试和分析 开始实验测试时,先打开PC 机上的软件界面选择使用串口C OM1开始运行程序,然后打开SH 脉冲开关,这时串口就有数据发送过来,通过旋转迈克尔逊干涉仪上的微调手轮,可以看到采集到的电压变化情况,图5中左面的波形图就是采集到的实时电压变化波形,右图是经过平滑滤波后的波形,同时采集到的电压可以保存到PC 机中.我们可以通过波形和数据变化两种方式得到条纹的变化次数.同时还利用虚拟仪器驱动数据采集卡PCI6251对CC D 输出的一帧图像同时进行测量[8].测试结果如图7所示,界面中左面显示的为部分条纹信息,右面显示的是连续几个像素电压平均值的变化信息,从右面图形中找到的波峰或者波谷的个数就是等倾干涉条纹中“冒出”或“淹没”的条纹个数.图7 测试系统面板 使用上面的两种计数装置和人工操作,同时对同一次干涉条纹的变化情况计数,得到的采集数据相差1~3,由此可以看到采集时存在一定误差.分析产生误差的原因,主要有以下两方面造成:1)CC D 输出噪声误差.主要的噪声为散粒误差、暗电流噪声和复位噪声,其中复位噪声是主要的干扰源.2)环境误差.激光干涉对环境误差极为敏感,甚至空气流动或人的走动都是误差形成的原因.减小误差的方法:1)针对CC D 的输出噪声误差,可以采取多点采集方法减小误差.2)实验过程中尽量保持安静的环境,且实验台要稳定无振动.5 结束语 本系统从大学物理实验的实际问题出发,设计了简单实用的条纹自动计数系统.通过多次的改进和测试,该系统能在振动较小的情况下准确测量出实验结果,满足了实验测量的需要.参考文献:[1] 王文生.干涉测试技术[M].北京:兵器工业出版社,1992.[2] 徐富新,申冬玲,杨春艳,等.条纹计数器的光电转换模块设计[J ].实验室探索与研究,2007,26(6):64-67.[3] 郑朝晖,张玉钧.一种用单片机控制的光谱数据采集系统[J ].单片机与嵌入式系统应用,2001(2):62-66.[4] 吴勇军,陈庆光.一种单片机串行数据采集串行数据传输模块的设计[J ].山东科技大学学报,2000,19(4):60-62.[5] 李金霞,邱公伟.虚拟仪器及LabVIEW 概况[J ].福建电脑,2002(9):14-15.[6] 张易知,肖啸,张喜斌,等.虚拟仪器的设计与实现[J ].西安:西安电子科技大学出版社,2002(2):143-160.[7] 马草原,郭双强,李国欣.基于LabVIEW 的串口调试与数据分析[J ].工矿自动化,2005(4):74-76.[8] 郭叶.基于LabVIEW 虚拟去除干扰的设计与实现[J ].常熟理工学院学报,2006,20(6):94-97.06四川兵工学报。
LabVIEW中的像处理和分析

LabVIEW中的像处理和分析LabVIEW中的图像处理和分析在现代科学和工程领域,图像处理和分析技术的应用越来越广泛。
LabVIEW作为一种强大的开发平台,不仅提供了丰富的图像处理工具,还能轻松地进行图像分析。
本文将介绍LabVIEW中的图像处理和分析功能,以及如何使用LabVIEW进行图像处理和分析的实例。
一、LabVIEW中的图像处理工具LabVIEW提供了一系列用于图像处理的工具和函数,这些工具可以用于图像增强、滤波、分割、检测以及特征提取等。
下面将介绍几个常用的图像处理工具:1. 图像滤波LabVIEW中的滤波功能可以对图像进行平滑、锐化、边缘增强等处理。
通过选择不同的滤波算法和参数,可以根据实际需求对图像进行不同的处理。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域或物体的过程。
LabVIEW中提供了多种图像分割算法,如阈值分割、区域生长等。
这些算法可以根据不同的图像特征和需求,将图像进行有效的分割。
3. 特征提取在图像分析和识别中,特征提取是非常重要的一步。
LabVIEW提供了多种特征提取的函数和工具,可以从图像中提取出轮廓、纹理、颜色等特征。
这些特征可以用于图像分类、目标识别等应用。
二、LabVIEW中的图像分析功能除了图像处理工具,LabVIEW还提供了丰富的图像分析功能,可以对图像中的数据进行统计、计算、测量和分析。
下面将介绍几个常用的图像分析功能:1. 直方图分析直方图是图像中灰度级的分布情况统计图,反映了图像的亮度分布情况。
LabVIEW中的直方图分析功能可以对图像的直方图进行统计和计算,帮助用户了解图像的灰度级分布情况。
2. 边缘检测边缘检测是图像处理和分析中的一个重要任务,可以用于目标检测和图像分割等应用。
LabVIEW提供了多种边缘检测算法,如Sobel算子、Canny算子等。
用户可以根据需要选择不同的算法进行边缘检测。
3. 形态学分析形态学是图像处理中的一种数学方法,用于分析和处理图像中的形状和结构特征。
利用LabVIEW进行像处理和分析

利用LabVIEW进行像处理和分析利用LabVIEW进行图像处理和分析LabVIEW(Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一款强大的、图形化的编程语言和开发环境。
它可以用于各种工程应用和实验室研究,包括图像处理和分析。
本文将介绍如何使用LabVIEW进行图像处理和分析的基本方法和技巧。
第一部分:LabVIEW基础知识在开始介绍LabVIEW的图像处理和分析功能之前,我们先简要介绍一些LabVIEW的基础知识。
LabVIEW使用图形化的编程语言,称为G语言。
在LabVIEW中,程序被称为Virtual Instrument(VI),可以看作是具有前端界面和后台代码的组合体。
以下是一些常用的LabVIEW术语和工具:1. 前面板(Front Panel):是LabVIEW界面的可视化部分,用于显示和控制程序的输入和输出。
2. 混合界面(Hybrid Interface):LabVIEW允许将前面板和后台代码连接起来,形成一个可交互的混合界面。
3. 图表(Chart):LabVIEW中用于显示曲线和数据的图表工具。
4. 节点(Node):LabVIEW程序中的基本操作单元,常用于进行数学运算、逻辑判断和数据转换等。
第二部分:LabVIEW图像处理模块LabVIEW提供了丰富的图像处理和分析模块,可以方便地进行各种图像操作和算法实现。
以下是一些常用的LabVIEW图像处理模块:1. 图像读取和显示模块:LabVIEW可以从不同的文件格式中读取图像,并在前面板中显示出来,包括BMP、JPEG、PNG等。
2. 图像调整和增强模块:LabVIEW提供了丰富的图像调整和增强函数,如亮度、对比度、锐化等。
可以根据实际需求对图像进行处理,以提高图像质量。
3. 图像滤波和去噪模块:LabVIEW支持各种滤波器的设计和应用,如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
如何利用LabVIEW进行像处理与分析

如何利用LabVIEW进行像处理与分析利用LabVIEW进行图像处理与分析LabVIEW是一种强大且灵活的图像处理与分析软件,可以帮助用户实现各种图像处理操作和数据分析任务。
本文将介绍如何使用LabVIEW进行图像处理和分析的基本步骤和技巧。
一、LabVIEW环境介绍在开始之前,让我们先了解一下LabVIEW的环境。
LabVIEW提供了一个图形化的编程界面,称为“前面板”,用于设置参数、显示图像和结果。
同时,还有一个编程界面称为“块图”,用于编写处理和分析算法。
二、图像处理与分析基本步骤1. 导入图像使用LabVIEW的“文件”功能,可以导入各种格式的图像文件,如JPEG、BMP等。
导入图像后,可以在前面板中显示该图像。
2. 图像预处理在进行具体的图像处理操作之前,往往需要对图像进行预处理,以提高后续处理的效果。
预处理的操作可以包括图像去噪、平滑、缩放等。
LabVIEW提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可以方便地进行各种预处理操作。
3. 图像分割与特征提取图像分割是将图像划分为不同的区域,以便对每个区域进行进一步的处理和分析。
LabVIEW提供了多种分割算法,如阈值分割、边缘检测等。
同时,也支持特征提取操作,可以提取图像的颜色、纹理、形状等特征。
4. 图像滤波与增强滤波是图像处理中常用的操作之一,可以用于去除噪声、增强图像细节等。
LabVIEW提供了各种滤波器函数和工具箱,如均值滤波、中值滤波、频域滤波等。
可以根据需求选择合适的滤波方法,并进行参数调节。
5. 图像变换与匹配图像变换是将图像从一个域转换到另一个域的操作,如图像旋转、缩放、灰度变换等。
图像匹配是将图像与模板或参考图像进行比较,并找到最佳匹配的位置。
LabVIEW提供了多种变换和匹配的函数和工具,可以方便地进行这些操作。
6. 图像分析与量化图像分析是对图像进行统计和计算的操作,可以用于提取图像中的信息或特征。
图像量化是对图像进行像素级的操作,如颜色量化、亮度调整等。
《2024年基于LabVIEW的数据采集及分析系统的开发》范文

《基于LabVIEW的数据采集及分析系统的开发》篇一一、引言在现代科技高速发展的背景下,数据采集与分析技术成为了各行各业中不可或缺的一环。
数据采集与处理对于很多行业的科研和商业活动具有重要的指导意义。
为了高效地处理大量数据并确保分析结果的准确性和实时性,本文基于LabVIEW这一开发平台,详细介绍了数据采集及分析系统的开发过程。
二、系统需求分析在开发数据采集及分析系统之前,首先需要对系统进行需求分析。
本系统主要面向科研、工业生产等领域,需要实现以下功能:1. 数据实时采集:系统应能够实时地收集各种传感器和设备的数据。
2. 数据传输:将采集到的数据传输至服务器端进行存储和处理。
3. 数据分析:对收集到的数据进行实时分析和处理,提取有用信息。
4. 界面展示:提供友好的用户界面,方便用户查看和分析数据。
三、系统设计在系统设计阶段,我们选择了LabVIEW作为开发平台。
LabVIEW是一个基于图形化编程的软件环境,它具有强大的数据处理能力和丰富的可视化界面设计工具,能够满足我们的需求。
1. 硬件接口设计:根据实际需求,设计合理的硬件接口电路,确保传感器和设备能够与系统正常连接。
2. 数据采集模块设计:通过LabVIEW的硬件支持模块,实现对数据的实时采集。
3. 数据传输模块设计:将采集到的数据通过以太网或串口等通信方式传输至服务器端。
4. 数据分析模块设计:利用LabVIEW的数学运算和信号处理函数库,对数据进行实时分析和处理。
5. 界面设计:使用LabVIEW的图形化界面设计工具,设计友好的用户界面。
四、系统实现在系统实现阶段,我们根据系统设计和需求分析的结果,开始进行代码编写和测试。
1. 编写代码:使用LabVIEW的图形化编程语言,编写数据采集、传输、分析和界面展示等模块的代码。
2. 调试与测试:对编写的代码进行调试和测试,确保各模块能够正常工作。
3. 集成与优化:将各模块集成在一起,进行系统整体的优化和测试,确保系统的稳定性和可靠性。
labview的毕业设计

labview的毕业设计【篇一:定稿 labview毕业设计】基于labview的图像分割程序设计[摘要] 现在图像处理技术已经应用于多个领域当中,其中,纸币识别,车牌识别,文字识别和指纹识别已为大家所熟悉。
图像分割是一种重要的图像技术,它不仅得到了人们的广泛重视和研究,也在实际中得到了大量的应用。
它是处理图像的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。
图像识别的基础是图像分割,其作用是把反映物体真实情况的,占据不同区域的,具有不同性质的目标区分开来,并形成数字特性。
关于图像分割的方法已有上千种,本文将介绍几种主流的方法,并分析各自的特性,利用labview平台实现两种阈值方法分割图像,展现实验现象,比较两种方法的处理结果。
[关键词] 图像分割阈值法大津法双峰法 labviewthe program designing of image segmentation based on labview[abstract] image processing technology has been used in many fields, the banknote recognition, license plate recognition, character recognition and fingerprint recognition has been familiar to everyone. image segmentation is an important image technology, people not only attach importance to it and research it,but also use it in many place. it is one of the basic problems of the image processing, and it is a key step of the image processing image analysis. the image recognition based on image segmentation, the function of which is making a distinction between the area of objects real situation,the area in different places and the area with different characteristic and forming a digital characteristic. there are thousands of methods of image segmentation, this article will introduce several mainstream method, and analyze their respective characteristics, use this two ways to make image segmentation with labview,and show the phenomenon of experiment,campare the treatment result of the two methods.[keyword] image segmentation threshold otsu bimoda labview引言 (1)1 图像分割论述 (2)1.1 图像分割的定义 (2)1.2 图像分割方法综述 (3)1.2.1 边缘检测法 (3)1.2.2 阈值分割法 (5)1.2.3 基于区域的分割 (5)2 图像阈值分割算法 (6)2.1 阈值分割算法简述 (6)2.2 全局阈值算法 (7)2.3 自适应阈值算法 (9)2.4 最小误差阈值 (10)2.5 最大类间方差算法 (10)3 图像分割实验结果及实现平台介绍 (11)3.1 labview简述 (11)3.2 labview的应用 (12)3.3 vi设计 (14)3.3.1 双峰法选取阈值 (16)3.3.2大津法选取阈值 (17)3.4实验结果比较总结 (17)结论 (20)致谢 (21)[参考文献] (22)图像技术在广义上是各种与图像有关技术的总称。
人体皮肤的双光子图像纹理特征提取方法

人体皮肤的双光子图像纹理特征提取方法刘高强;李吉春;林海洪;余浩天;陈冠楠【摘要】In recent years,the rapid progress of non-destructive diagnosis of scar has been achieved by computer tech-nology, and the quantitative analysis of scar image texture has been well diagnosed. In this process there have been many texture description methods, the proposed method also contributed to the development of texture research. In this paper, we introduce the experimental results of different methods on the scar image by using the gradient iterative regres-sion tree algorithm,and get the regression model of different methods in the case of gray level co-occurrence matrix(GL-CM) and local ternary pattern(LTP) statistical analysis methods. The performance of these models is reflected in the a-bility to predict the scars of different ages. The local difference local binary pattern(LD-LBP) operator and the local ori-entation ternary pattern(LOTP) operator have the best predictors of the model,which shows that they are one of the most accurate methods for describing the texture of scar images. The statistical texture analysis method is suitable for the tex-ture study of scar images.%近年来通过计算机技术对瘢痕实现无损诊断的研究进展迅速,其对瘢痕图像纹理特征的量化分析得到了很好的诊断效果.在这个过程中出现了很多纹理描述方法,这些方法的提出也促进了纹理研究的发展.本文在对灰度共生矩阵(GLCM)、局部三值模式(LTP)等统计纹理分析方法进行介绍的情况下,在瘢痕图像上利用梯度迭代回归树算法给出了不同方法的实验结果,得到了不同方法的回归模型.这些模型的性能体现在对不同年龄瘢痕的预测能力,其中局部差异局部二值模式(LD-LBP)和局部方向三值模式(LOTP)得到的模型预测能力最好,说明它们是目前对瘢痕图像纹理描述比较准确的方法之一,同时表明统计纹理分析方法适合用于瘢痕图像的纹理研究.【期刊名称】《激光生物学报》【年(卷),期】2018(027)001【总页数】5页(P16-20)【关键词】皮肤瘢痕;纹理特征;特征量化;局部描述子【作者】刘高强;李吉春;林海洪;余浩天;陈冠楠【作者单位】医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建师范大学,福建福州350007;医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建师范大学,福建福州350007;医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建师范大学,福建福州350007;医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建师范大学,福建福州350007;医学光电科学与技术教育部重点实验室,福建省光子技术重点实验室,福建师范大学,福建福州350007【正文语种】中文【中图分类】Q631瘢痕是皮肤组织遭受烧伤、手术、深度割破等较为严重的损失后,由皮肤组织无法完全正常自行修复的结果,由此可以看出瘢痕是人类的一种普遍的病症[1]。
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光电与信息工程学院
106062010
指导教师
【摘要】制作一款用于皮肤纹理特征提取的 LabVIEW 程序,利用其 matlab 脚本节点调用 matlab,首先 用 LabVIEW 机器视觉采集图片,然后对其进行灰度处理,之后再得用 matlab 脚本节点的功能对图片进行处
在本文中将结合 LabVIEW 的完成皮肤纹 理参数特征的提取。在接下来我们将分别解决图像的采集,图象的灰度处理和纹理特征提取的一系列问 题。最终得到纹理参数再将其结合具体实际,将其应用到实际生活中。
2、设计思路与纹理特征提取算法
2.1 设计思路
2.3.2 灰度共生矩阵的特征参数
(1)能量:[ASM]= ∑������ ∑������ ������2(i,j,d,������)
能量是用来表 征图像灰度 分布的均匀 程度和纹理 的粗细程度 的,它的值 来源于灰度 共生矩阵中 元 素值平方和的大小[8]。如果能量值较大,说明所读取的纹理较均匀,变化较规则,共生矩阵中的元素分 布较集中;相反它的值越小时,说明共生矩阵所有值都相等也即所读取的纹理不均匀,变化比较规则性
【关键词】LabVIEW Matlab 图像采集 灰度共生矩阵
目录
1、引言............................................................................................................. 1 2、设计思路与纹理特征提取算法 ................................................................... 1
2.1 设计思路 ............................................................................................... 1 2.2 研究对象 ............................................................................................... 1 2.3 研究方法 ............................................................................................... 1
理 ,其 中 对 皮 肤 纹 理 特 的 提 取 是 以 灰 度 共 生 矩 阵 原理为基础的 [1]。观察所得到的参数,我们可以用这个程序去实现 一 些 功 能 ,比 如 可 以 分 析 一 些 皮 肤 ,从 其 中 得 到 纹 理 参 数,再与正常皮肤的纹理参数进行对比,从而可以初步的判 断所研究的皮肤是否有病变特征,同时我们还能分析和采集不同部位的皮肤纹理参数,来应用于身份的识别等 。
2.2 研究对象
本设计的研究对象主要是 人体皮肤纹理的图片, 其中包括不同部位不同 症状下的皮肤纹理图片 , 其中不同部位 的皮肤纹理 图片主要用于 区分不同部 位的纹理参 数是否存在差 异性,然后 不同症状下 的 皮肤主要是区别同一部位下皮肤正常与不正常时纹理参数是否存在区别性。
2.3 研究方法
2.3.1 灰度共生矩阵
1、引言
随着人类社会的不断进步与发展,健康已然成为人们关注的焦点,其中有关于皮肤病理特征的研 究 更是引人注目。经过大量的研究表明不现部位不同情况下的皮肤纹理是存在差异性的。通过皮肤纹理特 征,我们不仅可以区别不同部位不同症状的皮肤,还可以应用于现代化技术。比如指纹识别、人脸识别 等等。
对于皮肤图片纹理特征的提取,我们可以先对采集到的图片进行灰度处理,然后利用灰度共生矩 阵 的计算原理提取出图片的纹理特征。在此我们们将用到两款软件。首先是 LabVIEW,一款以便捷、高 效、稳定著称的程序开发环境。它采用可视化的图形编程语言和平台,在程序编辑方面简洁易上手。是 一个强大的数据采集与仪器控制软件,为此它深放各个领域,为人民的生产研究等方面做出了巨大贡献 [2]。其次是 MATLAB,一款功能强大的商业数学软件,强大的数学计算能力为它带来了成千上万的粉丝, 大到工程计算、控制设计等高端领域,小到诸如图像处理、信号检测等领域[3]。
纹理特征的提取通常用的是灰度共生矩阵方法, 它能够有效的读取图片纹理的各个参数特征,在 灰 度共生矩阵纹理特征提取的研究下,渐渐的也出现了诸如小波分析法等一系列的方法。在灰度共生矩阵 对纹理特征的提取中,它的 mhk 值会因为纹理的粗细发生变化。通常在粗纹理下,主要集中分布在主 对角线附近,然而在细纹理下它不是远离主对角线,而是分散在各处。
1
度级,L 是最高级灰度。D 表示的是两个像素的位置关系,它是具有方向性的,其中两个坐标表是的是 像素的位置偏移量。d 表示的是该矩阵的生成步长,通过改变小 d 的大小,我们可以控制像素间的距离 与方向。������为该矩阵的生成方向,在本文中,我们选取四个比较常见的角度为本次研究的方向。
现在我们分析一幅二维数字图像 f(x,y),它的大小为 C×D,灰度级别为 E。由灰度共生矩阵原理我们 可得到如下的关系式 P(i,j)=#{(x1,y1),(x2,y2)∈C×D|f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j}其中#(x)表示集合 x 中的元 素个数,显然 P 为 E×E 的矩阵,若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为 d,最后不然看出夹角������,通过此方式我们可 以得到不同距离和角度下的灰度共生矩阵[7]。
首先用到的是 LabVIEW 的视觉处理模块,该模块在图像的采集与保存方面使用便捷。在该程序中 调用的摄像头为本计算机所携带的摄像头,捕捉到的图像清晰度会有所欠缺。在后续制作中,也通过了 直接读取手机拍摄的照片进行纹理分析。采集到的图片需要经过灰度化和像素处理,以此来减少计算量, 程序运行更加快捷,从而提高准确度。在 MATLAB 脚本助手中实现灰度共生矩阵的程序编辑,从而实 现对纹理特征的提取。总体设计思路为:运行程序,采集图像、保存图像、灰度化图像、处理图像,得 到相应的纹理特征参数[4]。
灰度共生矩阵由两个不同位置的像素之间的关系定义的,它是亮度分布特性的反映,在图片中它 能 反映图片中亮度大体一致的像素分布的特性[5]。它以二阶统计的方式来表示图像亮度的变化,它是纹理 特征定义的基础。
灰度共生矩阵表示的是,从我们选择的点(令该点灰度级为 i)到另外一点(灰度级为 j)的概率, 两点间的位置关系为 d(Dx,Dy) [6]。我们用 P(i,j,d, ������) = {[(x,y),(x+Dx,y+Dy)∣f(x,y) = i,f(x+Dx,y+Dy) = j]} 来表灰度共生矩阵。式中:x = 0,1,2, ,M-1;y = 0,1,2, ,N-1。x,y 是图像的像元坐标;i,j = 0,1,⋯,L-1 是灰
2.3.1 灰度共生矩阵................................................................................ 1 2.3.2 灰度共生矩阵的特征参数............................................................. 2 2.4 预期结果 ............................................................................................... 3 3、系统结构与功能介绍 .................................................................................. 3 3.1 机器视觉 ............................................................................................... 3 3.2 图像采集模块........................................................................................ 3 3.3Matlab Script 节点技术.......................................................................... 3 3.4 图像采集模块....................................................................................... 4 3.5 图像处理模块....................................................................................... 5 4、实验处理分析.............................................................................................. 5 4.1 不同部位的皮肤纹理图片处理.............................................................. 5 4.1.1 对 palm 图像 a 进行处理............................................................... 5 4.1.2 对 palm 图像 b 进行处理............................................................... 6 4.1.3 对 finger 图像 c 进行处理.............................................................. 6 4.1.4 对 carbon fibre 图像 d 进行处理 .................................................... 6 4.1.5 数据处理与分析............................................................................ 7 4.2 相同部位不同状况下的皮肤纹理图片处理........................................... 8 4.2.1 对红斑病图像 e(治疗前)进行处理 ........................................... 8 4.2.2 对红斑病图像 f(治疗后)进行处理................................................. 8 4.2.3 数据处理与分析............................................................................ 9 5、小结............................................................................................................. 9 6、参考文献 ....................................................................................................10