医学图像处理实验报告(要)
湖南大学医学影像学实验之matlab图像处理实验报告
实验一、空域图像处理1、灰度线性变换：I=imread('trees.tif') ;figure(1) ； imshow(I) ; title('原图') ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给JJ=3*J+74 ; %对J进行线性变换J=uint8(J) ；figure(2) ； imshow(J) ; title('线性变换') ;图像：思考题：设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？答：斜率增加，像素点的灰度值会根据本身的灰度值按比例增加，所以深色部分会变少，浅色部分会变多，整张图片上白色区域会变多；截距增加，所有像素点的灰度值都会增加，所以整张图片会变淡。
添加噪声：I=imread('trees.tif') ;M=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) ; %添加椒盐噪声%因为每次添加椒盐噪声都是这两句代码，所以就不重复打出来了，直接看效果图下同～(￣▽￣～)~~~图像：椒盐噪声+线性变换：椒盐噪声是随机产生的噪声，包括高灰度和低灰度的噪声。
线性变换基本上没有多少去噪的功能，更多的应该是用于改变对比度。
(中值)直方图均衡化：I=imread('rice.png') ;subplot(2,2,1) ; imshow(I) ; title('原图') ;subplot(2,2,3) ; imhist(I) ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给Jmax=J(1,1) ; min=J(1,1) %把J(1,1)赋值给max和min[N1,N2]=size(I) ; %得到矩阵I的行和列for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>maxmax=J(i,j) ; %如果元素值大于max，则把元素值赋给maxendif J(i,j)<minmin=J(i,j) ; %如果元素值小于min，则把元素值赋给minendendendn=round((max+min))/2 ; %取元素最大值和最小值的中间值，即中间灰度值a=(255-max)/(max-n) ；b=min/(n-min) ；%根据原图中max和min，求得运算倍率a和b，以确保在接下来的运算中，原图像的max和min可以准确被定为到255和0for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>=nJ(i,j)=J(i,j)+a*(J(i,j)-n) ;end%当元素灰度值大于或等于中间灰度值时，将该元素的灰度值变大if J(i,j)<nJ(i,j)=J(i,j)-b*(n-J(i,j)) ;end%当元素灰度值小于中间灰度值时，将该元素的灰度值变小endendK=uint8(real(J)) ;subplot(2,2,2) ; imshow(K) ;title('直方图均衡化') ;subplot(2,2,4) ; imhist(K) ;思考题：直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？答：直方图均衡化是将一副像素灰度级范围较窄的图像的像素灰度级的范围扩大并分布均匀。
图像处理实验报告
图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。
这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。
D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。
设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。
根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。
直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。
直方图均衡化实验报告
医学图像处理实验报告实验名称：直方图均衡化实验姓名：gao jun qiang 学号：20105405班级：生医1001指导教师：……2013年6月5日一、 实验目的1、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，显示灰度直方图，对图象进行直方图均衡化处理，显示处理后图象及直方图，画出灰度变换曲线，并存储处理后图象。
二、 实验原理直方图均衡化处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化是一种自动调节图象对比度质量的算法，使用的方法是灰度级变换：s = T(r) 。
它的基本思想是通过灰度级r 的概率密度函数p(rk )，求出灰度级变换T(r).灰度直方图的计算十分简单，依据定义在离散形式下有下面的公式成立：()1,1,0,-==L k n n k p k Λ （1） 公式中：k n 为图像中出现k s 级灰度的像素数，n 是图像像素总数，而n nk 即为频数。
计算累积直方图各项：()1,1,0,00-===∑∑==L k i p n n t k i ki i k Λ （2） 取整扩展：]5.0)1int[(+-=k k t L t （3）映射对应关系 ：k t k ⇒三、实验代码及结果直方图均衡化实验代码：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.tiff');figure()imshow(Imag),title('原图像');ImagGray = rgb2gray(Imag);figure()imshow(ImagGray),title('灰度图像');[r,c] = size(ImagGray);%统计灰度直方图GrayPixNum = zeros(1,255);for i = 1:rfor j = 1:cGrayPixNum(1,ImagGray(i,j)) = GrayPixNum(1,ImagGray(i,j))+1;endend%对灰度直方图进行归一化GrayPixPro = GrayPixNum./(r*c);figure()plot(GrayPixPro),title('图像直方图');%-----------------------------------------------------------% -----------------------直方图均衡化------------------------%-----------------------------------------------------------%直方图累加GrayAdd = zeros(1,255);GrayAdd(1,1) = GrayPixPro(1,1);for i = 2:255GrayAdd(1,i) = GrayAdd(1,i-1)+GrayPixPro(1,i);endNewGray = round(GrayAdd.*254.+0.5);NewGrayPro = zeros(1,255);for i = 1:255GrayTemp = NewGray(1,i);NewGrayPro(1,GrayTemp) = NewGrayPro(1,GrayTemp)+GrayPixPro(1,i); endfigure()plot(NewGrayPro.*(r*c)),title('均衡化直方图');%有均衡化直方图和映射关系得到均衡化的图像NewImag = zeros(r,c);for i =1:rfor j = 1:cNewImag(i,j) = NewGray(1,ImagGray(i,j));endendNewImag = uint8(NewImag);figure()imshow(NewImag),title('均衡化的图像');figure()plot(NewGray),title('灰度变换曲线');实验结果：图1 原灰度图像图2 原图像的灰度直方图图3 经过直方图均衡化后的灰度图片图4 均衡化后的直方图图5 灰度变化曲线三、实验思考从上述实验结果可以看出，经过直方图均衡化后的图片的对比度更高，且边缘效果更高。
医学超声成像实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的通过本次实验，了解医学超声成像的基本原理，掌握超声成像设备的操作方法，并学会分析超声图像，以加深对超声成像技术的理解和应用。
二、实验原理医学超声成像技术是一种利用超声波在人体内传播时的反射、折射、散射等特性，通过检测和分析这些特性来获取人体内部结构信息的技术。
超声波是一种频率高于人类听觉上限的声波，具有良好的穿透性和安全性。
三、实验材料与设备1. 实验材料：人体模型、探头、耦合剂、显示器、超声成像设备等。
2. 实验设备：超声成像系统、电脑、打印机等。
四、实验步骤1. 准备阶段- 检查超声成像设备是否正常运行。
- 将人体模型放置在实验台上，调整好探头位置。
- 使用耦合剂涂抹在探头与人体模型接触的部位，以减少空气间隙，提高成像质量。
2. 操作阶段- 打开超声成像系统，调整探头频率和增益。
- 通过调节探头角度和深度，观察人体模型不同部位的超声图像。
- 记录不同部位的超声图像特征，如组织层次、结构形态、血流情况等。
3. 分析阶段- 分析记录的超声图像，与正常解剖结构进行对比。
- 判断图像中是否存在异常情况，如肿块、囊肿、炎症等。
- 对比不同探头频率和增益对成像质量的影响。
4. 整理阶段- 清理实验器材，关闭超声成像系统。
- 将实验结果整理成实验报告。
五、实验结果与分析1. 正常组织结构- 实验结果显示，人体模型的皮肤、肌肉、骨骼等组织在超声图像中呈现出明显的层次结构。
- 肌肉组织呈低回声，骨骼组织呈强回声。
2. 异常情况- 在实验过程中，发现人体模型某个部位存在肿块，超声图像显示为不规则的强回声区。
- 通过对比正常解剖结构，初步判断该肿块可能为良性肿瘤。
3. 探头频率和增益影响- 调整探头频率和增益，发现高频率探头对细小结构的成像效果较好，但穿透深度有限；低频率探头穿透深度较大，但对细小结构的成像效果较差。
六、实验总结1. 通过本次实验，掌握了医学超声成像的基本原理和操作方法。
2. 学会了分析超声图像，初步判断人体内部结构的异常情况。
图像分割实验报告
医学图像处理实验报告实验名称：图像分割设计实验姓名：gaojunqiang学号：20105405班级：生医 1001指导教师：……2013年6月5日一、实验目的1、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用拉普拉斯算子对图象进行边缘检测，显示处理后图象，存储处理后图象。
2、编程实现下列功能：读出存储的黑白灰度图象并显示，用鼠标点击图象上某一点，以灰度相近原则进行区域生长，显示处理后图象，存储处理后图象。
二、实验原理1、拉普拉斯边缘检测二维函数f(x,y)的拉普拉斯是一个二阶的微分定义为：∇2f = [∂2f / ∂x2 ,∂2f / ∂y2]一般情况下可以用一个拉普拉斯模板算子。
模板算子分为4邻域和8邻域，如下∇2f = 4z5 – (z2 + z4 + z6 + z8)∇2f = 8z5 – (z1 + z2 + z3 + z4+z5 + z6 + z7+ z8)2、区域增长区域增长是通过一个起始点作为种子点对他周围的点进行选择。
它采取的是一种迭代的思想。
区域增长也分为四邻域和八邻域两种方式。
通过像素的集合进行区域增长的算法如下：1）根据图像的不同应用选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。
2）选择一个描述符（条件）3）从该种子开始向外扩张，首先把种子像素加入集合，然后不断将与集合中各个像素连通、且满足描述符的像素加入集合4）上一过程进行到不再有满足条件的新结点加入集合为止。
三、实验代码及结果1、拉普拉斯边缘检测代码如下：%主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.tiff');ImagGray = rgb2gray(Imag); %将彩色图片转换成灰度图片figure()imshow(ImagGray),title('灰度图像');% T = graythresh(ImagGray); %用大津法自动确定阈值% I=edge(ImagGray,'log',0.004);% figure(),imshow(I), title('laplace边缘图像');ImagGray = double(ImagGray);T = 60; %设置阈值LapModType = 8; %设置laplace模板方式ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,LapModType,T); %laplace边缘检测ImagLapEdge = uint8(ImagLapEdge);figure()imshow(ImagLapEdge),title('laplace边缘图像');%拉普拉斯边缘检测函数如下：function ImagLapEdge = LaplaceEdge(ImagGray,MoldType,Thresh)%-----------------参数介绍--------------------%输入参数：% ImagGray: 输入的灰度图像% MoldType: 摸板类型，包括四邻域和八邻域% Thresh: 边缘检测阈值%输出参数：% ImagEdge：边缘像素点,存储的是二值化图像[r,c] = size(ImagGray);ImagLapEdge = zeros(r,c);%四邻域拉普拉斯边缘检测算子if 4 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-4*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1); if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend%八邻域拉普拉斯边缘检测算子if 8 == MoldTypefor i = 2:r-1for j = 2:c-1Temp =-8*ImagGray(i,j)+ImagGray(i-1,j)+ImagGray(i+1,j)+ImagGray(i,j-1)+ImagGray(i,j+1)+ImagGray(i-1,j-1)+ImagGray(i+1,j+1)+ImagGray(i+1,j-1)+ImagGray(i-1,j+1);if Temp > ThreshImagLapEdge(i,j) = 255;elseImagLapEdge(i,j) = 0;endendendend拉普拉斯边缘检测实验结果如下：图1 原灰度图像图2 拉普拉斯8邻域模板边缘检测图像图3拉普拉斯4邻域模板边缘检测图像2、区域增长实验代码：主函数如下：clc;close all;clear all;Imag = imread('lena.jpg');figure()imshow(Imag), title('原灰度图片');n = 4; %设置区域增长的种子点数[x,y] = ginput(n); %在图像上取点V = [y,x];V = uint16(V);thresh = 33; %区域增长的阈值growingtype = 8; %增长方式[regionGet,imout,regionsize]=regiongrowing(V,Imag,thresh,growingtype); %区域增长函数figure()imshow(imout), title('区域分割后的图片');hold onplot(x,y,'+');由于区域增长代码老师已给这里就不在写出。
数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)
1.灰度变换与空间滤波一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。
为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。
发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此，技术人员想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。
（5）将处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应于液晶显示器的显示。
请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。
1.1问题分析及多种方法提出（1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255(uint8)噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。
均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
优点：速度快，实现简单；缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
其公式如下：使用矩阵表示该滤波器则为：中值滤波：滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
其过程为：a 、存储像素1，像素2.....像素9的值；b 、对像素值进行排序操作；c 、像素5的值即为数组排序后的中值。
优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。
缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。
最新医学图像处理实验报告
(1)直方图均衡化
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
(3)高斯滤波
高斯滤波器的二维形式为： ，D（u，v）是距频率矩形中心的距离。 是关于中心的扩展度的度量。通过令 ，该滤波器可表示为：
其中， 是截止频率。当 时，H下降到其最大值的0.607处。
3
(1)同态滤波
同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。
医学图像处理实验报告
班级专业姓名学号
实验
一、实验目的
1：理解并掌握常用的图像的增强技术。
2：熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用。
3：实践几种常用数字图像增强的方法，增强自主动手能力。
二、实验任务
对于每张图像(共三张图片)，实现3种图像增强方法。根据图像的特点，分别选用不用的图像增强算法。
三、实验内容（设计思路）
直方图均衡化是指：采用累积分布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度分布集中在较窄区间，细节不够清晰的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀，令图像的细节清晰，达到图像增强的目的。
(完整)CT图像重建
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2009—2010学年第一学期）课程名称：医学成像系统与放射治疗装置开课实验室： 3208 2008 年 12 月24 日一、实验目的与意义医学成像技术是生物医学工程专业的一门重要的专业课程,课程主要涉及X光仪器,CT仪器，MRI仪器和核医学仪器的工作原理及成像方法。
其中CT算法的出现又为后来数字化医学成像技术的发展提供了基础。
该门课程为生物医学工程专业的专业基础课。
CT技术是医学成像系统中的一种重要手段。
它通过特定的算法，利用计算机的高速运算功能，可以在短时间内快速呈现人体断层图像.让学生练习CT图像的重建有助于学生理解CT算法的内容，熟悉数字图像重建的过程。
同时也能培养学生的团队精神和解决实际问题的能力.二、实验算法原理1、MATLAB处理数字图像的基本函数；2、X—CT三维图像重建的基本算法。
CT图象重建有四种基本的算法:矩阵法,迭代法,傅立叶算法，反投影算法。
我们采用的方法为卷积反投影。
卷积反投影有：平行光束投影的卷积反投影算法, 等角扇形光来投影的重建算法。
1）。
平行光束投影的卷积反投影算法从投影重建三维物体的图像，就是重建一个个横断面。
这样三堆图像的重建就归结为二维图象的重建。
二维图像的重建问题可以从数学上描述如下。
假定),(y x g 表示一个二维的未知函数，通过),(y x g 的直线称为光钱（见图2．1)。
沿光线),(y x g 的积分称作光线积分。
沿相同方向的一组光线积分，就构成一个投影.图2．1中垂直于直线'CC （与X 轴夹角为θ)的光线所形成。
图2.1 ),(y x g 在θ方向的投影)(t P θ的投影)(t P θ，称之为),(y x g 在θ方向的投影。
光线积分和投影在数学上可以定义如下：在图2.1中直线AB 的方程为：1sin cos t Y X =+θθ （2.1) 其中1t 是AB 到原点的距离,),(y x g 沿AB 的积分为：dxdy t y x y x g ds y x g t P AB)sin cos (),(),()(11-+==⎰⎰+∞∞-θθδθ (2.2）对于给定的θ,),(y x g 在θ方向的投影)(t P θ是t 的函数。
医用影像观察实验报告(3篇)
第1篇一、实验名称：医用影像观察实验二、实验目的：1. 熟悉医用影像的基本概念和分类。
2. 掌握医用影像的观察方法和技巧。
3. 了解医用影像在临床诊断中的应用。
三、实验器材：1. 影像设备：X光机、CT、MRI等。
2. 观察设备：高分辨率显示器、放大镜等。
3. 实验材料：医用影像图片、临床病例等。
四、实验步骤：1. 观察医用影像设备的工作原理和操作方法。
2. 学习医用影像的分类、特点和应用。
3. 观察医用影像图片，了解正常组织和病变组织的影像特征。
4. 分析临床病例，将影像学表现与临床诊断相结合。
五、实验内容：1. 影像设备工作原理及操作方法（1）X光机：通过X射线穿透人体，将影像投射到胶片上，观察人体内部结构。
（2）CT：采用X射线对人体进行螺旋扫描，得到一系列断层影像，重建出三维图像。
（3）MRI：利用磁场和射频脉冲激发人体氢原子核，产生信号，通过信号强度和相位差重建出图像。
2. 医用影像分类及特点（1）X光片：适用于骨骼、牙齿等硬组织的检查。
（2）CT：适用于软组织、器官的检查，可进行三维重建。
（3）MRI：适用于软组织、器官的检查，具有无辐射、无骨伪影等优点。
3. 影像观察方法及技巧（1）观察影像图片时，应注意图像的清晰度、对比度、密度等。
（2）了解正常组织和病变组织的影像特征，如大小、形态、密度、边缘等。
（3）结合临床病例，分析影像学表现，判断病变性质。
4. 临床病例分析以一例肺癌患者为例，观察其X光片、CT和MRI影像，分析影像学表现，与临床诊断相结合，得出诊断结果。
六、实验结果分析：1. X光片：显示肺部有块状阴影，边缘模糊。
2. CT：显示肺部肿块，密度不均，周围有浸润性改变。
3. MRI：显示肺部肿块，T1加权像呈低信号，T2加权像呈高信号，周围有水肿带。
结合影像学表现和临床诊断，诊断为肺癌。
七、实验总结：1. 本实验使我对医用影像有了更深入的了解，掌握了医用影像的观察方法和技巧。
遥感影像处理实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。
遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。
本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。
二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。
3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。
三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。
2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。
- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。
- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。
3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。
- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。
- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。
- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。
四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。
2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。
3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。
边缘检测、阈值处理和区域生长
《医学图像处理》实验报告实验十三：边缘检测、阈值处理和区域生长日期： 2014年05月27日摘要本次实验的目的是：•了解边缘检测原理，用梯度阈值法，使用Sobel算子结合平滑处理和阈值处理提取边缘，；•了解阈值处理的计算方法，进行全局阈值和Otsu（大律法）阈值处理。
•了解区域生长原理。
对图像做区域生长提取图像特征。
本次实验的内容是：•阈值处理•全局阈值处理•OTSU（大律法）阈值处理•梯度法检测边缘•区域生长一、技术讨论1.1实验原理1.1.1图像的边缘检测边缘：是指图像局部特征的不连续性。
灰度或结构信息的突变。
边缘检测：一种定位二维或三维图像（特别是医学图像）中的对象的边缘的系统。
通过输入端（310）接收表示该图像的各元素值的数据元素集。
该数据集被存储在存储装置（320）中。
处理器（340）确定该图像中的对象的边缘。
该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数，并且计算该图像的等照度线曲率，所述曲率由κ标识。
该处理器还确定校正因数α，该校正因数α对于由对象的曲率和/或所述数据的模糊造成的边缘错位进行校正。
该校正因数α取决于所述等照度线曲率κ。
然后，该处理器确定取决于所计算出的导数和所述等照度线曲率的算子的过零点。
该系统的输出端（330）提供对于该图像中的边缘位置的指示。
1.1.2图像的Sobel梯度算子主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
公式如下：计算梯度方向公式如下：在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
1.1.3全局阈值法全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。
医学实验报告模板
泸州医学院本科学生设计性实验报告专业年级班级组长姓名小组成员课程名称时间实验设计方案：篇二：标准实验报告格式(医学成像技术) 电子科技大学生命科学与技术学院标准实验报告（实验）课程名称《医学成像技术》电子科技大学教务处制表电子科技大学实验报告学生姓名：陈睿黾学号： 2209101028 指导教师：廖小丽实验地点：人文楼418 实验时间：2006.6.2一、实验室名称：医疗仪器实验室二、实验项目名称：傅立叶变换核磁共振一维、二维成像三、实验学时：4学时四、实验原理：利用样品的原子核在梯度磁场及高频电磁场的激励下产生的自发辐射信号的频率和相位因空间位置不同而不同来进行成像。
五、实验目的：对磁共振成像整个过程进行了解，同时对每一个参数改动后对磁共振信号及图像影响的效果有直观的认识，了解一维、二维成像原理，进一步熟悉磁共振成像原理。
六、实验内容：采用定标样品（三注油孔）对一维成像（空间频率编码）有所认识。
对梯度场各参数对一维成像的影响进行观察。
了解瞬间梯度场，对二维成像（空间相位编码）有所认识。
了解瞬间梯度场的梯度大小和瞬间梯度保持时间对二维成像图形的影响。
七、实验器材：gy-ctnmr-10ky核磁共振成像实验仪、计算机、注油三孔实验样品八、实验步骤：1．按实验要求连线。
2．开机预热。
3．将注油三孔样品放入样品池中，打开磁共振成像软件，设置共振频率：按下“参数设置”页面再按下“自动采集”出现采集的信号图及傅立叶变换的频谱图，调节“频率设置”中间的按钮，直至出现波形符合预期目标的图形。
4．调节匀场：分别调节电源上匀场调节电位器并同时调节软件中的xy匀场至傅立叶频谱图中峰最尖锐最高信号最长，适当调节共振频率，使波形看上去尽量平滑。
5．设置z梯度场和一维成像：调偏z匀场调节使峰变宽变低，同时出现z轴线上投影的一维成像信号。
调节z梯度和工作频率，使得信号频谱占半个屏幕同时在中间。
6．二维磁共振成像记录：按下“成像记录及操作”，然后按下“记录”等待2分钟，记录结束计算机会提示结束并且“采集”不再闪动。
医学图像处理实验报告
医学图像处理实验报告班级专业生物医学工程姓名学号实验一用Vc++实现DDB和DIB位图的显示一、实验目的（1）了解VC++在医学图像处理中的应用。
（2）熟悉用VC++进行DDB和DIB位图显示的编程方法。
二、实验设备微机。
三、实验内容(1)应用VC++进行DDB和DIB位图显示。
四、实验步骤1.开启VC++6.0, 在菜单中选中File单击鼠标左键, 在下拉菜单中选中New 单击鼠标左键, 在打开的对话框中, 根据MFC Appward向导创建可执行的应用程序ShowBmp。
2.在程序中插入位图资源, 并添加代码实现位图的显示。
3.在程序中插入Dib类, 并添加相应的代码。
4、编程完毕, 调试和运行程序, 运行无误后, 显示DDB和DIB位图并拷贝所得图像。
5、整理所得图像, 对实验结果进行分析。
五、实验结果和分析(a)ShowDIB位图（b）ShowDDB位图六、思考题1.DDB和DIB位图的显示有什么不同?设备相关位图DDB依赖于具体设备, 加入了程序资源, 一般以资源文件的形式存储；设备无关位图DIB不依赖于具体设备, 没有任何程序资源, 可以永久性的存放在电脑硬盘里, 可任意打开硬盘上一幅位图。
医学图像处理实验报告班级 专业 生物医学工程 姓名 学号实验二 用Vc++实现医学图像的线性灰度变换一、实验目的（1）了解VC++在医学图像处理中的应用。
（2）熟悉用VC++进行医学图像线性灰度变换的编程方法。
二、实验设备微机。
三、实验内容(1)应用VC++进行医学图像的线性灰度变换。
四、实验步骤1.开启VC++6.0, 在菜单中选中File 单击鼠标左键, 在下拉菜单中选中Open Workspce 单击鼠标左键, 在打开的对话框中, 根据路径: D:\WorkSpace\MedicalImageProcessingDLL\MedicalImageProcessingDLL.dsw 打开工作空间。
医学图像处理与成像技术实验报告
实验一将真彩色图象转化为灰度图象并进行变换一、实验目的1、了解图像处理基本方法、理解图像颜色空间基本操作及相互变换方法；2、了解并掌握Matlab图像处理算法实现的基本过程；3、掌握彩色图像处理和变换基本方法( Matlab/VC++实现)；4、熟悉并理解灰度图像的基本操作和变换。
二、实验内容将所给图像进行不同颜色空间转换(在Matlab下实现)，观察图像特征及理解图像转换基本关系式和不同分量特征。
三、实验源程序1. 将彩色图变换为灰度图像m文件：function [Y ,1, Q] = RGB2YIQ(seq)[N M c num] = size(seq);Y = zeros(N, M, num);I = zeros(N, M, nu m);Q = zeros(N, M, nu m);frames = double(seq);for i = 1 : Nfor j=1:MY(i,j,1) = 0.10 * frames(i,j,1) + 0.60 * frames(i,j,2) + 0.30 * frames(i,j,3);endendcomma nd窗口命令：seq=imread('pretty girl.jpg');[Y, I, Q] = RGB2YIQ(seq);subplot(1,2,1),imshow(seq),title('原彩色图'); subplot(1,2,2),imshow(uint8(Y)),title('灰度图');变换所得图像如下：2. 将彩色图变换为HSV空间的图comma nc窗口命令：seq=imread('pretty girl.jpg');hsv=RGB2HSV(seq);figure(1);subplot(1,2,1),imshow(seq),title(' 原彩色图'); subplot(1,2,2),imshow(hsv),title('HSV 空间图');变换所得图像如下：3. 将彩色图变换为YCBC腔间的图comma nd窗口命令：ycbcr=RGB2YCBCR(seq);figure(2);subplot(1,2,1),imshow(seq),title(' 原彩色图'); subplot(1,2,2),imshow(ycbcr),title('YCBCR 空间图'); 变换所得图像如下：实验二图像的FFT变换实验一、实验目的1、练习Visual C++的一些FFT变换的算法实现方式；2、编写Visual C++关于图像的FFT变换函数的编写和调试;3、熟悉FFT变换在图像处理中的作用及功能；4、熟悉FFT变换后的显示基本算法；5、学会编写图像的FFT变换相关函数：二、实验源程序及处理结果1. 对图像blobs.png进行二维傅里叶变换S=imread('blobs.p ng');K=fft2(S);Y=fftshift(K);figure(1);subplot(121),imshow(S);title(' 原灰度图图');subplot(122),imshow(Y);title(' 二维傅里叶变换图像');变换所得图像如下：2. 图像blobs.png二维傅里叶变换的频谱S=imread('blobs.p ng');figure(2);Y=fftshift(fft2(S));subplot(121),imshow(S);title(' 原灰度图');subplot(122),imshow(log(abs(Y)),[]);title(' 傅里叶变换后的频谱');变换所得图像如下：原庆度图傅里叶变换后的频谙实验三图像增强设计实验、设计任务与要求编程实现下列功能：读出以 BMP 格式存储的黑白灰度图象并显示，显示灰度直方对图象进行直方图均衡化处理，显示处理后图象及直方图，画出灰度变换曲线，以 BMP 格式存储处理后图象。
影像仪的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在了解影像仪的基本原理、操作方法及其在医学诊断中的应用。
通过实验，掌握影像仪的使用技巧，提高对医学影像学知识的理解。
二、实验原理影像仪是一种利用电磁波或超声波等物理手段，对人体内部结构进行无创性成像的设备。
常见的影像仪有X射线计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像等。
本实验以X射线计算机断层扫描（CT）为例，介绍影像仪的工作原理。
X射线CT成像原理：当X射线通过人体时，不同组织对X射线的吸收程度不同，从而在X射线探测器上形成不同的信号。
这些信号经过处理后，形成一幅人体内部的断层图像。
三、实验器材1. 影像仪一台2. X射线源3. X射线探测器4. 计算机及图像处理软件5. 模拟人体模型四、实验步骤1. 准备工作（1）检查影像仪各部件是否完好，电源是否正常。
（2）将模拟人体模型放置在影像仪的扫描床上。
（3）打开影像仪，调整扫描参数，如扫描角度、层厚等。
2. 实验操作（1）启动X射线源，进行扫描。
（2）观察X射线探测器接收到的信号，记录数据。
（3）关闭X射线源，结束扫描。
3. 数据处理（1）将接收到的信号传输至计算机。
（2）利用图像处理软件对信号进行处理，得到人体内部的断层图像。
（3）分析图像，观察人体内部结构。
五、实验结果与分析1. 图像质量通过实验，观察到CT图像具有高分辨率、高对比度等特点，能够清晰地显示人体内部结构。
2. 人体内部结构通过分析CT图像，可以观察到人体骨骼、软组织、血管等结构。
例如，观察骨骼的密度、形态；软组织的厚度、形态；血管的走向等。
3. 临床应用CT在临床诊断中具有广泛的应用，如：（1）诊断骨折、肿瘤、炎症等疾病。
（2）观察器官功能，如心脏、肝脏等。
（3）指导手术和放疗。
六、实验结论本次实验成功地掌握了影像仪的基本原理、操作方法及其在医学诊断中的应用。
通过实验，提高了对医学影像学知识的理解，为今后从事相关领域工作奠定了基础。
七、实验心得1. 影像仪是一种重要的医学影像设备，在临床诊断中具有重要作用。
影像学基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验模块医学影像学基础二、实验标题医学影像学基本成像技术原理与应用三、实验目的1. 了解医学影像学的基本成像技术原理。
2. 掌握X射线、CT、MRI和超声等成像技术的应用。
3. 培养观察和分析医学影像图像的能力。
四、实验日期2023年11月10日五、实验操作者张三六、实验内容1. X射线成像原理及应用2. CT成像原理及应用3. MRI成像原理及应用4. 超声成像原理及应用七、实验步骤1. X射线成像原理及应用- 通过实验观察X射线在人体组织中的穿透性。
- 分析X射线在医学影像学中的应用，如骨折、关节病变的诊断、胸部X光片等。
2. CT成像原理及应用- 通过实验了解CT成像原理，如X射线球管、探测器等。
- 分析CT在医学影像学中的应用，如头部、胸部、腹部等部位的成像。
3. MRI成像原理及应用- 通过实验了解MRI成像原理，如磁场、射频脉冲等。
- 分析MRI在医学影像学中的应用，如神经系统、肌肉骨骼系统等部位的成像。
4. 超声成像原理及应用- 通过实验了解超声成像原理，如超声波、探头等。
- 分析超声在医学影像学中的应用，如心脏、腹部、妇产科等部位的成像。
八、实验过程1. X射线成像实验- 观察X射线在人体组织中的穿透性。
- 分析X射线在医学影像学中的应用，如骨折、关节病变的诊断、胸部X光片等。
2. CT成像实验- 了解CT成像原理，如X射线球管、探测器等。
- 分析CT在医学影像学中的应用，如头部、胸部、腹部等部位的成像。
3. MRI成像实验- 了解MRI成像原理，如磁场、射频脉冲等。
- 分析MRI在医学影像学中的应用，如神经系统、肌肉骨骼系统等部位的成像。
4. 超声成像实验- 了解超声成像原理，如超声波、探头等。
- 分析超声在医学影像学中的应用，如心脏、腹部、妇产科等部位的成像。
九、实验结果与分析1. X射线成像结果与分析- X射线具有穿透人体组织的能力，可用于骨折、关节病变的诊断和胸部X光片等。
- 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)。
医学图像处理实验报告Lab Report of Medical ImageProcessing系部：学号：姓名：指导教师：实验1 MATLAB基本操作及函数用法1.1 实验原理介绍1.1.1读取函数函数imread可以将图像读入MATLAB环境，语法为：imread('filename')其中filename是一个含有图像文件全名的字符串（包括任何可用的扩展名）。
例如命令行>>f = imread ( 'chestxray.jpg');将JPEG图像chestxray读入图像数组f中。
函数size可以给出一副图像的行数和列数：>>size (f)ans-10241024函数whos可以显示一个数组的基本附加信息。
例如，语句>>whos fwhos行结尾处的分号对结果没有影响。
1.1.2 显示图像一般使用函数imshow显示，其基本语法为：imshow (f, G)其中，f是一个图像数组，G是显示该图像的灰度级数。
若G省略，默认为256。
语法：imshow {f, [low high]}会将所有小于或等于low的值都显示为黑，所有大于或等于high的值都显示为白色。
介于low和high之间的值将以默认的级数显示为中等亮度值。
当用imshow显示另外一幅图像时，MATLAB会在屏幕上用新图像替换旧图像，为保持第一幅图像并同时显示第二副图像，可以使用如下figure函数：>>figure, imshow(g)要了解图像文件的其他详细信息，可以使用imfinfo函数，其语法结构为：imfinfo filename其中，filename是存储在磁盘中的图像全名。
1.1.3 保存图像使用函数imwrite可以将图像写在磁盘上，该函数语法为：imwrite (f, ‘filename’)下面的命令可以把图像f写为TIFF格式，在默认情况下使用语句>>imwrite (f,'patient10_run1', 'tif')或>>imwrite (f, 'patient10_run1.tif')会将文件保存到当前的工作目录中。
另外，如果是JPEG图像，其语法可以为：imwrite (f, 'filename.jpg', 'quality', q)其中q是一个在0到100之间的整数（q越小，图像退化越严重）。
函数imwrite另一种常用但只用于tif图像的语法为：imwrite (g, ‘filename.tif’, ‘compression’, ‘parameter’,…‘resolution’, [colres rowres])其中，‘parameter’有三种情况：为‘none’表示无压缩，‘packbits’表示比特压缩包压缩（非二值图像默认参数），‘ccitt’表示ccitt压缩（二值图像默认参数）。
colres 为列分辨率。
1.1.4 数据类型见下表：表格 0-1 数据类型。
前8项数值类，第9项字符类，第10项逻辑类。
1.1.5 图像类型主要分为4种：●亮度图像（Intensity image）●二值图像（Binary image）●索引图像（Indexed image）●RGB图像（RGB image）注意：一副图像的特征是由数据类和图像类这两者来表征的。
例如，“unit8亮度图像”表示一副像素都是unit8数据类的亮度图像。
1.1.6 数据类与图像类型之间的转换（1）数据类间的转换通用语法为：B=data_class_name(A)其中，data_class_name可以为表1第一列中的任意一项。
（2）图像类和数据类型间的转换见下表：表格 0-2 IPT中用于进行图像类和数据类转换的函数通过函数mat2gray完成，其基本语法为：g=mat2gray(A, [Amin, Amax])其中，图像g的取值范围在0（黑色）到1（白色）之间。
转换时，小于Amin的值在g 中变为0，大于Amax的值变为1。
1.1.7 数组索引在MATLAB中，v=[1 3 5 7 9]代表一维行向量，使用转置运算符（.’）可以把行向量转为列向量。
要存取元素数据块，可以使用冒号（:）。
例如，下列语句代表存取第三个到最后一个元素：>>v(3:end)ans=5 7 9注意：符号1:2：end表示索引从1开始计数，步长为2，直到结束。
步长可以为负。
例如，求一个矩阵所有元素之和：>>s=sum(A(:))1.1.8 运算符MATLAB运算符一般分为以下三种主要类别：●执行数值计算的算术运算符●在数量上比较操作数的关系运算符●执行函数AND、OR和NOT的逻辑运算符常用的运算符和算术函数如下面几个表所示：表格 0-3 数组和矩阵运算符表格 0-4 IPT支持的图像算术函数表格 0-5 关系运算符表格 0-6 逻辑运算符表格 0-7 逻辑函数函数注释xor 若两个操作数逻辑上不同，则函数xor返回1；否则，返回0all 若一个向量中的所有元素都非零，返回1；否则，返回0any 若一个向量中的任何元素都非零，返回1；否则，返回0。
该函数在矩阵中按列操作1.2 实验内容1.2.1 在“素材”文件夹下，读入“Fig2.19(a).jpg”并且提取该图像的基本信息，写出实验步骤和实验结果。
图 1 图像的读取与显示>> f=imshow('Fig2.19(a).jpg');>> whos fName Size Bytes Class Attributesf 1x1 8 double1.2.2 读取图像“Fig1.14(d).jpg”，使用函数imwrite和subplot函数分别显示质量参数q=50,25,5,0的结果如图所示。
写出实验步骤。
>> f=imread('Fig1.14(d).jpg');>> subplot(3,2,1),imshow(f);>> subplot(3,2,2),imshow('bubbles50.jpg');>> imwrite(f,'bubbles25.jpg','quality',25)>> subplot(3,2,3),imshow('bubbles25.jpg');>> imwrite(f,'bubbles15.jpg','quality',15)>> subplot(3,2,4),imshow('bubbles15.jpg');>> imwrite(f,'bubbles5.jpg','quality',5)>> subplot(3,2,5),imshow('bubbles5.jpg');>> imwrite(f,'bubbles0.jpg','quality',0)>> subplot(3,2,6),imshow('bubbles0.jpg');观察哪副图像压缩最大后没有“伪轮廓”。
此时键入命令：>> imfinfo bubbles25.jpg会得到如下信息：ans =Filename: 'bubbles25.jpg'FileModDate: '15-十月-2012 15:49:44' FileSize: 13875Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 714Height: 682BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: ''NumberOfSamples: 1CodingMethod: 'Huffman'CodingProcess: 'Sequential'Comment: {}其中，使用width乘以height乘以BitDepth再除以8，得到：714*682*8/8=486948字节。
把这个结果除以FileSize就可以的得到压缩比：486948/13875=35.10。
此时压缩比是在保持图像质量与应用要求一致的前提下得到的，它可以使得单位时间内传输的数据量大约是压缩前的35倍。
利用上述原理，请写出在MATLAB中如何计算得到压缩比。
>> k=imfinfo('bubbles25.jpg');>> image_bytes=k.Width*k.Height*k.BitDepth/8;>> compressed_bytes=k.FileSize;>> compression_ratio=image_bytes/compressed_bytescompression_ratio =35.09541.2.3 如图（Fig5.07(a).jpg）所示，把原始图像以tiff格式存储为无压缩的名为“sf.tif”的图像，且像素不变，但尺寸减小为1.5*1.5英寸。
写出实验步骤。
1.2.4 将double类图像“ >>f=[1 2;3 4]”转换为二值图像，其中1、2变为0,3、4变为1。
请写出实验步骤。
1.2.5 利用数组索引的概念，写出实现下列图像的实验步骤。
1.2.5 设A=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9]和B=[0 2 4; 3 5 6; 3 4 9]计算A==B,A>=B的结果。
1.2.6 设A=[1 2 0; 0 4 5],B=[1 -2 3; 0 1 1],计算A&B, xor(A,B), all(A), any(A), all(B), any(B)的结果。
实验2 亮度变换与空间滤波2.1 实验原理2.1.1 亮度变换函数函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本IPT工具。
语法为：g = imadjust (f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)次函数将图像f中的亮度值映射到g中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。