混合空间增强法在骨骼图像处理实验报告(附代码)
图像处理实验报告——图像增强
期：2013 年 3 月 31 日
1、实验室名称：
光电楼 329、老计算机楼 309 机房
2、实验项目名称：
图像增强
3、实验原理：
图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢 复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另 一些信息，以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理，这里主 要用空间域的方法进行增强。空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤 波。 1.灰度变换
4、实验目的：
1． 熟悉和掌握利用 Matlab 工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理 基本步骤。 2． 熟练掌握各种空间域图像增强的基本原理及方法。 3． 了解光电图像的基本噪声和噪声模型；了解数字图像空间域平滑滤波和锐
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资配0料不置试仅技卷可术要以是求解指，决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高高与中中带资资负料料荷试试下卷卷高问总中题体资，配料而置试且时卷可，调保需控障要试各在验类最；管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下，安与要全过加，度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高；试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中，核资或对料者定试对值卷某，弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试，.卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置，弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误，试高要方中求案资技，料术编试交写5、卷底重电保。要气护管设设装线备备置敷4高、调动设中电试作技资气高，术料课中并中3试、件资且包卷管中料拒含试路调试绝线验敷试卷动槽方设技作、案技术，管以术来架及避等系免多统不项启必方动要式方高，案中为；资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资，管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装，工置合作调理并试利且技用进术管行，线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确：指灵在导活分。。线对对盒于于处调差，试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷，术调应问试采题技用，术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔，变开需压处要器理在组；事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故，资障强料时电、，回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资，料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而，与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检，卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
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。
数字图像处理实验报告(空间域图像增强)
实验报告实验名称空间域图像增强课程名称数字图像处理姓名成绩班级学号日期地点1.实验目的（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；（2）通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；（3）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2.实验环境（软件、硬件及条件）Windws7MATLAB 6.x or above3.实验方法对如图4.1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img和cell_128.img进行如下处理：（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。
（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。
①不加门限；②加门限T=(1/2)*avg(f(m,n)), 其中avg（f(m,n)=(1/N^2)*f(i,j)）本次实验中的第一题，是对图像进行直方图统计和均衡化，在Matlab中有imhist()函数和histeq()函数直接调即可获得相应结果，代码如下：close all;clear all;fid=fopen('cell_128.img','r');image1=fread(fid,[128,128],'uint8');image1=uint8(image1);fclose(fid);subplot(2,2,1);%显示原图像imshow(image1,[]);title('原图像');subplot(2,2,2);%统计图像直方图imhist(image1);title('原图像直方图');%直方图均衡化ima=histeq(image1);subplot(2,2,3);%显示均衡化后的图像imshow(ima);title('直方图均衡化后图像');subplot(2,2,4);%显示直方图均衡化后的图像直方图imhist(ima);title('直方图均衡化后的直方图');本次实验的第二题，是对图像进行加噪后平滑，噪声为点噪声，分别采用不加门限的四邻域平均法和加门限的四邻域平均法进行平滑。
图像增强(灰度图像-空间域)实验报告
给予二阶微分的图像处理—拉普拉斯算子
0
-1
0
-1
4
-1
0
-1
0
以下两个模板是Sobel算子
-1 -2 -1
0 0 0
1 2 1
-1 0 1
-2ห้องสมุดไป่ตู้0 2
-1 0 1
二：使用Visual C++编写程序，利用对比度拉伸（Contrast stretching）和对数变换(Log transformation)的方法，对本目录下的图gray001.bmp进行操作，以凸显图像中的细节信息。根据图像的具体情况自行选择具体的变换函数，以达到最佳处理效果。
1.（第一组模板用于平滑处理）
3x3
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/9
1/16 2/16 1/16
2/16 4/16 2/16
1/16 2/16 1/16
5x5
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
1/25 1/25 1/25 1/25 1/25
通过以上实验可知平滑模板可以将原始图像平滑，但是在这三幅图例子中改变很小；锐化模板锐化效果比较明显。
二：对图像gra其中参数选择为第一个坐标点为（40，20）第二个坐标点为（130，150）
与原图像比较可以看到对比度有所增强，细节更突出。
对图像gray001.bmp进行对数变换得到如下图像：
其中对数变换参数选择为C=50，与原图像比较可知图像细节更加突出，特别是图像右下角部分。
通过此实验，掌握了空间域利用模版进行图像平滑和增强的基本方法；对图像平滑和增强的效果建立了直观的印象，加深对图像处理算法原理的理解；通过此次实验，还掌握图像灰度变换的一些基本方法。
一种骨科X线片的混合图像增强算法
一种骨科X线片的混合图像增强算法
钟科;潘保昌;郑胜林;梁坚
【期刊名称】《计算机技术与发展》
【年(卷),期】2009(019)006
【摘要】为了改善骨科X线片的清晰度,增强其对比度,突出骨骼的细节及边缘,文中提出了一种有效的混合图像增强算法.该算法首先用拉普拉斯变换突出图像的细节,用梯度法突出其边缘,接着用平滑过的梯度图像掩蔽拉普拉斯图像,再经过二阶巴特沃思高通滤波和高频加强滤波后得到锐化图像,最后经过灰度变换得到最终的增强图像.实验结果表明该算法比传统的采用单一算法如灰度变换、直方图均衡化或对比度自适应直方图均衡化的效果更好.
【总页数】4页(P124-126,130)
【作者】钟科;潘保昌;郑胜林;梁坚
【作者单位】广东工业大学,信息工程学院,数字图像技术研究所,广东,广州,510006;广东工业大学,信息工程学院,数字图像技术研究所,广东,广州,510006;广东工业大学,信息工程学院,数字图像技术研究所,广东,广州,510006;广东工业大学,信息工程学院,数字图像技术研究所,广东,广州,510006
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于à Trous算法的水下图像增强算法 [J], 黄允浒;韩燕;吐尔洪江·阿布都克力木
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3.一种图像增强的混合算法研究 [J], 张龙涛;孙玉秋
4.一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法 [J], 陈皓月;钱钧;姜文涛;杨一洲;宋磊;黄西莹
5.一种基于Retinex算法的雾天图像增强算法 [J], 陈静
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实验一图像增强
实验一图像增强第一篇：实验一图像增强《数字图像处理》实验报告实验一图像增强班级：姓名：学号：实验目的一、熟悉MATLAB中的图像处理工具箱。
二、熟悉MATLAB中常用的图像处理函数。
三、掌握图像增强的基本原理与实现方法，掌握基本的空间域操作。
四、了解imread、imshow、imhist、imwrite、rgb2gray、mat2gray、imresize、imrotate、imtransform等函数的使用方法。
五、实验内容1．熟悉MATLAB图像处理工具箱的功能及常用的图像处理函数。
2．实现“DIPUM2E_PROJECT_STATEMENTS”中的PROJECT2.1、2.2、2.3、2.5、3.1、3.5、3.6六、实验结果第一题function I = isinteger(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a numeric array.');endA = double(A);I = A == floor(A);A=[6.1 2.1;0.1 2] isinteger(A)结果ans = 0 0 0 1 2.2代码function E = iseven(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a numeric array.');end A = double(A);E = floor(A/2)==(A/2);A=[3 5;0.1 6] iseven(A)结果ans =《数字图像处理》实验报告0 0 0 1 2.3代码function D = isodd(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a numeric array.');endA = double(A);D = floor((A + 1)/2)==((A + 1)/2);A=[2 3;6 1] isodd(A)结果 ans = 0 1 0 1 2.5代码function [I, map] = imagein1(path)if nargin < 1 path = pwd;endoriginal_directory = pwd;[file, pathname] = uigetfile('*.*', 'Image Open');if isequal(file, 0)| isequal(pathname, 0)disp('Image input canceled.');I = [];map = [];else[I, map] = imread(file);end 结果>>imagein1 Image input canceled.ans = []3.1、代码《数字图像处理》实验报告function z = intxform(s, map)classin = class(s);[s, revertclass] = tofloat(s);x = linspace(0, 1, numel(map))';y = map(:);z = interp1(x, y, s, 'linear');z = revertclass(z);A=imread('Fig0210(a).tif');subplot(2,1,1);imshow(A) ;t = linspace(0, 1, 256);map = t.^2;z = intxform(A, map);subplot(2,1,2);imshow(z);结果：3.5、代码function w = genlaplacian(n)if ~isinteger1(n)| n <= 0 | iseven(n)error('n must be a positive, odd integer')end center =(n^2)imfilter(fd, genlaplacian(3), 'replicate');g5 = fdimfilter(fd, genlaplacian(9), 'replicate');g15 = fdimfilter(fd, genlaplacian(25),'replicate');subplot(2,3,1);imshow(fd);title('a');subplot(2,3,2);imsh ow(g3);title('b');subplot(2,3,3);imshow(g5);title('c');subplot(2,3,4); imshow(g9);title('d');subplot(2,3,5);imshow(g15);title('e');subplot( 2,3,6);imshow(g25);title('f');结果：《数字图像处理》实验报告3.6 代码：w = fspecial('unsharp', 0);f =imread('Fig0217(a).tif');imshow(f)g = imfilter(f, w, 'replicate');figure, imshow(g)结果七、本实验的心得体会通过本实验的学习与实践，我学到了很多图像处理的技巧，掌握图像增强的基本原理与实现方法，掌握基本的空间域操作，也对学习图像处理产生了更多的兴趣。
数字图像处理实验报告——图像增强实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_______________姓名_______________学号_______________电气与信息学院和谐勤奋求是创新2.编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 14.采用不同的梯度算子对b lurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
[I,m ap]=im read('trees.tif');I=double(I);subplo t(2,3,1)imshow(I,m ap);title(' Original Im age');[Gx,Gy]=gradie nt(I); % gradie n t calcul ationG=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy); % matrixJ1=G; % gradie nt1subplo t(2,3,2)imshow(J1,m ap);title(' Operator1 Im age');J2=I; % gradie nt2 K=find(G>=7);J2(K)=G(K);subplo t(2,3,3)im show(J2,m ap);title(' Operator2 Im age');J3=I; % gradie n t3 K=find(G>=7);J3(K)=255;subplo t(2,3,4)im show(J3,m ap);title(' Operator3 Im age');J4=I; % gradie n t4 K=find(G<=7);J4(K)=255;subplo t(2,3,5)im show(J4,m ap);title(' Operator4 Im age');J5=I; % gradie nt5 K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;subplo t(2,3,6)im show(J5,m ap);title(' Operator5 Im age');5.自己设计锐化空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像；附录：可能用到的函数和参考结果**************报告里不能用参考结果中的图像1)采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]滤波I=im read('moon.tif');T=double(I);subplo t(1,2,1),im show(T,[]);title('Origin al Im age');w =[1,1,1;1,-8,1;1,1,1];K=conv2(T,w,'sam e');subplo t(1,2,2)im show(K);title('Laplacian Transf orm ation');图2.9 初始图像与拉普拉斯算子锐化图像2)编写函数w = genlap lacia n(n)，自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5×5的拉普拉斯算子：w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1]functi on w = genlap lacia n(5)%Com put es the Laplac ian operat orw = ones(n);x = ceil(n/2);w(x, x) = -1 * (n * n - 1);3)分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对blurry_mo on.tif进行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
实验四、图像增强实验报告
桂林理工大学实验报告班级软件15-1班学号3152012011124 姓名周奎良同组实验者实验名称实验四图像增强日期2018年11月18 日一、实验目的1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法5利用MATLAB程序进行图像增强。
二、实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间域处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
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。
直方图均衡化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。
处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。
从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。
数字图像处理——图像空余增强实验源代码及实验报告
试验一一, 实验目的上机实验是为训练学生的实际程序设计能力安排的、包含在教学课时内的教学内容。
实验目的是：1 , 进一步深入理解相关部分的基本概念和授课内容。
2, 进一步提高实际动手进行程序设计的能力。
二，实验要求（1）, 熟悉Matlab软件、编程以及图像处理工具箱。
掌握Matlab的操作界面和基本操作流程掌握m文件的使用掌握Matlab关于图像的读入、输出的处理函数，比如：imread、imshow、figure、Subplot、imwrite、colormap(2), 利用图像处理工具箱进行空域图像增强实验利用Matlab的图像处理工具箱中提供的函数进行“点运算”利用Matlab的图像处理工具箱中提供的函数进行“算术运算”灰度切割、分段线性变换、位图切割：需要进行Matlab编程图像平均减少噪声：需要进行Matlab编程要求至少实现5个（包括5个）以上的，在课程中讲过的图像空域增强方法。
三，程序设计基本思想Matlab关于图像的读入，输出的处理函数以及matlab图像处理工具箱里的函数可在matlab中能直接调用，多做几个试验就能熟练掌握运用这几个函数；后面的需要用matlab编程来实现数字图像处理功能的试验需自己编写源程序，做完以上两个部分，这个试验就完成了。
四，原理概述a)学会调用matlab图像处理工具箱的函数，这个可以在matlab中直接试验。
b)第二部分，要求用matlab编程工具来实现图像的灰度切割，位图切割等功能。
（1），灰度切割的原理：灰度切割实际上是分段函数线性变换的一种处理方法，他所要实现的主要功能是变幻某一段灰度值的灰度值（将之变亮或变暗或根据要求做其他方面的变幻），编写源程序时只需提出带改变部分的灰度值，对其进行符合要求的变化即可。
（2），位图切割的原理：位图切割同样是分段线性变换的一种，不同的是文图切割中把一幅图像“分个八层”，每层都含有原图的部分信息，编写源代码时，可以去提出或除某一位图，显示出代表的信息。
实验二 图像增强处理实习报告
实验二图像增强处理实习报告1.实验目的和内容1.1.实验目的掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的1.2.实验要求熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。
理解直方图的含义，能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。
1.3.软件和数据ENVI 软件。
TM 图像数据。
上次实验合成后的图像数据文件AA。
1.4.实验内容图像的彩色合成显示图像的基本拉伸方法图像均衡化方法图像规定化2.实验过程通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。
2.1.图像合成图像合成方法：伪彩色合成、彩色合成两种方式。
其中彩色合成包括：真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。
操作：使用（4，3，2）进行RGB 合成显示图像。
图像窗口为#1。
移动图像窗口的红色选框到玄武湖，将光标十字放在红框内，双击，显示光标位置窗口。
该窗口中出现了Scrn 和Data，二者后面的RGB 的值是不同的。
2.1.1伪彩色合成在新的窗口显示第4 波段图像，窗口为#2。
操作：菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…，选择Band 4，确定。
在“Density Slice”窗口中，点击“应用”按钮，窗口#2 的图像变成了彩色。
设置默认的分级数为3 个：在“Density Slice”窗口，点击Options-Set number of default range,输入3，确定。
点击Options-Apply default range，点击Apply 按钮。
查看窗口#2 内的变化。
重复上面步骤，设置分级数为10，查看图像的变化。
基本的特征是：长江是绿色的，玄武湖是红色的。
在新的窗口显示波段4，窗口编号为#3。
菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-ENVI Color table…依次点击Color Tables 下的颜色方案列表，查看#3 图像的变化。
空间域图像增强实验
1.空间伸展imadjust ( f, [ low_in high_in ], [ low_out high_out ], gamma )gamma所表示的意义：>1 ---------- 凹曲线<1 ---------- 凸曲线=1 ---------- 直线2均衡化直方图I=double(imread('lena_gray.jpg'));figure,imshow(I,[])N=32;Hist_image=hist(I(:),N); %直方图%使用函数histeq对图像进行直方图均衡，histeq的语法为g = histeq( I, N); % nlev为输出的灰度级数，通常取256，默认64figure, imhist(g);3常用的灰度平滑锐化2．实验原理锐化和平滑是图像增强的重要手段，采用前者可以突出图像的细节，采用平滑可以滤除图像中的噪声，从而达到图像清晰的目的3.实验程序clear allclose all% 0. 原图I=double(imread('lena_gray.jpg'));figure,imshow(I,[])% 1.均值低通滤波H=fspecial('average',5);F{1}=double(filter2(H,I));figure,imshow(F{1},[]);% 2.gaussian 低通滤波H=fspecial('gaussian',7,3);F{2}=double(filter2(H,I));figure,imshow(F{2},[]);% 3.增强图像=原图-均值低通滤波F{3}=2*I-F{1};figure,imshow(uint8(F{3}),[]);% 4. 增强图像=原图-高斯低通滤波F{4}=2*I-F{2};figure,imshow(uint8(F{4}),[]);%5. 'prewitt'边缘算子增强H=fspecial('prewitt');F{5}=uint8(I+filter2(H,I));figure,imshow(F{5},[]);%6. 'sobel'边缘算子增强H=fspecial('sobel');F{6}=uint8(I+filter2(H,I));figure,imshow(F{6},[]);4.实验结果和分析5.思考题。
混合空间增强法在骨骼图像处理实验报告(附代码)
一、 实验目的 1. 熟悉matlab 软件图像处理工具2. 理解和掌握混合空间增强法在图像处理中的应用二、 实验内容下图是人体骨骼核扫描图像，要求通过混合空间增强法突出骨骼的更多细节来增强图像。
三、 实验步骤 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。
原始图像Sobel 梯度处理5*5均值滤波拉普拉斯锐化图像相乘图像相加幂律变换图像相加四、实验结果五、实验分析步骤2中,使用的拉普拉斯算子为[-1,-1,—1；-1,8，—1;-1，-1，—1](或[0 1 0，1 -4 1，0 1 0］)操作后滤波，为了便于显示，对图像进行了标定,这一步先对图像进行初步的锐化滤波。
步骤3中,由于使用的模板如上，让常数c=1,简单的将原图和图2相加就可以得到一幅经过锐化过的图像。
（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.）步骤4中，对原图像试用Sobel梯度操作，分量gx为［-1,—2，-1;0,0,0；1，2,1］，而分量gy为[—1,0，1；—2，0，2;—1,0，1］的模板。
（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)步骤5中,使用大小为5＊5的一个均值滤波器得到平滑后的Sobel梯度图像。
图像处理综合实验报告
图像处理综合实验报告一、引言图像处理是计算机科学中的重要研究领域，其应用范围广泛，涵盖了图像增强、图像分割、图像识别等多个方面。
本实验旨在通过综合实验的方式，探索图像处理的基本方法和技术，并对实验结果进行分析和总结。
二、实验目的1. 了解图像处理的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理工具和算法；3. 掌握图像处理中常见的操作和技术；4. 分析实验结果并提出改进意见。
三、实验步骤1. 实验准备在实验开始之前，我们需要准备一台计算机和图像处理软件，例如MATLAB、Python等。
同时，需要收集一些图像数据作为实验样本。
2. 图像增强图像增强是图像处理中常用的操作，旨在改善图像的质量和视觉效果。
我们可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来实现图像增强。
在实验中，我们可以选择一些常见的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸等。
3. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和平滑图像。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
在实验中，我们可以选择适合实验样本的滤波算法，并对比不同滤波算法的效果。
4. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
在实验中，我们可以选择一种或多种图像分割算法，并对比它们的分割效果和计算复杂度。
5. 图像识别图像识别是图像处理的重要应用之一，它可以用于识别和分类图像中的对象或特征。
在实验中，我们可以选择一些常用的图像识别算法，如模板匹配、神经网络等，并通过实验样本进行图像识别的实验。
四、实验结果与分析1. 图像增强实验结果我们选取了一张低对比度的图像作为实验样本，经过直方图均衡化和灰度拉伸处理后，图像的对比度得到了明显的改善，细节部分更加清晰。
2. 图像滤波实验结果我们选取了一张带有高斯噪声的图像作为实验样本，经过均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理后，图像的噪声得到了有效的去除，图像更加平滑。
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，。
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。
基于Matlab工具的医学图像混合空间增强算法研究
基于Matlab工具的医学图像混合空间增强算法研究
王俊玮;邓久强
【期刊名称】《通讯世界》
【年(卷),期】2016(000)018
【摘要】随着科技的不断发展,医学X光图像在医学诊断中的作用不断加强.所以对医学图像进行改善,凸显出有效、有价值的信息,显得尤为重要.本次医学图像混合空间增强算法研究是运用Matlab工具,对人体骨骼图像进行增强锐化处理.医学原图像中人体骨骼对比度不够、比较模糊、边缘不够清晰.对此特点应该采取的策略是首先进行直方图均衡化、规定化提升对比度,然后用Laplace变换突出图像中的小细节,接着用canny算子进行边缘检测,最后将Laplace变换后的图像与边缘检测后的图像相乘,再加上提升对比度后的图像,得到混合空间增强图像.
【总页数】2页(P238-239)
【作者】王俊玮;邓久强
【作者单位】西南交通大学,成都610031;西南交通大学,成都610031
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于Matlab工具的医学图像混合空间增强算法研究 [J], 王俊玮;邓久强;
2.基于MATLAB的X线医学图像混合空域增强处理研究 [J], 潘晓东;蒋元林
3.基于直方图的X线医学图像增强及Matlab实现 [J], 张艺雪
4.基于Matlab的X线医学图像增强与直方图处理方法 [J], 袁丽婷;邱力军
5.基于MATLAB的医学图像增强技术课件设计 [J], 王瑾德;高晓红;杨烨
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一、 实验目的1. 熟悉matlab 软件图像处理工具2. 理解和掌握混合空间增强法在图像处理中的应用 二、 实验内容下图是人体骨骼核扫描图像，要求通过混合空间增强法突出骨骼的更多细节来增强图像。
三、 实验步骤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。
原始图像Sobel 梯度处理5*5均值滤波拉普拉斯锐化图像相乘图像相加幂律变换图像相加四、实验结果五、实验分析步骤2中，使用的拉普拉斯算子为[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1]（或[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]）操作后滤波，为了便于显示，对图像进行了标定，这一步先对图像进行初步的锐化滤波。
步骤3中，由于使用的模板如上，让常数c=1，简单的将原图和图2相加就可以得到一幅经过锐化过的图像。
（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。
）步骤4中，对原图像试用Sobel梯度操作，分量gx为[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1],而分量gy为[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]的模板。
(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)步骤5中，使用大小为5*5的一个均值滤波器得到平滑后的Sobel梯度图像。
（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）步骤6中，将拉普拉斯图像（即图3）与平滑后的梯度图像（即图5）进行点乘。
（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）步骤7中，将乘积图像（即图6）与原图像相加就产生一幅需要的锐化图像。
（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）步骤8中，我们希望扩展灰度范围，对图7进行幂率变换处理，r=0.5，c=1，然后即可对图像进行幂率变换（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）六、实验遇到的问题及解决1.问题：Attempt to execute SCRIPT imadd as a function:D:\大学学习\大三上\数字图像处理\作业\imadd.m解决：imadd是关键字，不要将其命名为m文件名，可以改成add1等2.问题：Error using imadd (line 69)X and Y must have the same size and class or Y must be a scalar double.解决：通过网上搜索找到：I think one of your images is RGB (size(...,3)==3) and the other is grayscale (size(...,3)==1). Say the vasculature image a is grayscale and the activation image c is RGB. To convert a to RGB to match c, use ind2rgb, then add.aRGB = ind2rgb(a,gray(256)); % assuming uint8Alternatively, you could do aRGB = repmat(a,[1 1 3]);.Or to put the activation image into grayscale:cGray = rgb2gray(c);另外，也要将图像大小设置为一致，如：I1 = imresize(I,[800 500])3、问题：Undefined function 'conv2' for input arguments of type 'double' and attributes 'full3d real'. Error in filter2 (line 59) y = conv2(hcol, hrow, x, shape);解决：添加I1 = rgb2gray(I);七、其他方法探究几种经典的锐化算子对人体骨骼图像处理后的视觉效果并不太理想．所以提出一种混合空间增强算法．首先进行对比度提升，然后用Laplace变换突出图像中的小细节．接着用canny 算子进行边缘检测．最后将Laplace变换后的图像与边缘检测后的图像相乘．再加上提升对比度后的图像．得到混合空间增强图像。
“canny”算子用法B=edge(I,'Canny',0.04);经比较，可知其主要区别在与使用的边缘检测算子不同，但最终得到的图像都达到了要求。
八、实验总结刚开始做的时候每个步骤都写成一个独立的M文件，需要每次截图，还遇到了一系列的问题，比如使用图像相加、相乘时报错，原因是两个图像大小格式不一致。
不得不花费大量时间在网上寻找相关的方法教程，这相当麻烦。
后来我采用了将所有代码写入一个M文件中，只改动一些小细节，就能实现生成所想要的图像。
相比较而言，后者节省了时间精力，提高了效率，值得以后我采用这种方法编程。
总的来说。
我在此次的图像处理实验中，收获还是挺大的。
首次我对图像处理的混合空间增强的各种方法有了一个感性的理解，知道了拉普拉斯算子、sobel梯度、均值滤波、幂律变换等。
在架构后编程逻辑后，接下来就是具体实现每一项功能。
在完成本次实验后，显然我对matlab图像处理更加熟练了，同时也巩固了我在书本上学习的相关知识。
另外，不得不说，在实验过程中，我也提高了处理分析问题的能力。
比如，如何快速找到并利用教材、网上资源（特别是一些编程过程中遇到问题的解决方法）。
附录%----------人体骨骼图像处理-------------%clear;clc;%步骤1：输出原图I=imread('1.tif');J = im2double(I); %增强%imshow(J);%title('原始图像1');%步骤2：拉普拉斯操作h =[-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1]; %拉普拉斯算子%h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];J1 =imfilter(J,h); %滤波%imshow(J1);%title('拉普拉斯操作后图像2');%步骤3：将原图和图2相加就可以得到一幅经过锐化过的图像。
%J2=J+J1;J2=imadd(J,J1); %加法%imshow(J2)%title('原图和图2相加后图像3');%步骤4：Sobel梯度操作:hx=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; %生产sobel垂直梯度模板hy=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1]; %生产sobel水平梯度模板gradx=filter2(hx,J,'same');gradx=abs(gradx); %计算图像的sobel垂直梯度grady=filter2(hy,J,'same');grady=abs(grady); %计算图像的sobel水平梯度J3=gradx+grady; %得到图像的sobel梯度%imshow(J3,[]);%title('sobel梯度处理后图像4');%步骤5：5*5均值滤波器得到平滑后的Sobel梯度图像。
h1 = fspecial('average',5) ;J4 = imfilter(J3,h1);%imshow(J4,[]);%title('平滑后的sobel图像5');%步骤6：将拉普拉斯图像与平滑后的梯度图像进行点乘。
J5=J2.*J4;%J5=immultiply(J2,J4);%imshow(J5);%title('图3和图5相乘的掩蔽图像6');%步骤7：将乘积图像（即图6）与原图像相加得到锐化图像。
J6=J+J5;%J6=imadd(J,J5);%imshow(J6);%title('原图和图6求和得到的锐化图像7');%步骤8：对图像进行幂率变换（garmma）gamma=0.5;c=1;J7=c.*J6.^gamma;%imshow(J7);%figure,imshow(J7,[])%title('幂率变换后的最终图像8');。