3.3脑部MR图像分割
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以实现各种图像类型之间的相互转换, 如rgb2gray( ) 、ind2gray() 、im2bw( ) 等。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
问题分析及资料
二、典型图像分割方法
基于阈值的 分割方法
边缘检测法
区域法
问题分析及资料
基于阈值的分割方法 01
在众多的图像分割算法中，阈值分割是应用最广泛，方法最简单的图像分割技术， 这种方法的实现过程是先根据图像的灰度直方图得到阈值，根据阈值将图像的灰度 进行分级，把同一灰度等级的图像视为同一个物体，这要做的好处是能够实现对数 据量的压缩，也就节省了大量的图像信息处理和分析的时间，因此，基于阈值的分 割方法是图像识别之前对图像进行预处理最常用的方法之一。它特别适用于灰度差 比较大的灰度图像。不管用何种方法选取阈值，一幅原始图像取单阈值T 分割后的 图像可定义为 ： 这样得到的是一幅二值图像。因为阈值分割方法的特点是计算省时、简单，在很多 场合得到了广泛的应用。这种算法的实现过程如下 ： 1) 将彩色图像转化为灰度图像 ； 2) 计算直方图，根据直方图选取阈值 ； 3) 根据阈值进行图像分割。阈值分割对于直方图有明显波谷的图像可以取得很好的 效果，主要包括全局阈值分割和动态阈值分割两种。
脑部MR图像分 割
By:马春杰/罗曼/黄婕 /黄筱航/郭锟忠
脑部MR图像分割 • 第一部分 | 实验目标 • 第二部分 | 问题分析及资料
目录
Contents
• 第三部分 | 研究方法与方 案 • 第四部分 | 实验结果
• 第五部分 | 讨论与结论
小结 • 第六部分 | 收获与感想
Part.1
实验目标
实验目标
关于图像分割
MATLAB 语言是一种优秀的计算机语言，具有数学运算能力是它的突出优秀之一， 许多在 C 语言中很复杂的问题在 MATLAB语言编程中只需要一条专用指令就能完成。 图像分割是图像处理的一项关键技术， 在图像识别系统中起着重要的作用，至今已
经提出了很多种方法，但是每种分析方法都是针对具体问题和具体情况的，没有任何一
问题分析及资料
边缘检测法 02
图像的边缘对人的视觉具有重要意义， 但人们看到一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘， 灰度或结构信息的突变处成为边缘。图像的边缘有方向性和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化缓 慢，垂直于边缘方向像素变化剧烈，边缘上的这种变化可用微分算子检测出来，常用已接导数来检 测边缘，基于一阶导数的检测边缘有 ：Roberts 算子，Sober 算子， Prewitt 算子。边缘检测是医学 图像处理的关键技术之一, 目的是在有噪声背景的图像中确定出目标物边界的位置。它在医学图像匹 配、肿瘤病灶确定、造影血管检测、冠心病诊断、左心室边缘抽出等方面占有举足轻重的地位。 在 图像处理上, 一般都认为局部极值点或灰度发生急剧变化的点即为边缘。 它可以粗略地分为: 阶跃边 缘(step edge) 和屋顶边缘 (roof edge) 以及线性边缘(Line edge) 三种。
种方法是适合于所有图像的，也并没有人给出选择图像分割方法的具体的标准， 这就给 图像分割带来了很大的困难和实际的问题，因为图像分割方法都很多，只要能够有效的 将图像处理中需要的感兴趣的区域从图像背景中区分出来，成为一个独立的整体，那么 这种方法就是有效的。
实验目标
实验目标
提取图(a),(c),(d)中的脑肿瘤 (结果如图(b))
问题分析及资料
图像格式转换 生长因子的联合应用
MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型, 分别为真彩色图像 (RGB)、索
引色图像、灰度图像 (I)和二值图像(BW)。许多图像处理工作对图像类型有特 定的要求。 比如要对一幅索引图像滤波,首先要把它转换成真彩色图像或灰度
图像, 直接滤波的结果是毫无意义的。在图像处理工具箱中有类型转换函数可
添加内容 添加内容 ,将窗口区域的图像数据线性地转 所谓加窗显示是指通过限定一个窗口 添加内容
换到显示器的最大显示范围内, 高于或低于窗口上下限的图像数据则分 别设置为最高或最低的显示值。这样通过动态地调节窗口的窗宽和窗 位, 就可以观察到医学图像的全部信息。MATLAB图像处理工具箱提供 了多种动态调整图像对比度和亮度的函数。
3
区域法
4
具有明显特征的特殊图像的分析方法
本次选题为脑部MR图像的分割，运用算法对灰度图像的相邻像素值进行相减，
并设定一个阈值，将大于此阈值的像素点设为边缘点，并将其保存下来，用
plot函数将这些像素点连接起来，以达到对肿瘤的分割的目的。
问题分析及资料
图像的读入
MATLAB图像处理工具箱提供的 dicom read ( ) 函数支持读入多种图像类型的DICOM格式。 一般来说, DICOM格式文件的数据元素存储的是经过变换后的图像数据, 笔者可以根据读入
的图像数据 X以及图像的信息 meta data得到相应的图像 CT值。转换公式为:Hu = a .＊ X + b 。
其 中:a为meta data . Rescale Slope ; b为 meta data . Rescale Intercept。
问题分析及资料
图像的显示
目前的DICOM图像一般都是 16位, 即其显示范围可以达到65536, 然而屏幕显示范围只有 0 ～ 255, 故需要定义像素的CT值到屏幕像素 对应的灰度值 ( 0 ～ 55) 的映射。常用加窗显示的线性映射来实现 。
问题分析及资料
通常用以下两种函数做图像的显示和分析: 生长因子的联合应用
（a） imshow( ) 函数。该函数自动设置图像窗口、坐标轴和图像属性。可以设定预显示
的上下限,也可以调用函数imcon_trast()生成一个 adjust contrast tool ,它可以可视地调整当 前灰度图像的对比度和亮度。 （b） imtool( ) 函数。该函数提供了一个显示图像及实现常用图像处理任务的集成环境,它 逐渐替代了函数 imview( )。该函数几乎支持任何数据类型的图像, 它不仅拥有 imshow( )函 数的功能,而且可打开其他几个有助于显示及分析的可视工具,如像素区域工具、图像信息工 具和对比度调节工具。根据分析图像的需要,可以通过调节显示范围或滑动鼠标, 自由的调节 对比度来显示图像的不同组织。
图a
图b
图c
图d
Part.2
问题分析及资料
问题分析及资料
图像分割的方法
图像分割方法也有很多种方式，我们通过查询文献和网上收集资料等多种 添加标题 方法，总结出了常用的分割方法分为四类：
1 2 基于阈值分割的分割方法 边缘检测方法 点击此处添加标题点击此处添加标题 霸象文化PPT模板，请勿盗版。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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二、典型图像分割方法
基于阈值的 分割方法
边缘检测法
区域法
问题分析及资料
基于阈值的分割方法 01
在众多的图像分割算法中，阈值分割是应用最广泛，方法最简单的图像分割技术， 这种方法的实现过程是先根据图像的灰度直方图得到阈值，根据阈值将图像的灰度 进行分级，把同一灰度等级的图像视为同一个物体，这要做的好处是能够实现对数 据量的压缩，也就节省了大量的图像信息处理和分析的时间，因此，基于阈值的分 割方法是图像识别之前对图像进行预处理最常用的方法之一。它特别适用于灰度差 比较大的灰度图像。不管用何种方法选取阈值，一幅原始图像取单阈值T 分割后的 图像可定义为 ： 这样得到的是一幅二值图像。因为阈值分割方法的特点是计算省时、简单，在很多 场合得到了广泛的应用。这种算法的实现过程如下 ： 1) 将彩色图像转化为灰度图像 ； 2) 计算直方图，根据直方图选取阈值 ； 3) 根据阈值进行图像分割。阈值分割对于直方图有明显波谷的图像可以取得很好的 效果，主要包括全局阈值分割和动态阈值分割两种。
脑部MR图像分 割
By:马春杰/罗曼/黄婕 /黄筱航/郭锟忠
脑部MR图像分割 • 第一部分 | 实验目标 • 第二部分 | 问题分析及资料
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Contents
• 第三部分 | 研究方法与方 案 • 第四部分 | 实验结果
• 第五部分 | 讨论与结论
小结 • 第六部分 | 收获与感想
Part.1
实验目标
实验目标
关于图像分割
MATLAB 语言是一种优秀的计算机语言，具有数学运算能力是它的突出优秀之一， 许多在 C 语言中很复杂的问题在 MATLAB语言编程中只需要一条专用指令就能完成。 图像分割是图像处理的一项关键技术， 在图像识别系统中起着重要的作用，至今已
经提出了很多种方法，但是每种分析方法都是针对具体问题和具体情况的，没有任何一
问题分析及资料
边缘检测法 02
图像的边缘对人的视觉具有重要意义， 但人们看到一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘， 灰度或结构信息的突变处成为边缘。图像的边缘有方向性和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化缓 慢，垂直于边缘方向像素变化剧烈，边缘上的这种变化可用微分算子检测出来，常用已接导数来检 测边缘，基于一阶导数的检测边缘有 ：Roberts 算子，Sober 算子， Prewitt 算子。边缘检测是医学 图像处理的关键技术之一, 目的是在有噪声背景的图像中确定出目标物边界的位置。它在医学图像匹 配、肿瘤病灶确定、造影血管检测、冠心病诊断、左心室边缘抽出等方面占有举足轻重的地位。 在 图像处理上, 一般都认为局部极值点或灰度发生急剧变化的点即为边缘。 它可以粗略地分为: 阶跃边 缘(step edge) 和屋顶边缘 (roof edge) 以及线性边缘(Line edge) 三种。
种方法是适合于所有图像的，也并没有人给出选择图像分割方法的具体的标准， 这就给 图像分割带来了很大的困难和实际的问题，因为图像分割方法都很多，只要能够有效的 将图像处理中需要的感兴趣的区域从图像背景中区分出来，成为一个独立的整体，那么 这种方法就是有效的。
实验目标
实验目标
提取图(a),(c),(d)中的脑肿瘤 (结果如图(b))
问题分析及资料
图像格式转换 生长因子的联合应用
MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型, 分别为真彩色图像 (RGB)、索
引色图像、灰度图像 (I)和二值图像(BW)。许多图像处理工作对图像类型有特 定的要求。 比如要对一幅索引图像滤波,首先要把它转换成真彩色图像或灰度
图像, 直接滤波的结果是毫无意义的。在图像处理工具箱中有类型转换函数可
添加内容 添加内容 ,将窗口区域的图像数据线性地转 所谓加窗显示是指通过限定一个窗口 添加内容
换到显示器的最大显示范围内, 高于或低于窗口上下限的图像数据则分 别设置为最高或最低的显示值。这样通过动态地调节窗口的窗宽和窗 位, 就可以观察到医学图像的全部信息。MATLAB图像处理工具箱提供 了多种动态调整图像对比度和亮度的函数。
3
区域法
4
具有明显特征的特殊图像的分析方法
本次选题为脑部MR图像的分割，运用算法对灰度图像的相邻像素值进行相减，
并设定一个阈值，将大于此阈值的像素点设为边缘点，并将其保存下来，用
plot函数将这些像素点连接起来，以达到对肿瘤的分割的目的。
问题分析及资料
图像的读入
MATLAB图像处理工具箱提供的 dicom read ( ) 函数支持读入多种图像类型的DICOM格式。 一般来说, DICOM格式文件的数据元素存储的是经过变换后的图像数据, 笔者可以根据读入
的图像数据 X以及图像的信息 meta data得到相应的图像 CT值。转换公式为:Hu = a .＊ X + b 。
其 中:a为meta data . Rescale Slope ; b为 meta data . Rescale Intercept。
问题分析及资料
图像的显示
目前的DICOM图像一般都是 16位, 即其显示范围可以达到65536, 然而屏幕显示范围只有 0 ～ 255, 故需要定义像素的CT值到屏幕像素 对应的灰度值 ( 0 ～ 55) 的映射。常用加窗显示的线性映射来实现 。
问题分析及资料
通常用以下两种函数做图像的显示和分析: 生长因子的联合应用
（a） imshow( ) 函数。该函数自动设置图像窗口、坐标轴和图像属性。可以设定预显示
的上下限,也可以调用函数imcon_trast()生成一个 adjust contrast tool ,它可以可视地调整当 前灰度图像的对比度和亮度。 （b） imtool( ) 函数。该函数提供了一个显示图像及实现常用图像处理任务的集成环境,它 逐渐替代了函数 imview( )。该函数几乎支持任何数据类型的图像, 它不仅拥有 imshow( )函 数的功能,而且可打开其他几个有助于显示及分析的可视工具,如像素区域工具、图像信息工 具和对比度调节工具。根据分析图像的需要,可以通过调节显示范围或滑动鼠标, 自由的调节 对比度来显示图像的不同组织。
图a
图b
图c
图d
Part.2
问题分析及资料
问题分析及资料
图像分割的方法
图像分割方法也有很多种方式，我们通过查询文献和网上收集资料等多种 添加标题 方法，总结出了常用的分割方法分为四类：
1 2 基于阈值分割的分割方法 边缘检测方法 点击此处添加标题点击此处添加标题 霸象文化PPT模板，请勿盗版。