基于各向异性扩散方程的超声图像去噪与边缘增强
实验一图像去噪
实验一图像去噪 在现代医学中，医学影像技术广泛应用于医学诊断和临床治疗，成为医生诊断和治疗的重要手段和工具。如今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用，核磁共振，超声，计算机X射线断层扫描以及其他的成像技术等，都是无侵害的器官体外成像的有效手段。这些技术丰富了正常的何病态的解剖知识，同时也成为诊断和医疗体系的重要组成部分。 然而，由于不同的成像机理，医学图像往往存在时间、空间分辨率和信噪比的矛盾。医学成像收到各种实际因素的影响，如患者的舒适度，系统的要求等等，需要快速成像。图像中的噪声大大降低了图像的质量，使一些组织的边界变得模糊，细微结构难以辨认，加大了对图像细节识别和分析的难度，影响医学诊断。因此医学图像的去噪处理既要能有效的去处噪声，又要能很好的保留边界和结构信息。本实验通过对测试图像加不同类型的噪声，然后分别用各种滤波法处理，然后以定量分析各种滤波方法的特点。 一．实验原理 1.噪声的分类 根据噪声的统计特征可分为平稳随机噪声和非平稳随机噪声两种。根据噪声产生的来源，大致可以分为外部噪声和内部噪声两类。外部噪声主要有四种常见的形式： （1）光和电的基本性质引起的噪声。如电流可看作电子或空穴运动，这些粒子运动产生随机散粒噪声，导体中的电子流动的热噪声，光量子运动的光量子噪声等。 （2）由机械运动引起的噪声。如接头震动使电流不稳，磁头或磁带抖动等。（3）设备元器件及材料本身引起的噪声。 （4）系统内部电路的噪声。 而在图像中，噪声主要有三个特点： （1）叠加性 （2）随机性 （3）噪声和不同图像区域之间的相关性。
医学图像中，典型的噪声有：高斯噪声，锐利噪声，指数噪声，均匀噪声，脉冲噪声等等。 2.去噪的方法 人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布规律, 发展了各式各样的去噪方法, 其中最为直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频、而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点, 采用低通滤波来进行去噪的方法, 从本质上讲, 图像去噪的方法都是低通滤波的方法, 而低通滤波是一把双刃剑, 它在消除图像噪声的同时, 也会消除图像的部分有用的高频信息, 因此, 各种去噪方法的研究实际是在去噪和保留高频信息之间进行的权衡。 图像平滑处理视其噪声图像本身的特性而定, 可以在空间域也可以在频率域采用不同的措施。空间域里的一些方法是噪声去除, 即先判断某点是否为噪声点, 若是, 重新赋值, 如不是按原值输出。另一类方法是平均, 即不依赖于噪声点的识别和去除, 而对整个图像进行平均运算。在频域里是对图像频谱进行修正, 一般采用低通滤波方法, 而不像在空域里直接对图像的像素灰度级值进行运算。在空间域对图像平滑处理常用领域平均法，中值滤波和秩统计滤波。 2.1 多帧平均法 根据噪声空域随机性的特点，可以有效的压缩噪声，增强有用的信息。设噪声为加性噪声，即： g(x,y)=f(x,y)+n(x,y) 式中个g（x,y)为输出图像，f（x,y)为有用信息，n(x,y)为噪声。被测物保持不动，得到M帧图像，进行叠加后，除以m，使m>M,得到平均图像。 2.2 空间域滤波器 2.1.1 均值滤波 均值滤波是将一个像素及其邻域中所有像素的平均值赋给输出图像中相应的像素, 从而达到平滑的目的。其过程是使一个窗口在图像上滑动, 窗口中心位置的值用窗内各点值的平均值来代替, 即用几个像素的灰度平均值来代替一个像素的灰度。其主要的优点是算法简单、计算速度快, 但其代价是会造成图像一定程度的模糊。为解决邻域平均法造成图像模糊的问题, 可采用阈值法、K 邻点平均法、梯度倒数加权平滑法、最大均匀性平滑法、小斜面模型平滑法等。它们
医学影像工作原理及图像获取方式
医学影像工作原理及图像获取方式 2.2医学超声影像工作原理 超声是指高于人耳听觉范围的声波，通常是指频率高于20 kHz的高频振动机检波，应用于医学诊断的超声频率一般在1MHz至几十MHz之间。自1958年商用超声成像产品问世以来，超声医学设备以其实时性、对人体无损伤、无痛苦、显示方法多样，尤其对人体软组织的探测和心血管脏器的血流动力学观察有其独到之处而成为在医学中应用最为广泛的成像设备之一。 超声在医学中的重要作用在于它不但可以穿透人体，而且可以与身体组织相互作用。超声波穿过人体时要经过折射和反射，这可发生在超声波经过的任何交界面上，其作用就如同光束经过一个非均匀物质一样。超声波的波长很短，从而易于窄脉冲波束的实现，因此超声换能器可以做得小而紧凑。 超声在临床应用中主要分为诊断与治疗两个方面：超声诊断采用的是较高频率（多在2MHz以上）与较低声强的超声波，高频可提高对组织的分辨率，用以获得清晰、细致的声像图，而低声强则可降低对组织损伤的副作用。超声治疗采用的是较低频率（通常<1MHz）与较高声强的超声波，低频超声增大对组织的穿透率，而高声强（特别是聚焦后）超声可对组织产生生物效应，用于选择性破坏局灶性病变。 2.2.1超声设备与种类 超声诊断主要应用超声良好的指向性和与光相似的反射、散射、衰减及多普勒(Doppler)效应等物理特性，采用不同的扫查方法，将超声发射到人体内，并在组织中传播，当正常组织或病理组织的声阻抗有一定差异时，它们组成的界面就会发生反射和散射，再将此回波信号接收，加以检波等处理后，显示为波形、曲线或图像等。由于各种组织的界面形态、组织器官的运动状况和对超声的吸收程度等不同，其回波有一定的共性和某些特性，结合生理、病理解剖知识与临床医学，观察、分析、总结这些不同的规律，可对患病的部位、性质或功能障碍程度做出概括性以至肯定性的判断。 超声诊断仪由主机和探头构成，均包括发射、扫查、接收、信号处理和显示等五个部分。超声诊断仪的种类很多，而且互有交叉，按照显示回波方式和空间的不同，主要包括以下几种： 1．A型(Amplitude Mode)超声 A型超声是最早出现的一维超声诊断技术，它将声束传播位置上的组织按距离分布的回波信息在显示器上以幅度调制的形式显示，并从回波的幅度大小、形状及位置进行诊断，回波强则波幅高，回波弱则波幅低。常用A型法测量界面距离、脏器径值以及鉴别病变的物理性质，它是现代各种超声成像的物理基础。 2．B型(Brightness Mode)超声 B超是把组织的一个断层面上的超声回波信息以二维分布形式显示出来，组织内的散射、反射回波信息以辉度调制方式显示，回波强则光点亮，回波弱则光点暗。光点随探头的移动或晶片的交替轮换而移动扫查，由于扫查连续，可以由点、线而扫描出脏器的解剖切面，它是二维空间显示，又称二维超声。 按其成像速度的不同，可分为慢速成像和快速成像，慢速成像只能显示脏器的静态解剖图像，由于每帧图像线数甚多，图像清晰，扫查的空间范围较大。快速成像能显示脏器的活动状态，也称为实时(ReaITime)显像诊断法，但所显示的面积较小，每幅图像线数与每秒显示的帧数相互约制，互为反比。按照扫描方式的不同，又可分为电子线性扫描、电子凸阵扫描、机械扇形扫描和相控阵扫描等。 3．M(Motion Mode)型超声
图像增强和边缘检测实验报告
图像增强和边缘检测 实验内容 1）将Image1.jpg 转换为灰度图像A。 2）读懂文档（图像直方图均衡化.doc），利用里面的方法通过编程对图像A进行直方图均衡化处理，得到处理后的图像B。显示图像A和B，以及各自对应的灰度直方图。 3）利用锐化方法（教材118－120页），编制程序，对图像A和B分别使用罗伯特梯度，索伯尔梯度，拉普拉斯方法，进行处理，比较哪种求边缘的方法好，以及进行图像的直方图均衡化后能否提高求边缘的精确度。 4）撰写报告书，说明实验的步骤和方法，实验的结果等。 5）提交报告书以及源程序 实验步骤和方法 1）调用rgb2gray()函数将Image1.jpg 转换为灰度图像A。并将图像A保存到f和I1中。2）统计图像A中的像素并进行均衡化处理并将结果保存到B，显示图像A和B；调用imhist()函数显示两图像的灰度直方图。 3）编制罗伯特锐化函数，设定两个模板t1=[1,0;0,-1] t2=[0,-1;1,0]，调用conv2()函数获得图像和两个模板的卷积并取绝对值相加获得罗伯特锐化结果，缩小结果图像。4）编制索伯尔锐化函数，设定两个模板t1=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1] t2=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1] ,其余步骤与罗伯特锐化相似。 5）编制拉普拉斯锐化函数，设定模板t(m,n)=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0]，将待处理图像与模板卷积，并用原图像的至减去模板运算结果的整数倍，将结果缩小化到原图像大小既得拉普拉斯锐化结果。 6）函数整合，将编制好的3）、4）、5）三个函数整合到2）的程序后面并加以调整，分别对图像A和B进行锐化，并将结果输出到2*4的图框中进行对比 实验结果 1）
基于变分法的医学超声图像去噪研究
基于变分法的医学超声图像去噪研究 【摘要】目的：医学超声图像中斑点噪声的存在，降低了图像质量，本文着重讨论医学超声图像的去噪问题。方法：针对超声图像的斑点噪声，本文基于全变分正则化模型，首先对超声图像进行对数变换，将乘性斑点噪声转化为加性噪声，再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理，最后通过指数变换重构超声图像。结果：子宫超声图像去噪实验中，将全变分法与常用的中值滤波和小波变换去噪方法进行对比，结果显示全变分法的去噪性能指标明显优于其余方法。结论：采用基于全变分正则化的方法，不仅很大程度上抑制了医学超声图像的斑点噪声，而且保留了清晰的边缘细节信息，具有重要的学术价值和现实意义。 【关键词】超声图像处理；斑点噪声去噪；全变分正则化模型 0 引言 与X光透视、CT、MRI等医学成像方法相比，医学超声成像因非侵入无创伤性、成像速度快、成本低、操作简便等优点，成为目前普遍应用的医学成像技术。超声诊断作为一种理想的无损检查方法，有着广阔的发展前景。据报道，近十年，世界医学超声仪器的数量以15%左右的速度增长
[1]。然而，由于成像机制的限制，超声图像存在固有的斑点噪声，极大地降低了超声图像质量，增加了图像特征分析的难度，影响了疾病诊断的准确度。因此，超声图像中对斑点噪声的抑制具有重要的学术价值和现实意义。 目前，超声图像去噪方法常见的有中值滤波[2]、直方图[3]和小波变换[4]等。基于小波域的去噪方法，以其良好的时频特性，广泛运用于超声图像去噪。该方法主要基于图像中有用信息和噪声之间的频率特性存在差异的假设，进行频域分析去噪。但实际上假设条件并不总是成立，图像中的有用信息部分和噪声往往在频带上存在重迭。基于小波域的去噪方法容易丢失部分高频分量――图像中的细节和边缘等有用信息，限制了图像质量的提高。最近的研究表明，全变分正则化法对稀疏或梯度稀疏图像的重构效果显著，很好地保留了图像的边缘信息。Rudin等人首次将全变分去噪法引入到图像处理中[5]。由于全变分正则化在边缘检测中的巨大应用价值，近几年研究人员提出很多基于全变分的去噪算法[6-7]。针对超声图像的去噪特殊性，本文提出基于全变分正则化的超声图像去噪方法。首先对超声图像进行对数变换，将乘性噪声转化为加性噪声，再对对数变换后的图像进行全变分正则化处理，最后通过指数变换重构超声图像。本方法去除斑点噪声的同时，能够很好地保留图像的边缘信息。 1 变分法原理
医学影像超声诊断第一部分名词解释+试题含答案
医学影像超声诊断第一部分名词解释 一、名词解释 1、超声医学：是利用超声的物理特性用于诊断人体疾病的一门影像学科。 2、声波：是一种机械波，是由频率在20～20 000 Hz之间声振动源激起的疏密波，该疏密波传播至人的听觉器官(耳)时，可以引起声音的感觉。 3、超声波:声波按其频率分类:＜20 Hz为次声波，低于人耳听觉低限；频率20～20 000Hz之间为可听声；＞20 000 Hz为超声波，高于人耳听觉。诊断用超声波的频率在1～300 MHz之间，常用2～20 MHz。 4、频率（f）：声波在介质中传播时，每秒钟质点完成全振动的次数，单位是赫兹(Hz)。 5、波长(λ)：声波在一个周期内振动所传播的距离，单位是毫米(mm)。超声波波长愈短，频率愈高，分辨率愈强。 6、声速(C)：声波在介质中传播，单位时间内所传播的距离，单位是米/秒(m/s)。人体软组织的平均声速为1 540 m/s，和水的声速相近。 7、声阻抗：即声阻抗率或声特性阻抗，可以理解为声波在介质中传播所受到的阻力，等于介质的密度与超声在该介质中传播速度的乘积。设Z为声阻，ρ为密度，C为声速，则Z＝ρ·C。两介质声阻相差之大小决定其界面处之反射系数。两介质声阻相差愈小，则界面处反射愈少，透入第二介质愈多；反之，声阻相差愈大，则界面处反射愈强，透入第二介质愈少。 8、反射、透射与折射：声波从一种介质向另一种介质传播时，由于声阻抗Z不同(密度ρ、声速C不同)，在二种介质之间形成一个声学界面，如果该界面尺寸大于超声波波长，则一部分超声波能量返回到第一介质此即反射。另有一部分能量穿过界面进入第二介质并继续向前传播，称为透射。当两种介质的声速不同时，就会偏离入射声束的方向而传播，称折射。 9、散射：超声波在介质中传播，如果介质中含有大量杂乱的微小粒子，超声波激励这些小粒子成为新的波源，再向四周发射超声波。 10、衍射：超声波在介质中传播，如遇到的物体其直径小于1~2个波长时，则绕过物体继续向前传播，这种现象称为绕射(也称衍射)。 11、吸收与衰减：当声波穿过介质时，由于“内摩擦”或所谓“黏滞性”而使声能逐渐减小，声波的振幅逐渐减低，介质对声能的此种作用即为吸收。这种在介质中传播时出现的声波衰减称为吸收衰减。而声波在前向传播过程中因发生反射、折射及散射等现象使声能随着距离的增加而逐渐减弱，此种现象称为距离衰减。吸收与衰减的程度与超声的频率、介质的黏滞性、导热性、温度及传播的距离等因素有密切关系。 12、换能器：能使电能和机械能相互转变的装置，又称探头。 13、正压电效应：某些特异性的材料，在外部拉力或压力的作用下引起材料内部原来重合的正负电荷中心发生相对偏移，在材料表面出现符号相反的表面电荷，即由机械力的作用产生了电场，这种将机械能转变为电能的效应称为
系统实验(DSP)--图像的锐化处理、图像的边缘检测
DSP 实验报告 一、 图像的锐化处理（高通滤波处理） 1、 实验原理 处理模板如下： ???? ??????--+--=004100 ααα ααM 25.0=α 对应数学表达式： ()[])1,(),1()1,(),1(),(41),(++++-+--+=y x f y x f y x f y x f y x f y x g αα 2、 C 程序及运行结果 程序： Acute_RGB_Image(int *buffer) { int x,y; for (y=0;y
运行结果： 锐化前锐化后 分析：从上面两幅图可以看出锐化后的图像轮廓变得明显，且噪声变得强烈。 3、汇编程序及运行结果 程序： ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_red); ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_green); ImageAcuteSub(ImageWidth,ImageHeight,buffer_blue); .mmregs .def _ImageAcuteSub .text _ImageAcuteSub: mov t0,brc1 ;IMAGE WIDTH mov t1,brc0 ;IMAGE HEIGHT rptb y_loop rptb x_loop mov *ar0(#1),ac1;f(x+1,y) add *ar0(#-1),ac1 ;f(x-1,y) add *ar0(#-250),ac1 ;f(x,y-1) add *ar0(#250),ac1 ;f(x,y+1) sfts ac1,#-2 mov *ar0<<#1,ac0;2f(x,y)
数字图像处理中的边缘检测技术
课程设计报告 设计题目：数字图像处理中的边缘检测技术学院： 专业： 班级：学号： 学生姓名： 电子邮件： 时间：年月 成绩： 指导教师：
数字图像处理中的边缘检测技术课程设计报告I 目录 1 前言:查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 (1) 1.1理论背景 (1) 1.2图像边缘检测技术研究的目的和意义 (1) 1.3国内外研究现状分析 (2) 1.4常用边缘检测方法的基本原理 (3) 2 小波变换和小波包的边缘检测、基于数学形态学的边缘检测法算法原理 (7) 2.1 小波边缘检测的原理 (7) 2.2 数学形态学的边缘检测方法的原理 (7) 3 算法实现部分：程序设计的流程图及其描述 (9) 3.1 小波变换的多尺度边缘检测程序设计算法流程图 (9) 3.2 数学形态学的边缘检测方法程序设计算法描述 (10) 4实验部分：对所给的原始图像进行对比实验，给出相应的实验数据和处理结果 (11) 5分析及结论：对实验结果进行分析比较，最后得出相应的结论 (15) 参考文献 (17) 附录：代码 (18)
1前言 查阅相关文献资料，了解和掌握基本原理、方法和研究现状，以及实际应用的背景意义 1.1 理论背景 图像处理就是对图像信息加工以满足人的视觉心理或应用需求的方法。图像处理方法有光学方法和电子学方法。从20世纪60年代起随着电子计算机和计算技术的不断提高和普及，数字图像处理进入了高速发展时期，而数字图像处理就是利用数字计算机或其它的硬件设备对图像信息转换而得到的电信号进行某些数学处理以提高图像的实用性。 图像处理在遥感技术，医学领域，安全领域，工业生产中有着广泛的应用，其中在医学应用中的超声、核磁共振和CT等技术，安全领域的模式识别技术，工业中的无损检测技术尤其引人注目。 计算机进行图像处理一般有两个目的：(1)产生更适合人观察和识别的图像。 (2)希望能由计算机自动识别和理解图像。数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2 图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像处理是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像处理也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像处理中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速
医学影像学-超声
医学影像学-超声 声影→在超声波传播途径内，因反射体对超声的反射、折射、吸收导致超声能量衰减，使其后方呈一回声缺少的条状暗区，结石、骨骼、疤痕组织、钙化灶等后方均可形成声影。 尾随声影(彗星征)→胆囊内胆固醇沉着及眼球等部位的异物等。 声晕→围绕肿块周围出现的低回声带，肝内以恶性肿瘤常见，甲状腺内以腺瘤常见。 靶环征→①多数情况：胃肠道病变(如肿瘤或炎症)。②少数情况：肝内转移性肿瘤。 ⑵球形，类椭圆形及不规则形。 ⑶囊壁强回声反射，病灶后方增强，侧方声影。 ,但常有发热、疼痛，壁厚，内伴有坏死物质产生的强回声反射。 ⑵无回声暗区形态不规则，后方回声增强。 沿门静脉分布，与胆管相连。 ⑵当病变出现液化坏死：无回声暗区，低回声、高回声等交错在一起，病灶边缘仍模糊不清。 ⑶完全液化后：无回声暗区扩大，内伴细小光点及斑片状高回声周边回声稍强。 ⑷少数患者可见肝脓肿破溃入胸腔及门静脉，肝静脉内栓塞的征象。 “蛋壳样”钙化，后方伴声影。 肿瘤病史，壁较厚，血流丰富，ATP升高，超声导向穿刺有助诊断。 ⑵低回声型→少见，易和肝癌混淆，病灶以低回声为主，内伴有线状强回声反射，病灶周边回声较强，形成菲薄的高回声圈，偶尔也可发现与外围小血管有相连征象，肿块呈不规则类圆形。 ⑶混合型→常较大，肿块轮廓不规则，边界欠清晰，部分边缘仍可见包膜样强回声反射，病变内回声强弱不等，可见 从边缘回声、AFP、肝炎病史判断。 ⑵回声强度表现： ①低回声型→以小肝癌常见，肿块<2cm。 ②强回声型→肿块稍大，多伴声晕。 ③混合型→肿块常较大，内伴有出血坏死形成回声杂乱。
④等回声型→较少见，肿块与肝组织回声强度相似，此型易漏诊。 ⑶小肿块球形多见，大肿块轮廓多不规则，边不清，回声强弱不均或呈结中结样改变，有时在大的肿块外周伴有子结节。 ⑷肿块可导致肝体积增大，形态失常，或局部肝包膜隆起(驼峰征)，肝内血管移位(如抬高或压低)，门静脉或肝静脉内栓塞，肝内胆管局限性或广泛性扩张，肿块周边出现声晕。 肝实质回声均等，内见多发低回声、高回声团，边界不清，回声不均，要考虑转移性肿瘤，结合病史 “牛眼征” 。 低回声团，前者易伴钙化。 ②肝包膜锯齿状改变。 ③肝实质回声增强，光点粗大，分布不均，血管网走行不清，可伴有强回声或低回声结节。 ④门静脉高压时，门静脉内径增宽＞1.3cm，侧枝循环形成(附脐静脉、食道胃底静脉、脾肾静脉)。 ⑤伴脾肿大及腹水，或肝癌及门静脉栓塞。 肝豆状核变性、糖原贮积症、白血病、结缔组织疾病、慢性肝炎，以及某些化疗药物和抗生素作用，对 ①胆囊腔内强回声团。②强回声团后方伴声影。③改变体位强回声团移动。④合并炎症时囊壁增厚, ⑵充满型结石→ ①囊壁、结石、声影三合征(WES)：仅见一条半月形的强回声带，后方伴声影，或在结石与囊壁间呈现一线状暗带。 ①胆囊明显增大。②胆囊颈管及囊壁内结石改变体位不会移动。 )引起胆囊呈实体样变。 包括胆固醇性息肉、炎症性息肉、腺瘤性息肉，腺瘤、
图像边缘检测算法体验步骤
图像边缘检测算法体验步骤 图像边缘检测算法体验步骤（Photoshop，Matlab）1. 确定你的电脑上已经安装了Photoshop和Matlab2. 使用手机或其他任何方式，获得一张彩色图像（任何格式），建议图像颜色丰富，分辨率比较高，具有比较明显的图像边界（卡通图像，风景图像，桌面图像）3. 将图像保存到一个能够找到的目录中，例如img文件夹（路径上没有汉字）4. 启动Photoshop，打开img文件夹中的图像5. 在工具箱中选择“矩形选择”工具，到图面上选择一个区域（如果分辨率比较高，建议不要太大，否则计算过程比较长）6. 点击下拉菜单【文件】-【新建】，新建一个与矩形选择框同样尺寸的Photoshop图像，不要求保存该图像7. 将该彩色图像转换为亮度图像，即点击下拉菜单【图像】-【模式】-【灰度】，如提示是否合并，选择“Yes”8. 将该单色的亮度图像另存为Windows的BMP文件，点击下拉菜单【文件】-【存储为】，在“存储为”窗口中，为该文件起一个名字，例如test1（保存为test1.bmp）9. 启动Matlab，将当期路径（Current Directory）定位到图像文件夹，例如这里的img文件夹10. 使用imread命令读入该图像，在命令行输入：>> f = imread(test1.bmp);11. 在Matlab中显示该图像，在命令行输入：>> figure, imshow(f)12. 然后，分别使用Matlab图像工具箱中的Edge函数，分别使用Sobel算法，高斯-拉普拉斯（Log）算法和Canny算法得到的边缘图像：在命令行输入：>> g_sobel = edge(f, sobel, 0.05); >> g_log = edge(f, log, 0.003, 2.25); >> g_canny = edge(f, canny, [0.04 0.10], 1.5);13 得到边缘图像计算结果后，显示这些边缘图像： >> figure, imshow(g_sobel) >> figure, imshow(g_log) >> figure, imshow(g_canny)14 可以用不同的图像做对比，后续课程解释算法后，可以变换不同的阈值，得到不同的边缘图像
图像锐化的目的和意义
图像锐化的目的和意义图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分，它对图像质量的影响体现在两个不同均匀灰度区域的边界部分。 当成像参数正确，图像的亮度变化传递正常时，在图像中对象边缘与背景之间的理想边缘面应该时阶梯形的，这样的图像看上去边缘清晰，反之，则会边缘模糊，其特征时对象与背景间的灰度改变有一个过渡带，这将损害图像的视觉效果。要消除图像中不应又的模糊边缘，需要增强图像中的高频成分，使边缘锐化。 图像锐化是一种使图像原有的信息变换到有利于人们观看的质量，其目的是为了改善图像的视觉效果，消除图像质量劣化的原因（模糊），使图像中应又的对象边缘变得轮廓分明。 图像的锐化，需要利用积分的反运算（微分），因为微分运算是求信号的变化率，又加强图像中高频分量的作用，从而要锐化图像需要采用各向同性的，具有旋转不变特征的线性微分算子。 图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法. 锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分 .常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强 , 结果呈现明显噪声 .为此, 在对锐化原理进行深入研究的基础上 ,提出了先用边缘检测算法检出边缘 , 然后根据检出的边缘对图像进行高频增强的方法 . 实验结果表明 , 该方法有效地解决了图像锐化后的噪声问题图像的锐化可以在空间域中进行，也可以在频率域中实现。 一. 图像信号的锐化过程 1. 空间域中锐化图像的目的在空间域中进行图像的锐化也成为空间滤波处 理，目的又 （1）一是提取图像中用于认识和识别图像特征的参量，为图像识别准备数据 （2）消除噪声。图像数字化时产生的噪声主要是造成对图像内容的干扰，这用图像的平滑处理。图像数字化时在信号高频区域产生的 误差以及设备自身噪声对图像的高频（轮廓特征）干扰同样也是一 种噪声，可以用空间滤波的方法去除。 （3）采用空间滤波的方法可以更鲜明地保持图像的边缘特征，这也是空间滤波的主要目的，即锐化图像。处理效果 锐化的目的在于使图像中对象轮廓上的像素灰度大的更大，小的更小，但
数字图像处理_边缘检测算子与锐化算子(含MATLAB代码)
数字图像处理实验五 15生医 一、实验内容 对某一灰度图像，进行如下处理： （1）分别用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子进行边缘检测；（2）将Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子修改为锐化算子，对原图像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者之间的关系。一灰度图像的二值化。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 运行结果如图所示：可以观察出原图像、边缘检测结果和锐化后图像三者之间的关系为：原图像+边缘检测结果=锐化后图像 四、心得体会 通过MATLAB编程更加熟悉了课本上关于锐化与边缘检测的相关知识
点，对二者的关系也有了具体的认识。同时，对MATLAB图像导入函数、图像边缘检测函数、锐化窗口矩阵卷积函数的调用及实现机理也有所掌握，比如后边附的程序中会提到的“%”标注的思考。 五、具体程序 size=512; Img_rgb=imread('E:\lena.jpg'); %读取图像 Img_gray=rgb2gray(Img_rgb); %进行RGB到灰度图像的转换（虽然原来在网上下载的lena就是黑白图像，但是这一步必须要有！否则处理结果不正确） figure(1); subplot(2,3,1); imshow(Img_gray); title('原图像'); Img_edge=zeros(size); a={'roberts','prewitt','sobel'}; for i=1:3 Img_edge=edge(Img_gray,a{i}); figure(1); subplot(2,3,i+1); imshow(Img_edge); axis image; title(a(i)); end A=imread('E:\lena.jpg'); B=rgb2gray(A); B=double(B); Window=[-1 -1 -1;-1 9 -1;-1 -1 -1]; %八邻域拉普拉斯锐化算子（α取1） C=conv2(B,Window,'same'); Img_sharp=uint8(C); subplot(2,3,5); imshow(Img_sharp); title('sharp');
Matlab做图像边缘检测的多种方法
Matlab做图像边缘检测的多种方法 1、用Prewitt算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'prewitt',0.04); % 0.04为梯度阈值 figure(1); imshow(I); figure(2); imshow(BW1); 2、用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); BW1 = edge(I,'log',0.003); % σ=2 imshow(BW1);title('σ=2') BW1 = edge(I,'log',0.003,3); % σ=3 figure, imshow(BW1);title('σ=3') 3、用Canny算子检测图像的边缘 I = imread('bacteria.BMP'); imshow(I); BW1 = edge(I,'canny',0.2); figure,imshow(BW1); 4、图像的阈值分割 I=imread('blood1.tif'); imhist(I); % 观察灰度直方图，灰度140处有谷，确定阈值T=140 I1=im2bw(I,140/255); % im2bw函数需要将灰度值转换到[0,1]范围内 figure,imshow(I1); 5、用水线阈值法分割图像 afm = imread('afmsurf.tif');figure, imshow(afm); se = strel('disk', 15); Itop = imtophat(afm, se); % 高帽变换 Ibot = imbothat(afm, se); % 低帽变换 figure, imshow(Itop, []); % 高帽变换，体现原始图像的灰度峰值 figure, imshow(Ibot, []); % 低帽变换，体现原始图像的灰度谷值 Ienhance = imsubtract(imadd(Itop, afm), Ibot);% 高帽图像与低帽图像相减，增强图像figure, imshow(Ienhance); Iec = imcomplement(Ienhance); % 进一步增强图像
图像去噪的发展历程与方法简介
图像去噪的发展历程与方法简介 1 图像去噪的概念 2 图像去噪的发展历程与现状 2.1图像去噪传统方法 2.2全变分去噪的提出 1 图像去噪的概念 图像去噪指的是利用各种滤波模型，通过传统滤波、小波、偏微分方程等多种方法从已知的含有噪声的图像中去掉噪声部分。图像去噪从整个图像分析的流程上来讲属于图像的预处理阶段，从数字图像处理的技术角度来说属于图像恢复的技术范畴，它的存在有着非常重要的意义。 图像恢复问题是图像处理中最基本的问题，图像恢复以图像退化的数学模型为基础，通过退化现象的某种先验知识来重建、恢复原来的图像。其中图像退化的原因主要是源于图像的获取和传输的过程中受到各种因素的干扰。 对图像进行去噪是对图像作进一步处理的可靠保证，如果对含有噪声的图像进行特征提取、图像融合等处理后的结果，显然不能令人满意。另外，由于不同的成像机理，得到的初始图像中都含有大量不同性质的噪声，这些噪声的存在影响着人们对图像的观察，干扰人们对图像信息的理解。噪声严重的时候，图像几乎变形，更使得图像失去了存储信息的本质意义。显然，对图像进行去噪处理，是正确识别图像信息的必要特征。 在对有噪声图像和模糊图像恢复时，除了去除噪声外，一个很重要的目标是保护图像的重要细节(包括几何形状细节如纹理、细线、边缘和对比度变化细节)。但是噪声的去除和细节的保护是一对矛盾关系，因为噪声和细节都属于图像信号中的高频部分，很难区分出它们，所以在滤除图像噪声的同时，也会对图像的特征造成破坏，致使图像模糊。为了抑制图像中的噪声，更好地复原因噪声污染引起的图像质量退化，有必要寻找更好的去噪方法，保证在去除噪声的同时，还能保持边缘和纹理信息。近年来，为了解决这一问题，研究者们提出了很多模型和方法。 图像是人类视觉的基础，而视觉是人类最重要的感知手段，图像恰恰又客观的反映了自然景物，成为了人类认识世界和人类本身的重要源泉。随着科技的日新月异，数字图像也于20世纪50年代诞生。而所谓的数字图像，可以将其看成是一个矩阵或是一个二维数组，在计算机上表示的方式。每个像素取值为0~255的整数。取值越大，表明这个格子越亮;反之，这个格子越暗。而数字图像所载有的信息就是每个像素的取值。
图像锐化处理
课 程 设 计 报 告 学 院： 自动化学院 专业名称： 信息工程 学生姓名： 赵建涛 指导教师： 赵春晖 时 间： 2011年9月
课程设计任务书 一、设计内容 对图像采用微分运算的方法进行锐化处理。 要求：编写Matlab 程序对图像进行处理。图像必须存于指定位置，处理后的图像也必须存于指定位置。该程序能运行，可处理不同的图像。图像处理算法自己制定，不得使用现成的Matlab 函数。拉普拉斯算子如下： -4-4-4 -4-4-4-4-4-41111111 111 111111111111111111 111111110 二、主要技术指标 1、熟悉图像锐化处理基本原理； 2、对彩色图像进行图像锐化处理； 3、将该模版与其他模版的图像分析效果进行比较； 4、阅读参考文献10篇以上。 三、进度要求 两周完成设计任务，写5000字以上的小论文。附参考文献并在论文上相应位置进行标注。 学 生 赵建涛 指导教师 赵春晖
基于微分运算的彩色图像锐化处理 摘要 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20 世纪60年代初期。图像处理的基木目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更局、更深层次发展[1]。 在数字图像处理中，图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。另外，图像平滑在降低噪声的同时也造成目标的轮廓不清晰和线条不鲜明，使目标的图像特征提取、识别、跟踪等难以进行，这一点可以利用图像锐化来增强.图像锐化的主要目的有两个:一是增强图像边缘，使模糊的图像变得更加清晰，颜色变得鲜明突出，图像的质量有所改善，产生更适合人眼观察和识别的图像；二是希望经过锐化处理后，目标物体的边缘鲜明，以便于提取目标的边缘、对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等，为进一步的图像理解与分奠定定基础。图像锐化一般有两种方法:一是微分法，二是高通滤波法。 本文着重介绍的是基于拉普拉斯的一种典型的微分算法，并选择不同的模版进行图像锐化，分析比较不同模版下锐化效果的异同。 关键字：图像锐化拉普拉斯算子模版
图像增强与边缘检测..
数字图像处理作业----第三次 1、什么是图像增强？常见算法有哪些？典型算法的程序实现，其优缺点？结果对比。 1.1图像增强的定义 为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。 一般情况下，图像增强是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，也是提高图像质量的过程。图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的。传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。 1.2 图像增强的分类及方法 图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。 图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分
实验三 图像的边缘检测
实验三图像的边缘检测 一、实验目的与要求 1、了解图像边缘提取的基本概念； 2、了解进行边缘提取的基本方法； 3、编程实现对所给图像的边缘进行提取。 二、知识点 1、边缘检测的思想和原理 图像理解是图像处理的一个重要分支，研究为完成某一任务需要从图像中提取哪些有用的信息，以及如何利用这些信息解释图像。边缘检测技术对于处理数字图像非常重要，因为边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。 由于噪声和模糊的存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点处发生间断，因此，边界检测包括两个基本内容：首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。边缘检测的方法大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值比较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。
一阶导数是最简单的导数算子，它们分别求出了灰度在x和y方向上的变化率，而方向上的灰度变化率可以用相应公式进行计算；对于数字图像，应该采用差分运算代替求导，差分公式参考相关教材。 2、常用的梯度算子 （1）Roberts Cross算子，它的2个2 X2模板如图3所示。 图3 Robert Cross算子模板 （2）Prewitt 算子，它的2个3×3模板如图4所示。 图4 Prewitt算子模板 （3）Sobel 算子，它的2个3×3模板如图5所示。 图3 Sobel算子模板 3、高斯拉普拉斯（LoG）算法 高斯拉普拉斯（LoG）算法是一种二阶边缘检测方法。它通过寻找图像灰度值中二阶微分中的过零点（Zero Crossing）来检测边缘点。其原理为，灰度
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究
基于小波变换的医学超声图像去噪方法研究 摘要：医学超声成像是一种重要的基于超声波的医学影像学诊断技术。超声成像相比与CT、核磁共振等其他诊断技术有其明显的优势，以其廉价、简便、迅速、安全性高、可连续动态及重复扫描等优点广泛应用于临床医学诊断中。但是超声成像也有其不足之处，最重要的是超声成像诊断的准确性容易受到外界的干扰，使其图像质量较差，影响诊断结果。这样超声图像的去噪就成为了一个重要的问题。因为超声图像中所含有的噪声是一种乘性斑点噪声，所以使医学超声图像去噪成为了一个很复杂而困难的过程。 小波变换是近几年来发展起来的一种变换分析方法，它有短时傅里叶变换局部化的特点，同时能够提供一个随频率改变的时间-频率窗口，是进行信号和图像处理的理想工具。由于小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化特性，因此小波变换在去噪中得到广泛应用。 超声图像的去噪是超声诊断的前提，它对后面病情的识别和诊断有很重要的影响，因此超声图像的去噪在医学图像处理中有其重要的意义。围绕小波图像去噪中心问题进行了研究，提出本文的处理方法-小波变换去噪。在了解关于小波变换的基础理论后，提出相适应的去噪方法，首先把原始医学超声图像进行对数变换，然后选择合适的小波和小波分解层数对变换后的图像进行小波分解，随后对高频系数进行阈值量化，对每层选择一个阈值对其高频系数进行软阈值化处理，最后利用小波重构，得到去噪后的图像，并进行指数变换得到所需图像。实验表明，小波变换在超声图像去噪中有其很大优势。 关键词：超声成像；斑点噪声；小波变换；阈值
Abstract Abstract:Medical ultrasound imaging is a kind of important medical imaging diagnosis based on ultrasonic technology.Ultrasonic imaging compared to CT, nuclear magnetic resonance (NMR) and other diagnostic technique has the obvious superiority,With its cheap, convenient, quick, high security, a dynamic and repeat scan widely used in clinical advantages of medical diagnosis.But the ultrasonic imaging also has its shortcomings, the most important is the diagnostic accuracy of ultrasonic imaging vulnerable to outside interference, make the image quality is poorer, affect a diagnosis. Such ultrasound images of the denoising became an important question. Because the ultrasound images is contained in the noise is a kind of multiplicative noise spots, so that medical ultrasound image denoising became a very complex and difficult process. Wavelet transform is in last few years developed a kind of transformation analysis method, it has a short-time Fourier transform the characteristics of localization, and to provide a on frequency change time-frequency window, signal and image processing is the ideal tool. Because of wavelet transform in the time domain and frequency domain and has good localization characteristics, so the wavelet transform in the denoising performance of widely used. Ultrasound images of the denoising is the premise of ultrasonic diagnosis, it behind the recognition of illness and diagnosis have very important influence, so the