




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1、2015/1/31基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì)基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì) 課程設(shè)計(jì)報告課程設(shè)計(jì)報告 學(xué)院:里仁學(xué)院年級專業(yè):12級檢測一班學(xué)生姓名:徐超杰 指導(dǎo)教師:劉斌 2015/1/32內(nèi)容提要內(nèi)容提要第第5章章 課程設(shè)計(jì)收獲建議課程設(shè)計(jì)收獲建議第第4章章 matlab仿真仿真第第3章章 設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)流程第第2章章 理論基礎(chǔ)或算法原理理論基礎(chǔ)或算法原理第第1章章 設(shè)計(jì)題目簡介設(shè)計(jì)題目簡介2022-5-43第第1章章 設(shè)計(jì)題目簡介設(shè)計(jì)題目簡介設(shè)計(jì)題目:基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì)技術(shù)參數(shù):利用灰度變換實(shí)現(xiàn)骨骼掃描圖像的增強(qiáng)處理,自行設(shè)計(jì)軟件 流程,配置相關(guān)參數(shù),對比不同參
2、數(shù)的增強(qiáng)效果。設(shè)計(jì)要求:(1)利用Matalb軟件編寫相關(guān)程序; (2)撰寫課程設(shè)計(jì)報告,報告內(nèi)容應(yīng)包含算法原理、程序流程 和本人的主要工作;報告其他內(nèi)容詳見模板。參考資料:課程教材 數(shù)字圖像處理 Matlab版Rafael C. Gonzalez著,阮秋琦等譯 精通Matlab GUI設(shè)計(jì) 第三版陳垚光 等著 MATLAB軟件相關(guān)參考書2015/1/34第第2章章 理論基礎(chǔ)或算法原理理論基礎(chǔ)或算法原理 灰度變換是基于點(diǎn)操作的增強(qiáng)方法,它將每一個像素的灰度值按照一定的數(shù)學(xué)變換公式轉(zhuǎn)換為一個新的灰度值,如增強(qiáng)處理中的對比度增強(qiáng)。對比度增強(qiáng)可以采用線性拉伸和非線性拉伸。線性拉伸可以將原始輸入圖像中
3、的灰度值不加區(qū)別地?cái)U(kuò)展。如果要求對局部擴(kuò)展拉伸某一范圍的灰度值,或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M(jìn)行不同的拉伸處理時,采用分段線性拉伸。非線性拉伸常采用對數(shù)擴(kuò)展和指數(shù)擴(kuò)展。對數(shù)擴(kuò)展拉伸低亮度去,壓縮高亮度區(qū);指數(shù)擴(kuò)展拉伸了高亮區(qū),壓縮了低亮度區(qū)。 根據(jù)圖像增強(qiáng)處理過程所在的空間不同,圖像增強(qiáng)可分為空域增強(qiáng)法和頻域增強(qiáng)法兩大類。頻域增強(qiáng)是在圖像的某種變換域內(nèi),對圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行運(yùn)算,即作某種修正,然后通過逆變換獲得增強(qiáng)了的圖像??沼蛟鰪?qiáng)則是指直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行增強(qiáng)處理,既增強(qiáng)構(gòu)成圖像的像素??沼蛟鰪?qiáng)法主要有灰度變換增強(qiáng),直方圖增強(qiáng),圖像平滑和圖像銳化等。 2015/1/35第第3 3章章 設(shè)計(jì)
4、流程設(shè)計(jì)流程 原圖像是人體骨骼核掃描圖像,的目的是通過圖像銳化突出骨骼的更多細(xì)節(jié)來增強(qiáng)圖像。由于圖像灰度的動態(tài)范圍很窄并且有很高的噪聲內(nèi)容,所以很難對其進(jìn)行增強(qiáng)。對此我們采取的策略是,首先用拉普拉斯法突出圖像中的小細(xì)節(jié),然后用梯度法突出其邊。平滑過的梯度圖像將用于掩蔽拉普拉斯圖像。最后,將使用灰度變換來增強(qiáng)圖像的灰度動態(tài)范圍。 第一步使用模板為-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1的濾波器對原圖像進(jìn)行拉普拉斯操作,這一步先對圖像進(jìn)行初步的銳化濾波。由于使用的模板如上,讓常數(shù)c=1,簡單的將原圖和銳化后圖像相加就可以得到一幅經(jīng)過銳化過的圖像。 經(jīng)過第一步處理后的圖像仿真結(jié)果如下:20
5、22-5-462022-5-47 降低噪聲的一種方法就是使用中值濾波器,但屬于非線性濾波器的中值濾波器有可能改變圖像的性質(zhì),所以不可取。所以采取另一種方法,使用原圖像梯度操作的平滑形式所形成的一個模板原圖像試用Sobel梯度操作,分量gx為-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1,而分量gy為-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1的模板仿真圖像如下: 2022-5-48q梯度變換在灰度斜坡或臺階的平均相應(yīng)要比拉普拉斯操作的更強(qiáng)烈,而對噪聲和小細(xì)節(jié)的響應(yīng)要比拉普拉斯操作的相應(yīng)弱,而且可以通過均值濾波器對其進(jìn)行平滑處理可以進(jìn)一步降低,使用大小為5*5的一個均值濾波器得到平滑后的Sobel梯度圖像
6、。仿真圖像如下:2022-5-492022-5-4102022-5-411 將拉普拉斯圖像與平滑后的梯度圖像進(jìn)行點(diǎn)乘。此時看到強(qiáng)邊緣的優(yōu)勢和可見噪聲的相對減少,用平滑后的梯度圖像來掩蔽拉普拉斯圖像的目的達(dá)到了。2014/6/2112 將乘積圖像與原圖像相加就產(chǎn)生一幅需要的銳化圖像。與原圖像相比,該圖像中大部分細(xì)節(jié)的清晰度的增加都很明顯,所以我們才需要綜合多種的方法對圖像進(jìn)行處理,單獨(dú)使用一種方法根本不可能達(dá)到這么好的效果,只需要看相對應(yīng)的圖像進(jìn)行對比即可知道。 對比圖像如下:2022-5-4132015/1/314 我們希望擴(kuò)展灰度范圍,對圖像進(jìn)行冪率變換處理,r=0.5,c=1,然后即可對圖
7、像進(jìn)行冪率變換此時需要增大銳化后圖像的動態(tài)范圍,即使有很多種這樣效果的灰度變換函數(shù),但是用冪率變換處理更好,直方圖均衡和規(guī)定化的效果都不太好,此時人體的輪廓的清晰度雖然還是不高,因?yàn)閿U(kuò)大的灰度動態(tài)范圍的同時也增大了噪聲,但是相比原圖還是有相當(dāng)大幅度的提高的。2015/1/316第第4章章 matlab仿真仿真仿真過程中的部分程序仿真過程中的部分程序im=imread(guge.tif); im = im2double(im); h =-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1; im1 =imfilter(im,h); im2=im+im1; hx=-1,-2,-1;0,0,0;1,2
8、,1; hy=-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1; gradx=filter2(hx,im,same); gradx=abs(gradx); grady=filter2(hy,im,same); grady=abs(grady); im3=gradx+grady; h1 = fspecial(average,5) ; im4 = imfilter(im3,h1); im5=im2.*im4; im6=im+im5; T=str2double(get(handles.edit1,String);gamma=T; c=1; im7=c.*im6.gamma; axes(handles.axes2);imshow(im7);2015/1/317第第5章章 課程設(shè)計(jì)收獲建議課程設(shè)計(jì)收獲建議 這次MATLAB課程設(shè)計(jì)讓我學(xué)到了很多,不僅僅是知識,還學(xué)到了許多學(xué)習(xí)方法。MATLAB軟件在這之前接觸的很少,僅僅是在課上有過一點(diǎn)了解。為了做好這次的課程設(shè)計(jì),我查閱了大量的資料,并上網(wǎng)搜索了許多與此相關(guān)的知識,這個過程使我受益匪淺。 雖
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