圖像運(yùn)算 實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、評(píng)分評(píng)分實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱醫(yī)學(xué)圖像處實(shí)驗(yàn)名稱圖像運(yùn)算專業(yè)班姓學(xué)號(hào)20152016 學(xué)年度第2學(xué)期醫(yī)學(xué)圖像處理醫(yī)學(xué)圖像處理第 PAGE 第9頁(yè)共10頁(yè)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康腗ATLAB 的圖像處理工具箱提供了圖像運(yùn)算函數(shù)。本實(shí)驗(yàn)將具體介紹Matlab 中的圖像點(diǎn)運(yùn)算、代數(shù)運(yùn)算、幾何和鄰域操作運(yùn)算。二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境1、硬件配置IntlR）Core(TM) i7-3770 CPU 3.40GHz 安裝內(nèi)存RAM：4.00GB 64位操作系統(tǒng)2、軟件環(huán)境：MATLAB R2013b軟件三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用 Matlab 對(duì)圖像進(jìn)行點(diǎn)運(yùn)算、加法運(yùn)算、減法運(yùn)算、乘法運(yùn)算、除法運(yùn)算、改變圖像的大小、旋轉(zhuǎn)圖像、圖像的剪切、圖像的

2、鄰域操作。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（包括實(shí)驗(yàn)原理、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、運(yùn)行過(guò)程分析、源程序（代碼、圖形圖象界面等注：本項(xiàng)可以增加頁(yè)數(shù)例1圖像點(diǎn)運(yùn)算skull=imread(skull.tif);讀取圖subplot(131),imshow(skull)生成一行三列三塊區(qū)域，并在第一塊區(qū)域繪制圖I=double(skull);轉(zhuǎn)換為雙精度類型J=I*0.43+60;利用該函數(shù)對(duì)輸出圖像進(jìn)行壓縮，使其對(duì)比度減小，圖像變skull2=uint8(J);轉(zhuǎn)換uint8subplot(132),imshow(skull2)J=I*1.5-60;利用該函數(shù)對(duì)輸出圖像進(jìn)行對(duì)比度級(jí)數(shù)拓展，使其對(duì)比度增強(qiáng)，圖像變skull3

3、=uint8(J);轉(zhuǎn)換uint8subplot(133),imshow(skull3)運(yùn)行結(jié)果：圖1 原圖像2 對(duì)比度減小的圖像3 對(duì)比度增強(qiáng)的圖像分析：1）subplot是用于將多個(gè)圖像畫到一個(gè)平面上的函數(shù)。subplot(m,n,p,)中的m表示m行，n 表示n列，p表示從左到右的第幾塊區(qū)域；uint88Matlab中 doubleskulldouble格式；線性灰度變換函數(shù) 當(dāng)a=1，b=0a=1b0時(shí)，輸出圖像所有灰度值上移或下移；當(dāng)0 a 1如圖2所示；當(dāng)a 13所示；當(dāng)a0時(shí)，輸出圖像暗區(qū)域變亮，亮區(qū)域變暗，圖像求反。2、圖像的代數(shù)運(yùn)算例2圖像加法運(yùn)skull=imread(sk

4、ull.tif);%讀取圖imshow(skull)顯示圖像J=imread(cameraman.tif);讀取圖figure,imshow(J)顯示圖像I=imresize(skull,256,256); 將skull圖像轉(zhuǎn)換為256256的大K=imadd(I,J);%對(duì)兩幅圖像的灰度值進(jìn)行加法運(yùn)算figure,imshow(K)顯示圖像K2=imadd(I,J,uint16);對(duì)兩幅圖像的灰度值進(jìn)行加法運(yùn)算，并轉(zhuǎn)化figure,imshow(K2,)顯示圖像RGB=imread(skull.tif);讀取圖像RGB2=imadd(RGB,50);將圖像skull與常50相imshow(R

5、GB)顯 示 圖 像 figure,imshow(RGB2)顯示亮度增50的RGB圖像RGB3=imadd(RGB,100);%將圖skull與常100相figure,imshow(RGB3)顯示亮度增100的RGB圖像運(yùn)行結(jié)果：圖4原圖像5原圖像圖6兩幅相加后的圖像圖7轉(zhuǎn)化的圖像8原圖9亮度增50后的圖像圖10 亮度增強(qiáng)100后的圖像分析：1）imadd是用于實(shí)現(xiàn)兩圖像灰度值相加的函數(shù)，imadd(I,J)中的I和J要求大小相等，由于我讀取的skull圖像的尺寸為1280 1024 ，因此在進(jìn)行I和J的加法運(yùn)算前須利用imresize函數(shù)把skull圖像轉(zhuǎn)換為256 256 的大小；和J6I

6、和Juint16的圖 7677的模糊，這是由于 Matlabdoubleuint16double 型的圖像更清晰；50RGB50，如圖9所示，以此類推，圖10為灰度級(jí)增強(qiáng)了100的圖像。例3 圖像減法運(yùn)算I=imread(skull.tif);讀取圖imshow(I)顯示圖像background=imopen(I,strel(disk,15);估計(jì)圓盤半徑15的背景圖figure,imshow(background);顯 示 背 景 圖 I2=imsubtract(I,background);從原始圖像中減去不均勻的背景圖運(yùn)行結(jié)果：圖11 skull原圖圖12 背景圖圖13 減去背景圖后的圖像

7、分析：1）imopen開運(yùn)算屬于形態(tài)圖像處理，是先腐蝕后膨脹，可以使邊界平滑，消除尖刺， 斷開窄小的連接，保持面積大小不變；strel是用于構(gòu)建結(jié)構(gòu)元素對(duì)象， imopen(I,strel(disk,15)就是構(gòu)建圓盤半徑為15的背景圖，如圖12所示；2）imsubtract函數(shù)是用于兩幅圖像的相減運(yùn)算，如圖13所示，減去不均勻的部分后，圖像變得更加平滑。例4 圖像的乘法運(yùn)算I=imread(skull.tif); %讀取圖像J=immultiply(I,1.2); %圖像的乘法，縮放因子是1.21，增強(qiáng)圖像的亮度K=immultiply(I,0.5); %圖像的乘法，縮放因子是0.51，減小

8、圖像的亮度imshow(I) %顯示原圖像figure,imshow(J) %顯示亮度增強(qiáng)圖像figure,imshow(K) %顯示亮度減小圖像運(yùn)行結(jié)果：圖14原圖15亮度增強(qiáng)后的圖像16亮度減小后的圖像分析：1）乘法運(yùn)算可以實(shí)現(xiàn)掩模操作，即屏蔽掉圖像的某些部分2）一幅圖像乘以一個(gè)常數(shù)通常被稱為縮放。immultiply(I,1.2)，使用的縮放因數(shù)大于1，那么將增強(qiáng)圖像的亮度，如圖15所示；immultiply(I,0.5)中的因數(shù)小于1則會(huì)使圖像變暗，如圖16所示。例5 圖像除法運(yùn)算I=imread(skull.tif);讀取原圖J=double(I)*0.43+80;利用該函數(shù)對(duì)輸出圖

9、像進(jìn)行處理，是對(duì)比度減小，圖像變J=uint8(J);轉(zhuǎn)換uint8K=imdivide(I,J);除法運(yùn)imshow(I)顯示原圖像figure,imshow(J)顯示對(duì)比度減小的圖像figure,imshow(K)顯示灰度級(jí)相除后的圖運(yùn)行結(jié)果：圖17原圖18對(duì)比度減小的圖片圖19灰度級(jí)相除后的圖片分析：1）J=double(I)*0.43+80是將skull圖像轉(zhuǎn)換為double型再對(duì)其進(jìn)行灰度變換運(yùn)算，使其灰度級(jí)減小，如圖18所示；I和double型的J 轉(zhuǎn)換為uint80,119所示；除法運(yùn)算是用于校正成像設(shè)備的非線性影響。例6 圖像的幾何運(yùn)算I=imread(skull.tif);

10、%讀取圖像J=imresize(I,1.25);返回圖J,其長(zhǎng)寬是圖I的長(zhǎng)寬1.25倍，即放大圖K=imresize(I,0.8);返回圖K,其長(zhǎng)寬是圖I的長(zhǎng)寬0.8倍，即縮小圖像imshow(I)顯示原圖figure,imshow(J)顯示尺寸放大的圖像figure,imshow(K)顯示尺寸減小的圖Y=imresize(I,100,150);返回圖Y，高度100，寬度f(wàn)igure,imshow(Y)顯示100150的圖像運(yùn)行結(jié)果：20的原圖像21尺寸放大的圖像22尺寸減小的圖像圖23100150的圖像J圖像1.2521所示；K=imresize(I,0.8K, 所示；2）Y=imresiz

11、e(I,100,150)是直接指定輸出圖像真實(shí)的大小，即返回圖像Y，高度為100，寬度為150。例7 旋轉(zhuǎn)一幅圖像I=imread(skull.tif);讀取圖J=imrotate(I,30,bilinear);將圖繞圖像的中心點(diǎn)旋30度J1=imrotate(I,30,bilinear,crop);通過(guò)對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行裁剪保持旋轉(zhuǎn)輸出圖像J1的尺寸和輸入圖像skull的尺寸一樣。imshow(I)figure,imshow(J)顯示逆時(shí)針旋30度的圖figure,imshow(J1)顯示裁剪后的圖像J2=imrotate(I,-15,bilinear); 將圖像順時(shí)針旋15度，進(jìn)行雙線性插

12、figure,imshow(J2)顯示順時(shí)針旋15度的圖像運(yùn)行結(jié)果：圖24的原圖像25逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)30o 的圖像圖26裁剪后的圖像27順時(shí)針旋轉(zhuǎn)15o 的圖像分析：Imrorate(x，n)是用于對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)的函數(shù)，其中 X 若為正數(shù)則表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，數(shù)則表表示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 30 度，如圖 25 所示；其中 bilinear 為雙線性插值，在兩個(gè)方向分別進(jìn)行一次線性插值； J2=imrotate(I,-15,bilinear)則表示順時(shí)針15 27所示；J1=imrotate(I,30,bilinear,crop)是通過(guò)對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行裁剪，保持旋轉(zhuǎn)后輸出圖像J1的尺寸和輸入圖像skull的尺

13、寸一樣，如圖26所示。例8 圖像剪切%通過(guò)交互操作，從一幅圖像中剪切一個(gè)矩形區(qū)域I=imread(skull.tif);讀取圖像imshow(I);II1=imcrop;figure,imshow(I1)I1I2=imcrop(I,30 60 120 160);圖I,坐標(biāo)（30，60）往120*160的圖figure,imshow(I2)顯示圖I2運(yùn)行結(jié)果：圖28的原圖像29手動(dòng)剪切后的圖像30定義剪切后的圖像 分析用于返回圖像的一個(gè)裁剪區(qū)域，但其也允許用戶自己以交互方式使用鼠標(biāo)選定 60 120 160) 30-6060-16030所示。例9 圖像的領(lǐng)域操作I=imread(skull.ti

14、f);讀取原f=inline(max(x(:);定義一個(gè)取最大值的函f，構(gòu)造復(fù)合函數(shù)I2=nlfilter(I,3 3,f);%對(duì)圖I的每一3*3滑塊應(yīng)用函f，滑動(dòng)鄰域操imshow(I)顯示原圖figure,imshow(I2)I=imread(skull.tif);讀取原圖f=inline(uint8(round(mean2(x)*ones(size(x);構(gòu)造復(fù)合函數(shù)I2=blkproc(I,8 8,f);對(duì)圖I的每一滑塊應(yīng)用函f，分離鄰域操imshow(I)顯示原圖figure,imshow(I2)運(yùn)行結(jié)果：運(yùn)行結(jié)果：圖 31 skull 的原圖像圖 32 滑動(dòng)鄰域操作的圖像圖 33 分離鄰域操作的圖像分析：1）nlfilter3,f)為對(duì)圖像 I 的每一個(gè) 3*3 滑塊應(yīng)用函數(shù)f 進(jìn)行滑動(dòng)鄰域操作，如圖 32 所示；2）blkproc 是實(shí)現(xiàn)圖像的顯示塊操作，即分離鄰域操作，blkproc(I,8 8,fI8*8f33第 PAGE 第10頁(yè)共10頁(yè)醫(yī)學(xué)圖像處理五、實(shí)驗(yàn)小結(jié)：（包括主要實(shí)驗(yàn)問(wèn)題的最終結(jié)果描述、詳細(xì)的收獲體會(huì)，待解決的