医学图像处理实验.docx
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医学图像处理实验
实验一
yq1
I=imread（'cameraman、tif'）;%读黑白图像
subplot（2,2,1）;imshow（I）%显示图像
subplot（2,2,2）;imhist（I）%显示直方图
J=imadjust（I,[0、020、7],[01]）;%对比度增强
subplot（2,2,3）;imshow（J）
subplot（2,2,4）;imhist（J）
I1=imresize（I,0、5）;imview（I1）%缩小
I2=imresize（I,1、5）;imview（I2）%放大
I3=imrotate（I,45,'bilinear','crop'）;imview（I3）%旋转45°
%%原图、直方图对比度增强、直方图
%%缩小
%%放大
%%旋转45°
yq2
I=imread（'pears、png'）;
imshow（I）;
I1=rgb2gray（I）;%把彩色图像转换成灰度图像
figure,imshow（I1）;
info=imfinfo（'pears、png'）%查询文件信息
imwrite（I1,'D:
\yq\小小、png'）;%写图像
info=
:
'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\pears、png'
:
'03-May-200313:
53:
58'
:
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yq3
[I,map]=imread（'trees、tif'）;
imshow（I,map）
I1=ind2gray（I,map）;%把索引色转换成灰度图像
figure,imshow（I1,map）
%%索引色图像
%%灰度图像
实验二
yq4
%%对比度调整
I=imread（'pout、tif'）;
subplot（2,2,1）;imshow（I）;
subplot（2,2,2）;imhist（I）;
J=imadjust（I,[0、30、7],[01]）;
subplot（2,2,3）;imshow（J）;
subplot（2,2,4）;imhist（J）;
%%原图、直方图对比度增强、直方图
yq5
%%直方图均衡化：
I=imread（'pout、tif'）;
imshow（I）;
figure,imhist（I）;
[J,T]=histeq（I,64）;
figure,imshow（J）;
figure,imhist（J）;
yq6
%%线性滤波得MATLAB实现
I=imread（'kids、tif'）;
I1=imnoise（I,'salt&pepper',0、02）;%加椒盐噪声
K1=filter2（fspecial（'average',3）,I1）/255;
K2=filter2（fspecial（'average',5）,I1）/255;
K3=filter2（fspecial（'average',7）,I1）/255;
subplot（2,2,1）;imshow（I1）;title（'噪声图像'）;
subplot（2,2,2）;imshow（K1）;title（'3×3'）;
subplot（2,2,3）;imshow（K2）;title（'5×5'）;
subplot（2,2,4）;imshow（K2）;title（'7×7'）;
yq7
%%中值滤波MATLAB实现
I=imread（'eight、tif'）;
imshow（I）;
J=imnoise（I,'gaussian',0,0、02）;
figure;imshow（J）;
K1=medfilt2（J,[3,3]）;
K2=medfilt2（J,[5,5]）;
K3=medfilt2（J,[7,7]）;
figure,imshow（K1）;
figure,imshow（K2）;
figure,imshow（K2）;
%%原图
%%加高斯噪声
实验4
实验四：
图像得配准与融合
一、实验目得
（1）熟悉MATLAB图像处理工具箱得使用方法
（2）掌握基于特征点得图像配准得过程。
（3）掌握常用得图像融合方、
二、实验得主要仪器设备
（1）微型计算机
（2）MATLAB软件（安装图像处理工具箱）
（3）参考MRI图像与待配准得CT图像
三、实验原理
图像配准指得就是将同一场景得两幅或多幅图像进行对准。
一个典型得应用就是，将一幅图像（称为基准图像）作为其她图像（称为输入图像）得参照进行比较。
图像配准得目得就是，通过对输入图像进行空间变换，使输入图像与基准图像对准。
使用点映射得图像配准包括以下步骤：
．将图像读入到MATLAB空间；
．指定图像中得成对控制点；
．保存控制点对；
．指定要使用得变换类型，并根据控制点对推测参数。
．对没有配准得图像进行变换，使之对准。
四、试验内容
1、读入图像
M=imread（'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\ct、jpg'）;
figure,imshow（M）;
N=imread（'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri、jpg'）;
figure,imshow（N）;
2、选择控制点
cpselect（M,N）;
3、将控制点保存到MATLAB工作区间
input_points=
305、8058208、6547
236、7410256、5396
246、8705315、4748
262、5252395、5899
4、调整控制点得位置与指定变换类型计算参数
input_points_corr=cpcorr（input_points,base_points,M,N）;
mytform=cp2tform（input_points_corr,base_points,'linearconformal'）;
info=imfinfo（'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri、jpg'）;
5、配准图像，并显示
registered=imtransform（unregistered,mytform,'XData',[1info、Width],'YData',[1info、Height]）;
figure,imshow（registered）,title（'配准后图像'）;
6、融合
M1=imread（'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\mri、jpg'）;%读入图像
M2=imread（'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\hh、jpg'）;
[m1n1]=size（M1）;%判断图像大小就是否一致
[m2n2]=size（M2）;
if（m1~=m2）|（n1~=n2）
error（'Inputimagesarenotofsamesize'）;
end;
M1=im2double（M1）;%数据类型转换
M2=im2double（M2）;
M3=0、5*M1+0、5*M2;%图像加权融合
M3=im2uint8（M3）;
M4=0、3*M1+0、7*M2;
M4=im2uint8（M4）;
subplot（2,2,1）;imshow（M1）,title（'原始MRI图像'）;%显示图像
subplot（2,2,2）;imshow（M2）,title（'配准后得CT图像'）;
subplot（2,2,3）,imshow（M3）,title（'加权因子0、5,0、5融合后得图像'）;
subplot（2,2,4）,imshow（M4）,title（'加权因子0、3,0、7融合后得图像'）;
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