医学图像处理实验

1、实验一yq1I=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,0.02 0.7,0 1);%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

2、9;);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°yq2I=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 = Filename:'C:MATLAB7toolboximagesimdemospears.png'FileModDa

3、te: '03-May-2003 13:53:58'FileSize: 554554Format: 'png'FormatVersion: Width: 732Height: 486BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: 137 80 78 71 13 10 26 10Colormap: Histogram: InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: Backgrou

4、ndColor: RenderingIntent: Chromaticities: Gamma: XResolution: YResolution: ResolutionUnit: XOffset: YOffset: OffsetUnit: SignificantBits: ImageModTime:'20 Feb 2003 20:53:33 +0000'Title: Author: Description: Copyright: 'Copyright Corel'CreationTime: Software: Disclaimer: Warning: Sour

5、ce: Comment: OtherText: yq3I,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,0.3 0.7,0 1);subplot(2,2,3);imshow(J);subplot(2,2,4);imhist

6、(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%线性滤波的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(f

7、special('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

8、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：图像的配准与融合一、 实验目的(1)熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法(2)掌握基于特征点的图像配准的过程。(3)掌握常用的图像融

9、合方. 二、实验的主要仪器设备(1)微型计算机(2) MATLAB软件（安装图像处理工具箱）(3) 参考MRI图像与待配准的CT图像三、实验原理 图像配准指的是将同一场景的两幅或多幅图像进行对准。一个典型的应用是，将一幅图像(称为基准图像)作为其他图像(称为输入图像)的参照进行比较。图像配准的目的是，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。使用点映射的图像配准包括以下步骤： 将图像读入到MATLAB空间； 指定图像中的成对控制点； 保存控制点对； 指定要使用的变换类型，并根据控制点对推测参数。 对没有配准的图像进行变换，使之对准。四、试验内容1、读入图像M= imread(

10、9;C:MATLAB7toolboximagesimdemosct.jpg');figure,imshow(M);N= imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosmri.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 =305.8058 208.6547 236.7410 256.5396 246.8705 315.4748 262.5252 395.58994、调整控制点的位置和指定变换类型计算参数input_points_corr

11、=cpcorr(input_points,base_points,M,N);mytform=cp2tform(input_points_corr,base_points,'linear conformal');info=imfinfo('C:MATLAB7toolboximagesimdemosmri.jpg');5、配准图像，并显示registered=imtransform(unregistered,mytform,'XData',1 info.Width,'YData',1 info.Height);figure,imsho

12、w(registered),title('配准后图像');6、融合M1=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemosmri.jpg'); %读入图像M2=imread('C:MATLAB7toolboximagesimdemoshh.jpg');m1 n1=size(M1); %判断图像大小是否一致m2 n2=size(M2);if (m1 = m2) | (n1 = n2)error('Input images are not of same size');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('