图形图像处理识别技术与医学信息分析MATLAB图像处理与分析-PPT精选课件

1、MATLAB的图像处理与分析1. MATLAB软件 软件的工作环境如图9-13所示，右侧的Command Window称为命令窗口，提示符为“”，在命令窗口中可以直接进行简单的算术运算和函数调用。图9-13 MATLAB编程环境定义程序文件在主菜单中选择“File”|“New”|“M-file”打开MATLAB编辑窗口，建立程序文件，如图9-14所示，MATLAB文件的扩展名为“.m”。运行程序文件(两种方式)在MATLAB命令窗口中输入文件名选择“File”|“Open”打开m文件，在编辑窗口下选择“Debug”|“Run”或者按F5键运行该程序，如图9-15所示。一、显示一张图片例题1 ：

2、建立程序文件，读入图像“MRI_brain.jpg”并显示。操作提示：（1） 单击开始 |所有程序| MATLAB | MATLAB ，启动软件；（2） 单击File |New|M-file，打开编辑窗口；（3） 在编辑窗口输入以下程序 X=imread(MRI_brain.jpg, jpg); imshow(X); title(显示一幅MRI图像); （4） 单击File | save将文件保存为 example1.m ； （5） 单击“Debug”|“Run”或者按F5键运行程序， 结果如图9-16所示。图9-161. imread():函数imread(filename,format)是

3、读入图像，filename是要读入的图像的文件名，包括路径和扩展名，当图像文件和matlab文件在同一目录下时，可省略路径；fotmat是图像的格式，可以支持jpg，bmp，gif，png等众多格式；filename和fotmat都要用单引号； 2. imshow();Imshow(i):显示一幅图像3. title(text); 显示文本text，文本text用单引号引起来函数说明:二、显示灰度图像和直方图左侧工作区双击文件m02.m打开，则会打开一个Editor，里面就是matlab的源代码，m02.m如下：%显示灰度图像和直方图clear all %清空内存数据G = imread(X_

4、chest.bmp,bmp);%读入原始图像，为胸部的X片图subplot(2,1,1);imshow(G,256);title(原始图像);%显示原始图像subplot(2,1,2);imhist(G);title(原始图像的直方图);%显示原始图像的直方图按F5运行得如下结果：见图9-17图9-17subplot(2,1,1);imshow(G,256);title(原始图像);%显示原始图像subplot(2,1,2);imhist(G);title(原始图像的直方图);%函数说明:1. 符号%表示其之后的内容为注释2.函数subplot(m,n,p)功能是划分绘图窗口，创建mn排列的子

5、图阵列，p是子图的序号。比如subplot(2,1,1);是创建两行一列的子图阵列，且是第一副图。3. 函数imshow(I,N)功能是以N级灰度显示灰度图象I.。imshow(G,256);就是显示256级灰度图象G。4. 函数imhist(I)是显示灰度图象I的直方图。三、图像的旋转打开文件m03.m:%图像的旋转clear allG=imread(X_chest.bmp,bmp); %读入原始图像，为胸部的X片图R=imrotate(G,30,bilinear); %逆时针旋转30度subplot(1,2,1);imshow(G);title(原图); %显示原图subplot(1,2,

6、2);imshow(R);title(逆时针旋转30度后的图像);%显示逆时针旋转30度后的图像按F5运行得如下结果：见图9-18图9-18 1. 函数imrotate(G,30,bilinear); 是将图形G逆时针方向旋转30度，使用bilinear双线性法差值，若要顺时针方向旋转30度，则需要在度数30的前面加个负号函数说明:R=imrotate(G,30,bilinear); %逆时针旋转30度四、减影处理 打开文件m04.m:%减影处理clear allG1=double(imread(D21.png,png); %读入第一副图G2=double(imread(D22.png,png

7、); %读入第二幅图m,n=size(G1); %计算图像矩阵的大小for i=1:m for j=1:n G(i,j)=2*G2(i,j)-G1(i,j); %减法运算 if G(i,j)=0 G(i,j)=0; end endendsubplot(1,3,1);imshow(uint8(G1);title(尚无造影剂拍摄); %输出无造影剂拍摄的图像subplot(1,3,2);imshow(uint8(G2);title(含造影剂拍摄); %输出注射造影剂后拍摄的图像subplot(1,3,3);imshow(uint8(G);title(经数字减影技术处理后的图像); %经DSA处理后

8、的图像按F5运行得如下结果：见如下图：从上图对比可知，经DSA处理后血管及其病变显示更清晰，有助于迅速的出判断函数说明：1、 G1=double(imread(D21.png,png); 读入一副图像，并且将图像数据转换为double格式（双精度）2、 m,n=size(G1); %计算图像矩阵的大小 计算图像G1矩阵大小，即为m*n大小3、 imshow(uint8(G1); 先把图像G1的图像数据转换成unsigned 8-bit integer格式（无符号8位整型），在显示图象G1五、图像增强：直方图均衡化法打开文件m05.m，%显示图像和直方图及利用均衡化处理进行图像增强clear a

9、llG = imread(MRI_brain.jpg,jpg);%读入原始图像，图像为头部的MRI图F = histeq(G); %直方图均衡化处理subplot(2,2,1);imshow(G);title(原始图像)%显示原始图像subplot(2,2,3);imhist(G);title(原始图像的直方图)%显示原始图像的直方图subplot(2,2,2);imshow(F);title(直方图均衡化处理后的图像)%显示直方图均衡化处理后的图像subplot(2,2,4);imhist(F);title(均衡化后的直方图)%显示处理后图像的直方图，可以对比两幅图像，直观比较图像的不同，也

10、可以观察两幅图的直方图之间的区别按F5运行得如下结果：见图9-19 从图像之间的比较可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的明暗有了明显的变化，对比度明显增高；从下面的直方图之间比较可以得出产生变化的原因：原图像暗色成分较多，反映在直方图上就是灰度级高的一侧没有，而是聚集在灰度级相对较低的一侧；均衡化处理后，图像的明亮色成分多了些，直方图分布占满了整个灰度级（0-255）。函数说明:F = histeq(G); %直方图均衡化处理是对直方图进行均衡化处理，并赋给F。六、基于边界的图像分割-Roberts算子打开文件m06.m%基于边界的图像分割-Roberts算子clear allI=imre

11、ad(cell.bmp,bmp); %读入原始图像，该图是个显微镜细胞图像BW=edge(I,roberts); %程序自动选择阈值进行分割BW1=edge(I,roberts,0.1); %人工设定阈值=0.01进行分割subplot(1,3,1);imshow(I);title(原图); %显示原图subplot(1,3,2);imshow(BW);title(自动); %显示自动选择阈值分割图像subplot(1,3,3);imshow(BW1);title(手工); %显示阈值=0.1的分割图像按F5运行得如下结果：见图9-20经过边界分割后，细胞的轮廓清晰显示出来，经过人工设置阈值=0.1 进行分割后，检测出的细胞效果更加明显，边界更清晰。 函数说明:1. 函数edge