基于MATLAB的医学图像锐化系统设计毕业论文.doc

医学图像处理课程设计说明书 基于MATLAB的医学图像锐化系统设计 班 级 生医1203班 姓 名 李 迪 学 号 121417010305 指导教师 李振伟 摘 要 数字图像经过转换和传输后，难免会产生模糊。图像锐化的主要目的在于补偿图像边缘轮廓、突出图像的边缘信息以使图像显得更为清晰，从而符合人类的观察习惯。图像锐化的实质是增强原图像的高频分量。边缘和轮廓一般位于灰度突变的地方，因此和自然地利用灰度差分提取出来。由于边缘和轮廓在一幅图中常常具有任意方向，而差分运算是有方向性的，因此和差分方向一致的边缘和轮廓便检测不出来。而常用的图像锐化方法目 录 1 设计目的 1 2 设计内容与原理 1 3 设计思路与方案 2 4 详细设计步骤 2 5 结果与分析 3 6 总结 3 参考文献 3 附录 4 基于灰度变换的医学图像增强系统设计 1.设计目的 1、巩固《医学图像处理》。 2、掌握MATLAB GUI设计基本原理方法，进行医学图像应用处理系统的设计与开发。 图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以来使图像清晰。在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。 （2-1） 梯度模的表达式如下： （2-2） Roberts算法又称交叉微分算法，其计算公式如下 （2-3） 图-1 Roberts算子展示图 2.3.2 Prewitt锐化算子 Prewitt锐化算子计算公式： （2-4） 其模板： 特点：与Sobel相比，有一定的抗干扰性。图像效果比较干净。 2.3.3 Sobel锐化算子 Sobel锐化算子计算公式： （2-5） 其模板： 特点：锐化的边缘信息较强。 一阶微分锐化的效果比较： Sobel算法与Priwitt算法的思路相同，属于同一类型，因此处理效果基本相同。Roberts算法的模板为2*2，提取出的信息较弱。 单方向锐化经过后处理之后，也可以对边界进行增强。 2.3.4 Laplacian算子 二阶微分锐化其算法为： （2-6） 将其写成模板系数形式形式即为Laplacian算子： 为了改善锐化效果，可以脱离微分的计算原理，在原有的算子基础上，对模板系数进行改变，获得Laplacian变形算子如下所示： H1,H2的效果基本相同，H3的效果最不好，H4最接近原图。 3 设计思路与方案 3.1 总体设计流程图 3.2 锐化方案 该系统锐化分为两类，一类是空域锐化，包括：Sobel算子、Log算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等。频域高通锐化包括：巴特沃斯高通锐化、拉普拉斯锐化、Prewitt算子锐化等。并且每种锐化方案都可以调节阈值，让其产生不同结果。 3.3 GUI界面设计 图-1 GUI界面 4 详细设计步骤 4.1读取图片 使用者可以从按钮中读出文件夹中的图像，并将其显示到两个坐标轴axes1和axes2中。在菜单编辑器中“打开”的Callback中加入如下程序代码： function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename,pathname]=... uigetfile({*.*;*.bmp;*.jpg;*.tif;*.png},selecet pictrue); if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0) return; end str=[pathname filename]; im=imread(str); axes(handles.axes1); imshow(