實(shí)驗(yàn)8 醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波 (2)

1、實(shí)驗(yàn)8 醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波與圖像復(fù)原實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?. 熟悉醫(yī)學(xué)圖像離散傅里葉變化的原理和方法；2. 掌握醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波的原理；3. 掌握使用Matlab中的函數(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波的方法;4. 掌握使用Matlab中的圖像退化與復(fù)原的方法;實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：一、醫(yī)學(xué)圖像頻域?yàn)V波方法與實(shí)現(xiàn)使用imnoise給圖像BMRI1_24bit.bmp添加概率為0.2的椒鹽噪聲，對原圖像和加噪聲后的圖像進(jìn)行傅氏變換并顯示變換后的移中頻譜圖，然后分別使用Butterworth低、高通濾波器對噪聲圖像進(jìn)行低通和高通濾波，顯示D0為5，10，20，40時(shí)的濾波效果圖，并說明存兩種濾波效果中所存在的差異及原因。f=im

2、read('BMRI1_24bit.bmp'); g=imnoise(f,'salt & pepper',0.2); f1=rgb2gray(f) ;g1=rgb2gray(g);>> fft2f=fft2(f1);>> fft2g=fft2(g1);>> imshow(abs(fft2f),title '原頻譜圖'figure,imshow(fft2g),title '噪音頻譜圖' ;shiftf=fftshift(fft2f);>> shiftg=fftshift(fft

3、2g);imshow(abs(shiftf),),title '原居中'figure,imshow(abs(shiftg),),title '噪音居中'>> logf=log(1+abs(shiftf);>> logg=log(1+abs(shiftg);imshow(logf,),title 'log變換' figure,imshow(logg,),title 'zao yin log' f=imread('BMRI1_24bit.bmp'); g=imnoise(f,'salt

4、& pepper',0.2);g=rgb2gray(g);BLPF(g); D0=5 和D0=10D0=20和D0=40GLPF(g);D0=5和D0=10D0=20和D0=40圖像從空間域變換到頻率域后，其低頻分量對應(yīng)圖像中灰度值變化比較緩慢的區(qū)域，高頻分量則表征圖像中物體的邊緣和隨機(jī)噪聲等信息。低通濾波是指保留低頻分量，而通過濾波器函數(shù)H(u，v)減弱或抑制高頻分量的過程。低通濾波與空域中的平滑濾波器一樣可以消除圖像中的隨機(jī)噪聲，減弱邊緣效應(yīng)，起到平滑圖像的作用。高通濾波：圖像的邊緣、細(xì)節(jié)主要在高頻，圖像模糊是由于高頻成分較弱產(chǎn)生的。為了消除模糊，突出邊緣，可以采用高通濾波

5、的方法，使低頻分量得到抑制，從而達(dá)到增強(qiáng)高頻分量，使圖像的邊沿或線條變得清晰，實(shí)現(xiàn)圖像的銳化。      二、醫(yī)學(xué)圖像退化及復(fù)原1、產(chǎn)生帶運(yùn)動(dòng)和噪聲的退化圖像首先使用fspecial 產(chǎn)生一個(gè)了len=7,theta=45的移動(dòng)退化濾波器，然后使用產(chǎn)生的移動(dòng)退化濾波器作為imfilter的濾波模板，邊界填充選項(xiàng)(boundary_options)選擇circular，為圖像BMRI1_24bit.bmp添加一個(gè)移動(dòng)退化，再使用imnoise產(chǎn)生一個(gè)均值為0，方差為0.001的高斯噪聲，并將高斯噪聲疊加到已經(jīng)產(chǎn)生移動(dòng)退化的圖像MRIBr

6、ain_10.bmp上。f=imread('BMRI1_24bit.bmp');f=im2double(f);PSF=fspecial('motion',7,45);g=imfilter(f,PSF,'circular');imshow(f,),title '原圖'figure,imshow(g,),title '移動(dòng)退化'imwrite(g,'MRIBrain_10.bmp');noise=imnoise(zeros(size(g),'gaussian',0,0.001);>

7、> gnoise=g+noise;>> imshow(gnoise),title '噪聲'2、對退化圖像進(jìn)行復(fù)原使用DECONVWNR函數(shù)對產(chǎn)生退化的MRIBrain_10.bmprp按下面的四種方法進(jìn)行復(fù)原。（1）省略DECONVWNR中參數(shù)NSR；（2）NSR取一個(gè)大于0的數(shù)值；（3）NSR取一個(gè)等于1的數(shù)值；（4）NSR取一個(gè)大于1的數(shù)值；通過比較上面四種方法的結(jié)果，指出哪一種方法的效果最好。提示：當(dāng)省略NSR時(shí)表示進(jìn)行直接逆濾波，不省略時(shí)表示進(jìn)行維納濾波NSR取一個(gè)大于0小于1的數(shù)值效果最好；g=imread('MRIBrain_10.bmp');>> g=im2double(g);>> PSF=fspecial('motion',7,45);>> g1=deconvwnr(g,PSF);>> imshow(g1); g2=decon