人體骨骼灰度變換答辯

1、2015/1/31基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì)基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì) 課程設(shè)計(jì)報(bào)告課程設(shè)計(jì)報(bào)告 學(xué)院：里仁學(xué)院年級(jí)專(zhuān)業(yè)：12級(jí)檢測(cè)一班學(xué)生姓名：徐超杰 指導(dǎo)教師：劉斌 2015/1/32內(nèi)容提要內(nèi)容提要第第5章章 課程設(shè)計(jì)收獲建議課程設(shè)計(jì)收獲建議第第4章章 matlab仿真仿真第第3章章 設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)流程第第2章章 理論基礎(chǔ)或算法原理理論基礎(chǔ)或算法原理第第1章章 設(shè)計(jì)題目簡(jiǎn)介設(shè)計(jì)題目簡(jiǎn)介2022-5-43第第1章章 設(shè)計(jì)題目簡(jiǎn)介設(shè)計(jì)題目簡(jiǎn)介設(shè)計(jì)題目：基于灰度變換的骨骼掃描圖像增強(qiáng)設(shè)計(jì)技術(shù)參數(shù)：利用灰度變換實(shí)現(xiàn)骨骼掃描圖像的增強(qiáng)處理，自行設(shè)計(jì)軟件 流程，配置相關(guān)參數(shù)，對(duì)比不同參

2、數(shù)的增強(qiáng)效果。設(shè)計(jì)要求：(1)利用Matalb軟件編寫(xiě)相關(guān)程序； (2)撰寫(xiě)課程設(shè)計(jì)報(bào)告，報(bào)告內(nèi)容應(yīng)包含算法原理、程序流程 和本人的主要工作；報(bào)告其他內(nèi)容詳見(jiàn)模板。參考資料：課程教材 數(shù)字圖像處理 Matlab版Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦等譯 精通Matlab GUI設(shè)計(jì) 第三版陳垚光 等著 MATLAB軟件相關(guān)參考書(shū)2015/1/34第第2章章 理論基礎(chǔ)或算法原理理論基礎(chǔ)或算法原理 灰度變換是基于點(diǎn)操作的增強(qiáng)方法，它將每一個(gè)像素的灰度值按照一定的數(shù)學(xué)變換公式轉(zhuǎn)換為一個(gè)新的灰度值，如增強(qiáng)處理中的對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)比度增強(qiáng)可以采用線性拉伸和非線性拉伸。線性拉伸可以將原始輸入圖像中

3、的灰度值不加區(qū)別地?cái)U(kuò)展。如果要求對(duì)局部擴(kuò)展拉伸某一范圍的灰度值，或?qū)Σ煌秶幕叶戎颠M(jìn)行不同的拉伸處理時(shí)，采用分段線性拉伸。非線性拉伸常采用對(duì)數(shù)擴(kuò)展和指數(shù)擴(kuò)展。對(duì)數(shù)擴(kuò)展拉伸低亮度去，壓縮高亮度區(qū)；指數(shù)擴(kuò)展拉伸了高亮區(qū)，壓縮了低亮度區(qū)。 根據(jù)圖像增強(qiáng)處理過(guò)程所在的空間不同，圖像增強(qiáng)可分為空域增強(qiáng)法和頻域增強(qiáng)法兩大類(lèi)。頻域增強(qiáng)是在圖像的某種變換域內(nèi)，對(duì)圖像的變換系數(shù)值進(jìn)行運(yùn)算，即作某種修正，然后通過(guò)逆變換獲得增強(qiáng)了的圖像。空域增強(qiáng)則是指直接在圖像所在的二維空間進(jìn)行增強(qiáng)處理，既增強(qiáng)構(gòu)成圖像的像素?？沼蛟鰪?qiáng)法主要有灰度變換增強(qiáng)，直方圖增強(qiáng)，圖像平滑和圖像銳化等。 2015/1/35第第3 3章章 設(shè)計(jì)

4、流程設(shè)計(jì)流程 原圖像是人體骨骼核掃描圖像，的目的是通過(guò)圖像銳化突出骨骼的更多細(xì)節(jié)來(lái)增強(qiáng)圖像。由于圖像灰度的動(dòng)態(tài)范圍很窄并且有很高的噪聲內(nèi)容，所以很難對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)。對(duì)此我們采取的策略是，首先用拉普拉斯法突出圖像中的小細(xì)節(jié)，然后用梯度法突出其邊。平滑過(guò)的梯度圖像將用于掩蔽拉普拉斯圖像。最后，將使用灰度變換來(lái)增強(qiáng)圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍。 第一步使用模板為-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1的濾波器對(duì)原圖像進(jìn)行拉普拉斯操作，這一步先對(duì)圖像進(jìn)行初步的銳化濾波。由于使用的模板如上，讓常數(shù)c=1，簡(jiǎn)單的將原圖和銳化后圖像相加就可以得到一幅經(jīng)過(guò)銳化過(guò)的圖像。 經(jīng)過(guò)第一步處理后的圖像仿真結(jié)果如下：20

5、22-5-462022-5-47 降低噪聲的一種方法就是使用中值濾波器，但屬于非線性濾波器的中值濾波器有可能改變圖像的性質(zhì)，所以不可取。所以采取另一種方法，使用原圖像梯度操作的平滑形式所形成的一個(gè)模板原圖像試用Sobel梯度操作，分量gx為-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1,而分量gy為-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1的模板仿真圖像如下： 2022-5-48q梯度變換在灰度斜坡或臺(tái)階的平均相應(yīng)要比拉普拉斯操作的更強(qiáng)烈，而對(duì)噪聲和小細(xì)節(jié)的響應(yīng)要比拉普拉斯操作的相應(yīng)弱，而且可以通過(guò)均值濾波器對(duì)其進(jìn)行平滑處理可以進(jìn)一步降低，使用大小為5*5的一個(gè)均值濾波器得到平滑后的Sobel梯度圖像

6、。仿真圖像如下：2022-5-492022-5-4102022-5-411 將拉普拉斯圖像與平滑后的梯度圖像進(jìn)行點(diǎn)乘。此時(shí)看到強(qiáng)邊緣的優(yōu)勢(shì)和可見(jiàn)噪聲的相對(duì)減少，用平滑后的梯度圖像來(lái)掩蔽拉普拉斯圖像的目的達(dá)到了。2014/6/2112 將乘積圖像與原圖像相加就產(chǎn)生一幅需要的銳化圖像。與原圖像相比，該圖像中大部分細(xì)節(jié)的清晰度的增加都很明顯，所以我們才需要綜合多種的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，單獨(dú)使用一種方法根本不可能達(dá)到這么好的效果，只需要看相對(duì)應(yīng)的圖像進(jìn)行對(duì)比即可知道。 對(duì)比圖像如下：2022-5-4132015/1/314 我們希望擴(kuò)展灰度范圍，對(duì)圖像進(jìn)行冪率變換處理，r=0.5，c=1，然后即可對(duì)圖

7、像進(jìn)行冪率變換此時(shí)需要增大銳化后圖像的動(dòng)態(tài)范圍，即使有很多種這樣效果的灰度變換函數(shù)，但是用冪率變換處理更好，直方圖均衡和規(guī)定化的效果都不太好，此時(shí)人體的輪廓的清晰度雖然還是不高，因?yàn)閿U(kuò)大的灰度動(dòng)態(tài)范圍的同時(shí)也增大了噪聲，但是相比原圖還是有相當(dāng)大幅度的提高的。2015/1/316第第4章章 matlab仿真仿真仿真過(guò)程中的部分程序仿真過(guò)程中的部分程序im=imread(guge.tif); im = im2double(im); h =-1,-1,-1;-1,8,-1;-1,-1,-1; im1 =imfilter(im,h); im2=im+im1; hx=-1,-2,-1;0,0,0;1,2

8、,1; hy=-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1; gradx=filter2(hx,im,same); gradx=abs(gradx); grady=filter2(hy,im,same); grady=abs(grady); im3=gradx+grady; h1 = fspecial(average,5) ; im4 = imfilter(im3,h1); im5=im2.*im4; im6=im+im5; T=str2double(get(handles.edit1,String);gamma=T; c=1; im7=c.*im6.gamma; axes(handles.axes2);imshow(im7);2015/1/317第第5章章 課程設(shè)計(jì)收獲建議課程設(shè)計(jì)收獲建議 這次MATLAB課程設(shè)計(jì)讓我學(xué)到了很多，不僅僅是知識(shí)，還學(xué)到了許多學(xué)習(xí)方法。MATLAB軟件在這之前接觸的很少，僅僅是在課上有過(guò)一點(diǎn)了解。為了做好這次的課程設(shè)計(jì)，我查閱了大量的資料，并上網(wǎng)搜索了許多與此相關(guān)的知識(shí)，這個(gè)過(guò)程使我受益匪淺。 雖