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1、医学影像系统实验PARTI数字图像处理基础实验1图像的特性及图像处理初步1实验目的了解MatLab软件/语言学，会使用MatLab的图像处理工具箱(ImageProcessingToolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。了解图像的基本特性，以及对图像进行简单运算后其性质的变化，学习对图像进行基本处理并评价处理结果。2实验要求学生应当基本掌握MatLab的操作，掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法，会用该软件调入/保存图像数据，会利用该软件对图像进行简单的计算，例如四则运算等，并观察运算的
2、结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。3实验内容与步骤(1)学习MatLab的基本操作(2)调入并显示图像lena.giflane=imread('lena.gif');figure;imshow(lane);(3)在图像lena.gif和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果l1=imadd(lane,100);figure;imshow(l1);title('加法')l2=imsubtract(lane,50);figure;imshow(l2);title('减法')l3=immultiply(lane,0.6);医学影像系统实验PARTI数字图像处理基
3、础figureimshow(l3)title('乘法')l4=imdivide(lane,2);figureimshow(l4);title('除法');从图中可以看出，当加法处理时，图像灰度值增加而变亮，减法时图像灰度值减小而变暗，由于乘法参数为0.6，相当于减小灰度值；而(4)利用imcrop函数对图像lena.gif的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果l5=imcrop(lane,[55,50,180,212]);figureimshow(l5)医学影像系统实验PARTI数字图像处理基础title('剪切')4思考题/问答题(1)简述MatLab软件的特点1)高效
4、的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2)具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3)友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4)功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。(2)MatLab软件可以支持那些图像文件格式答：JPEG,BMP,PCX,TIFF,PNG,GIF,HDF,ICO,CUR,XWD,RAS,PBM,PGM,PPM(3)说明函数imread的用途格式以及各种格式所得到图像的性质从图像文件中读取数据，调用格式为A=imread(file
5、name,fmt)，其作用是将文件名用字符串filename表示的，扩展名用fmt表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果filename所指的为灰度级图像，则A为一个二维矩阵；如果filename所指的为RGB图像，则A为一个m×n×3的三维矩阵。Filename表示的文件名必须在MATLAB的搜索路径范围内，否则需指出其完整路径。(4)为什么用I=imread(‘lena.tif’)命令得到的图像I不可以进行算术运算？tif文件一般为多帧文件，有点像动画，含有三维信息，而算术运算只针对而且信息的图像。医学影像系统实验PARTI数字图像处理基础实验2图像的增强1实验
6、目的学习常见的图像增强的方法，并实际体会图像增强前后画质的变化，了解几种不同增强方式用于不同图像处理所取得的效果，培养处理实际图像的能力。2实验要求利用MatLab工具箱中关于图像增强的函数，计算本指导书中指定图像的直方图，并对其进行灰度增强处理，自己编制程序实现MatLab工具箱中函数以外的图像增强算法，对于本指导书中指定的图像进行处理3实验内容与步骤(1)调入并显示图像cells.gif(2)计算并显示图像的直方图(3)对图像进行直方图均衡增强，显示均衡后的图像及其直方图，观察结果并与原图像进行对比(4)使用指数、对数方法对图像进行增强，显示增强后的图像及其直方图
7、，观察结果并与原图像进行对比编写的总程序如下：cells=imread('cells.gif')figuresubplot(1,2,1)imshow(cells)title('原始图像')subplot(1,2,2)imhist(cells)title('原始直方图')figure%均衡增强hence=histeq(cells)subplot(1,2,1)imshow(hence)title('均衡后图像')subplot(1,2,2)imhist(hence)title('均衡后直方图')i=mat2gray(cells)K=log(255*i+1
