毕业论文 --视网膜图像亮度对比度调节MATLAB三种实现方法的对比研究

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1、本科毕业设计（论文）学毕业设计（论文）题目：视网膜图像亮度对比度调节MATLAB三种实现方法的对比研究院（部）系所学专业年级、班级完成人姓名指导教师姓名专业技术职称2013年6月1日本科毕业设计（论文）视网膜图像亮度对比度调节MATLAB三种实现方法的对比研究摘要目的：对视网膜图像亮度对比度调节的多种MATLAB实现方法进行对比，便于适时选取适当的方法对视网膜图像进行处理。方法：基于MATLAB语言，利用MATLAB自身的工具箱函数、像素色深输入输出关系和调窗显示技术三种方法，对视网膜图像进行亮度对比度处理并比较。结果：MATLAB视网膜图像处理的三

2、种方法均具有良好的图像处理效果，利用MATLAB工具箱函数和调窗显示技术这两种方法较像素色深输入输出关系方法处理的图像更加清晰，处理细节更加细致；利用像素色深输入输出关系方法处理，编程代码比较简单，而且处理质量也较好。结论：MATLAB工具箱函数实现的程序代码最为简短，对于包括DICOM格式在内的医学图像，如只需要整体的亮度对比度调节，可以选取此方法；基于像素色深输入输出关系的方法，原理较为简单，线性方程较开窗显示方程简单，对于DICOM图像，只可以进行全局即整体的拉伸调节，对于非DICOM格式的医学图像可以进行很好的亮度对比度的调节；基于医学图像开

3、窗显示技术的方法，调节窗位到要显示的图像的区域位置，通过窗宽调整对比度，可以获取局部细节，对于DICOM标准的医学图像，具有很好的凸显局部细节信息的功能，但是算法程序代码较前两者复杂繁琐，可用于对于局部要求精确的高要求的医学图像处理。关键词：MATLAB;亮度对比度调节;医学图像的开窗显示;图像处理系统;视网膜图像本科毕业设计（论文）ComparativeStudyoftheThreeKindofMATLABRealizationMethodofBrightnessandContrastAdjustmentofRetinaImageAbstractO

4、bjective:toretinalimagebrightnessandcontrastadjustmentofmultipleMATLABrealizationmethodsarecompared,tofacilitatetimelyandappropriatemethodofretinalimageprocessing.Methods:BasedontheMATLABlanguage,usingMATLABtoolboxfunction,therelationshipbetweeninputandoutputpixelcolordepthanda

5、djustingwindowdisplaytechniquethreemethods,theretinalimageluminancecontrastandcomparison.Results:ThreemethodsofMATLABretinalimageprocessinghasagoodimageprocessingeffect,usingMATLABtoolboxfunctionandwindowdisplayofthesetwomethodsislikeplaindeepinputoutputrelationshipbetweenimage

6、processingmethodstodealwiththedetailsmoreclearly,moredetailed;usingpixelcolordeeprelationbetweeninputandoutputmethod,theprogrammingcodeisrelativelysimple,buttheprocessingqualityisbetter.Conclusion:MATLABtoolboxfunctiontoachievethemostshortprogramcode,includingforincludingDICOMf

7、ormatmedicalimages,suchasonlytheoverallbrightnesscontrastadjustment,youcanselectthismethod;basedonpixelcolordepththerelationshipbetweeninputandoutputmethods,theprincipleissimple,linearwindowdisplayequationthansimpleequationforDICOMimagescanonlybestretchedgloballythatoveralladju

8、stmentfornon-DICOMformatmedicalimagecanbeaverygoodbrig