医学图像格式转换及读取与显示
医学图像格式转换及读取与显示
1.医学图像格式转换
通常从机器拷贝出来的医学图像数据为DICOM格式，如果是多种模态图像混合，则需要使用Dcm2AsiszImg.exe工具把多模态图像分类出来，软件如下图所示：
Dcm2AsiszImg 是一个接收、发送DICOM 图像、把DICOM 图像进行分类、把DICOM 转化为安科Img 图像格式的软件工具。
用法：
“输出目录”选择待转化的图像保存路径，“DICOM图像分类”选择要转化的原始图像目录，最后点击“DICOM图像分类”，输出图像分辨率为256*256。
常用的图像格式还有ANALYZE和NIFTI，ANALYZE格式的图像包括图像文件.img 和头文件.hdr，应用于SPM2。NIFTI把图像文件和头文件合并为.nii文件，应用于SPM8、FSL、FreeSurfer等。可以利用MRICron软件的dcm2niigui.exe插件把DICOM格式转化为ANALYAZE 和NIFTI格式。
在Help下的preference处可设置输出参数：
2.读取与显示DICOM图像
Matlab提供了dicominfo、dicomdict、dicomdisp、dicomread、dicomuid 、dicomwrite函数，可实现DICOM格式图像的读取、显示、保存等操作，以及查看扫描信息。
3.读取与显示NIFTI格式图像
MRIcro软件可以显示NIFTI图像
① NIfTI这个Matlab程序可以读取显示、保存、制作核磁共振图像。
具体如下：
>> [hdr,filetype,fileprefix,machine] = load_nii_hdr('output.hdr');
>> [img,hdr] = load_nii_img(hdr,filetype,fileprefix,machine);
>> save_nii(nii, filename, [old_RGB]);
②SPM方法：
help spm_read_vols
V = spm_vol_nifti('output.hdr')
[Y,XYZ] = spm_read_vols(V);
4.Freesurfer的mgh图像读取与显示
Freesurfer安装目录下有一个matlab程序包，提供了load_mgh, save_mgh等函数实现该文件的读取与显示。
医学图像三维重建的体绘制技术综述
医学图像三维重建的体绘制技术综述 摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。 关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation
数字图像处理四个实验报告,带有源程序
数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)
常见医学图像格式
附录C 图像格式 译者：Synge 发表时间：2012-05-03浏览量：1604评论数：0挑错数：0 翻译：xiaoqiao 在fMRI的早期，由于大多数据都用不同研究脉冲序列采集，然后离线大量重建，而且各研究中心文件格式各不相同、大多数的分析软件也都是各研究单位内部编写运用。如果这些数据不同其他中心交流，数据的格式不影响他们的使用。因此图像格式就像巴别塔似的多式多样。随着fMRI领域的不断发展，几种标准的文件格式逐渐得到了应用，数据分析软件包的使用促进了这些文件格式在不同研究中心和实验室的广泛运用，直到近期仍有多种形式的文件格式存在。这种境况在过去的10年里随着公认的NIfTI格式的发展和广泛认可而优化。该附录就fMRI资料存储的常见问题以及重要的文件格式做一概述， 3.1 数据存储 正如第2章所述，MRI数据的存储常采用二进制数据格式，如8位或16位。因此，磁盘上数据文件的大小就是数据图像的大小和维度，如保存维度128 ×128×96的16位图像需要25,165,824位(3 兆字节)。为了保存图像的更多信息，我们希望保存原始数据，即元数据。元数据包含了图像的各种信息，如图像维度及数据类型等。这点很重要，因为可以获得二进制数据所不知道的信息，例如，图像是128 ×128×96维度的16位图像采集还是128 ×128×192维度的8位图像采集。在这里我们主要讨论不同的图像格式保存不同的数量及种类的元数据。
MRI的结构图像通常保存为三维的资料格式。fMRI数据是一系列的图像采集，可以保存为三维格式，也可以保存为四维文件格式（第4维为时间）。通常，我们尽可能保存为四维数据格式，这样可以减少文件数量，但是有些数据分析软件包不能处理四维数据。 3.2 文件格式 神经影像的发展中出现了很多不同图像格式，常见的格式见表1.在这里我们就DICOM、Analyze和NIfTI最重要的三种格式做一讨论。 表1. 常见医学图像格式 Analyze .img/.hdr Analyze软件, 梅奥临床医学中心 DICOM 无ACR/NEMA协会 NIfTI .nii或.img/.hdr NIH影像学信息工具倡议 MINC .mnc 蒙特利尔神经学研究所（MNI，扩展名NetCDF) 3.2.1 DICOM格式 现今大多MRI仪器采集后的重建数据为DICOM格式。该数据格式源于美国放射学协会（ACR）和国际电子产品制造商协会（NEMA）。DICOM不仅仅是图像的存储格式，而且是不同成像系统的不同形式数据之间转换的模式，MRI图像只是其中一种特殊形式。目前使用的DICOM遵照1993年协议，且目前主要的MRI仪器供应商都支持该格式。 通常，DICOM把每一层图像都作为一个独立的文件，这些文件用数字命名从而反映相对应的图像层数（在不同的系统有一定差异）。文件中包含文件头信息，且必须要特定的软
matlab图像数据类型转换
uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型） int ：整型数据 1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算. 2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。 3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样， 4、对于索引图像，数据矩阵中的值指定该像素的颜色种类在色图矩阵中的行数。当数据矩阵中的值为0时，表示用色图矩阵中第一行表示的颜色绘制；当数据矩阵中的值为1时，表示用色图矩阵中的第二行表示的颜色绘制该像素，数据与色图矩阵中的行数总是相差1。所以，索引图像double型和uint8型在显示方法上没有什么不同，只是8位数据矩阵的值和颜色种类之间有一个偏差1。调用格式均为image(x); colormap(map); 5、对于灰度图像，uint8表示范围[0，255]，double型表示范围[0，1]。可见，double型和uint8型灰度图像不一样，二者转换格式为： I8=uint8 (round (I64*255)); ！！double转换成uint 8 I64=double (I8)/255; ！！！uint转换成double 反之，imread根据文件中的图像种类作不同的处理。当文件中的图像为灰度图像时，imread 把图像存入一个8位矩阵中，把色图矩阵转换为双精度矩阵，矩阵中每个元素值在[0，1]内；当为RGB图像时，imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double 因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型； 如果不转换，在对uint8进行加减时会产生溢出 图像数据类型转换函数 默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 但是，问题的真正的解释其实应该是这样的。首先是在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所有其他值乘以255。 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精
图像格式转换源代码
求delphi源码图像格式转换 浏览次数：555次悬赏分：20 |解决时间：2010-6-4 16:33 |提问者：黑色城堡没有爱 毕业设计，Delphi语言编写的图像格式转换，各种图像格式相互转换。另加一点特效处理~~~~~跪谢 问题补充： scorpio-butterfly@https://www.360docs.net/doc/5018895184.html, 最佳答案 常见图象格式转换技术 作者:lyboy99 e-mail:lyboy99@https://www.360docs.net/doc/5018895184.html, url: https://www.360docs.net/doc/5018895184.html, 给大家提供几个常用的图象格式转换方法和其转换函数 希望可以对你有帮助 1. ICO图标转换BMP格式 2. 32x32 BMP格式图象转换为ICO格式 3.转换BMP->JPEG文件格式 4.JPEG 转换为BMP函数 5.Bmp转换为JPEG文件格式函数 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1.Chinese : ICO图标转换BMP格式 English :(Conversion from ICO to BMP) -------------------------------------------------------- var Icon : TIcon; Bitmap : TBitmap; begin Icon := TIcon.Create; Bitmap := TBitmap.Create; Icon.LoadFromFile('c:picture.ico'); Bitmap.Width := Icon.Width; Bitmap.Height := Icon.Height; Bitmap.Canvas.Draw(0, 0, Icon ); Bitmap.SaveToFile('c:picture.bmp'); Icon.Free; Bitmap.Free; ===================================
CT三维重建的指南
CT三维重建指南 1、脊柱重建： 腰椎： 西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向，做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。 注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建： 椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。 打片： 矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5； 若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。
3D医学图像可视化
姓名：顾衍文 学号：S1409W0536 专业：控制工程
医学图像处理 ——区域增长算法分割出肺部的气管 1、肺质分割已有的方法有许多种，这些方法都是基于阈值法、区域生长法、模 式分类法发展起来的，阈值分割法是传统的肺实质分割算法，分割速度快，但它对气管、支气管以及躯干以外的区域分割效果不理想，而且在阈值的选择上也存在实际困难。区域生长法是将具有连通性并且特征相近的非肺质区域提取出来的一种算法，它能够快速的分割肺质区域并保留弥散性边界，但它会忽视强梯度边界包围的区域，同时种子点的选取、生长合并条件的制定对结果的影响也十分显著。模式分类法需要先验知识的引入，采集大量的训练样本并提取图像特征，虽然该方法在分割的效果上较好，但训练和分割的处理时间长、算法复杂度高，这决定了模式分类法不适合应用在胸肺CT 的预处理环节中。 原始肺部图片 2、就区域生长法而言，需要设置的参数有两个，分别是阈值和种子点。在种子点的选取上，通常设置在主气管的顶端也就是胸肺CT 切片数据第一张中的气管区域，生长过程采用8 邻域的三维生长方式，气管树的抽取至上而下。在阈值的选取上，为了自动获取最优的阈值，
算法中引入了泄漏检测规则和阈值递增法则，实验的初始阈值T0 设定为一个保守阈值，本实验从经验值（-960HU）开始，每次生长结束后阈值增加10HU，直至结果中检测到泄漏。当泄漏现象被探测到时，迭代过程终止，并取上一次的阈值Tk 分割结果作为最优阈值生长的结果输出。对泄漏的检测规则是通过比较阈值递增过程中前后两次分割抽取的体素总量的变化，当泄漏发生时，生长区域扩散到肺实质，这会使分割出的体素总量大幅增加。 区域增长后得到的肺部气管3D图 3、采用mevislab的算法和参数配置图：
(整理)MATLAB图像显示与格式转换.
第五讲M A T L A B可视化(三) 图像显示 M a t l a b进行图像处理的步骤如下： ↓ ↓ ↓↓ 【目录】 一、图像文件格式 (2) 1、调色板 (2) 2、图像类型 (2) 3、图像文件格式 (3) 二、读图像和图像信息 (3) 1、读取图像 (3) 2、读取图像信息 (4) 三、图像类别与数据格式 (6) 四、图像显示 (8) 1、i m s h o w(I,n) (8) 2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (9) 3、i m s h o w(B W) (10) 4、i m s h o w(X,M A P) (14) 5、i m s h o w(R G B) (15) 6、i m s h o w f i l e n a m e (16)
7、s u b i m a g e (17) 五、保存图像 (18) 1、i m w r i t e函数 (18) 六、图像数据格式转换 (18) 1、索引图像 (19) 2、灰度图像 (19) 3、真彩色图像 (19) 4、二值图像 (20) 【正文】 一、图像文件格式 1、调色板 调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红、绿、蓝三种颜色的组合来表示，图像的每一个像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色。 调色板的单元个数是与图像的颜色数相对应的，256色图像的调色板就有256个单元。 真彩图像的每个像素直接用R、G、B三个字节来表示颜色，因此不需要调色板。 2、图像类型
3、图像文件格式 二、读图像和图像信息 1、读取图像
函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。格式为： [X,M A P]=i m r e a d(F I L E N A M E,'F M T')，其中： F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。 【例】图像读取演示 [X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f'); [X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f'); [X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f'); [X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f'); [X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f'); [X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f'); w h o s N a m e S i z e B y t e s C l a s s M A P10x00d o u b l e a r r a y M A P20x00d o u b l e a r r a y M A P3256x36144d o u b l e a r r a y M A P40x00d o u b l e a r r a y M A P50x00d o u b l e a r r a y M A P60x00d o u b l e a r r a y X1427x427182329l o g i c a l a r r a y X2427x427182329u i n t8a r r a y X3427x427182329u i n t8a r r a y X4427x427364658u i n t16a r r a y X5427x427x3546987u i n t8a r r a y X6427x427x31093974u i n t16a r r a y G r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s 2、读取图像信息
Java 图片处理 格式转换
Java 图片处理（包括 Jmagick 的应用） 图片处理（ 的应用）
作者: 佚名, 出处:IT 专家网,
2010-10-29 08:30
责任编辑: 谢妍妍,
近期有使用到图片的压缩处理，由于在之前用 Java 处理时，在低像素的情况下， Java 处理的效果确实很差，然后尝试了用网上推荐的免费开源的第三方软件，利用 Java 的 jni 调用 dll 文件进行处理，效果还可以。在此记录下，方便以后继续积累。
近期有使用到图片的压缩处理， 由于在之前用 Java 处理时， 在低像素的情况下， Java 处理的效果确实很差，然后尝试了用网上推荐的免费开源的第三方软件，利用 Java 的 jni 调用 dll 文件进行处理，效果还可以。在此记录下，方便以后继续积累。
1、纯 Java 类处理图片代码
Java 代码
以下是代码片段： 以下是代码片段： /** * 转换图片大小，不变形 * * @param img * 图片文件 * @param width * 图片宽 * @param height * 图片高 */ public static void changeImge(File img, int width, int height) { try { Image image = ImageIO.read(img); //图片尺寸的大小处理， 如果长宽都小于规定大小， 则返回， 如果有一个大于规定大小， 则等比例缩放 int srcH = image.getHeight(null); int srcW = image.getWidth(null); if (srcH <= height && srcW <= width) { return;
图像处理matlab源码加实验报告
大学 2016 —2017 学年第 1 学期 数字图像处理课程设计 年级与专业学号姓名 题目：图像的代数运算 目标：1.深入理解图像处理中代数运算的基本作用； 2.掌握在MTLAB中对图像进行代数运算的方法； 3.通过实验分析比较各种代数运算算法的效果。 课程设计日期： 2016年11月11号
一、问题背景 随着移动设备的日渐普及，在日常的生活我们可以直接采集到清晰的图像，但是在工业或勘测领域，仍存在许多图像需要进行处理，以便人眼或机器进行符合其认知逻辑的观察，进而得出结论或进行下一步的作业。 鉴于工业或勘测我们无法直接参与，本文仅通过最为简单的图像代数运算，结合matlab进行实验，借助处理后的直观结果，对图像处理做一些最基本的研究。 二、实验原理 图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式： C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) C(x,y) = A(x,y) / B(x,y) 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。 使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/ 等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。 表2-1 图像处理工具箱中的代数运算函数 能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。 代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大
医学图像三维可视化原理
医学图像三维可视化原理 一．原理： 医学图像的三维可视化技术主要包括三维重建绘制的预处理技术及绘制技术。在对体数据进行绘制之前,要对图像数据进行改善像画质、分割标注、匹 配融合等预处理操作。 1.三维重建绘制的预处理技术及绘制技术： （1）改善图像画质改善图像画质主要使用四种技术:① 锐化技术,即突出图像上灰度突变的各类边缘信息,增大对比度,使图像轮廓更加清晰;②平滑技术,即抑制噪声而达到改善像质的措施;③复原技术,即根据引起图像质量下降的原因而采取的一种恢复图像本来面目的处理措施;④校正技术,即采用几何校正措施,去掉图像上的几何失真。通过以上技术可以去除图像上的畸变及噪声信息,使图像更加清晰,以便用目视准确判读和解释。 （2）分割标注分割标注是保证三维重建准确性的关键技术,分割效果直接影响三维重构的精确度[4]。图像分割的目标是将图像分解成若干有意义的子区域(或称对象)。标注则为了能够识别出各区域的解剖或生理意义。在医学图像领域,常常简单地将分割标注的过程称为分割。 （3）可简单的将医学图像分割分为两类:基于边界和基于区域。基于边界的分割寻找感兴趣的封闭区域;基于区域则是将体数据分为若干不重叠的区域,各区域部的体素相似性大于区域之间的体素相似性[5]。在三维领域,由于各向异性, 往往是两种方法混合使用,以达到最佳的精度和效率。医学图像分割的具体方法有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等。 2．医学体数据三维可视化方法通常根据绘制过程中数据描述方法的不同可分为
两大类:一类是通过几何单元拼接拟合物体表面而忽略材料的部信息来描述物体三维结构的,称为基于表面的三维面绘制方法(surfacefitting),又称为间接绘制方法;另一类是直接将体素投影到显示平面的方法,称为基于体数据的体绘制方法(directvolumerendering),又称为直接绘制方法。 （1）面绘制方法表面绘制是一种普遍应用的三维显示技术,其首先是从体数据中抽取一系列等值面（,是指在一个网格空间中由在某点上的采样值等于一定值的所有点组成的集合。）,并用多边形拟合近似后,再通过传统的图形学算法显示出来。由于表面可以简洁地反映复杂物体的三维结构,因此在医学图像中边界面轮廓是用于描述器官的最重要特征。 （2）体绘制方法(其原理实质是将离散的三维空间数据转换为离散二维数据，将离散的三维数据场转换为离散的二维数据点阵)体绘制方法以其在体数据处理及特征信息表现方面的优势,已得到研究者越来越多的重视,被越来越广泛地应用于医学领域。这类方法依据视觉成像原理,首先构造出理想化的物理模型,即将每个体素都看成是能够接受或者发出光线的粒子,然后依据光照模型及体素的介质属性分配一定的光强和不透明度,并沿着视线观察方向积分,最后在像平面上就形成了半透明的投影图像。投影法和光线跟踪法就是两种体绘制方法。
实验二、图像处理和图像文件格式的转换
实验二图像处理和图像文件格式转换 图形图像作为一种视觉媒体，很久以前就已成为人类信息传输、思想表达的重要方式之一。计算机图形技术实际上是绘画技术与计算机技术相结合而形成的。在计算机出现以前，图像处理主要是依靠光学、照相、像片处理和视频信号处理等模拟的处理。随着多媒体计算机的产生与发展，数字图像代替了传统的模拟图像技术，形成了独立的“数字图像处理技术”。多媒体技术借助数字图像处理技术得到迅猛发展，同时又为数字图像处理技术的应用开拓了更为广阔的前景。 图像又有静态和动态之分，在此我们主要介绍静态图像处理。用于静态图像处理的软件有很多,常见的有Photoshop、PhotoStyler、PaintBrush、Corel Draw等等。其中Photoshop以其直观的界面，全面的功能成为最流行的图像处理软件，是我们学习的首选软件。 一、实验目的和要求 1．学会使用PHOTOWORKS进行简单的照片处理。 2．学会使用PHOTOSHOP的以下功能。 1）用选择工具等选取工具选取图像区域 2）学会运用图层选项 3）学会制作立体效果，添加阴影 4）掌握制作艺术字的途径和方法 5）了解如何存储图像并将其压缩为所需格式。 二、PHOTOWORK预备知识 1．载入文件： PHOTOWORKS 的运行界面如下。 使用“打开文件”或“打开目录”命令，打开需要处理的图片
2．调整尺寸 调整长轴的长度（建议800象素或1024象素），图片会按比例缩小成设置的大小 3．调整输出质量，将画质设置成60%~80%不等，文件大小会发生变化
三、PHOTOSHOP预备知识 1.Photoshop的窗口组成 Photoshop的窗口由标题栏、菜单栏、工具箱、工作窗口、控制面板、状态栏等六部分组成，如图2.1所示。 工具箱中存放着各种编辑工具，使用方便。控制面板的主要作用是辅助工具栏，更改工具的设置。一些对图层、通道、历史纪录的操作也要在此完成。在菜单栏里的窗口选项中可以设置此栏中各项的显示与否，也可用鼠标拖动控制面板中的选项，按自己的习惯组合控制面板。状态栏则是用来显示当前图像的有关状态及一些简要说明和提示。 图2.1 Photoshop的窗口 2．工具箱的使用 Photoshop的基本工具存放在工具箱中,一般置于Photoshop界面的左侧。当工具的图标右
图像格式转换实验报告
实验1 图像格式转换实验报告 学 号：12224506 姓 名：陈振辉 班 级：5班 一、实验目的 掌握两种以上图像的格式，重点掌握BMP 图像格式。 二、实验原理： 1、JPEG 文件的解码过程。 敷设技于管路护层防含线槽试以正常杂设方案以卷技术地缩小进行自动作，
①．读入文件的相关信息 按照上述的JPEG 文件数据存储方式，把要解码的文件的相关信息一一读出，为接下来的解码工作做好准备。参考方法是，设计一系列的结构体对应各个标记，并存储标记内表示的信息。其中图像长宽、多个量化表和哈夫曼表、水平/垂直采样因子等多项信息比较重 要。以下给出读取过程中的两个问题。 1）整个文件的大体结构 JFIF 格式的JPEG 文件(*.jpg)的一般顺序为： SOI(0xFFD8)APP0(0xFFE0)[APPn(0xFFEn)]可选 DQT(0xFFDB)SOF0(0xFFC0)DHT(0xFFC4)SOS(0xFFDA)压缩数据EOI(0xFFD9)2）字的高低位问题 JPEG 文件格式中，一个字（16位）的存储使用的是 Motorola 格式, 而不是 Intel 格式。 也就是说, 一个字的高字节（高8位）在数据流的前面, 低字节（低8位）在数据流的后面，与平时习惯的Intel 格式不一样。. 3）读出哈夫曼表数据 在标记段DHT 内，包含了一个或者多个的哈夫曼表。 不同位数的码字数量JPEG 文件的哈夫曼编码只能是1~16位。这个字段的16个字节分别表示1~16位的编码码字在哈 夫曼树中的个数。编码内容这个字段记录了哈夫曼树中各个叶子结点的权。所以，上一字段（不同位数的码字数量）的16个数值之和就应该是本字段的长度，也就是哈夫曼树中叶 子结点个数。 4）建立哈夫曼树 读出哈夫曼表的数据后，就要建立哈夫曼树。 ②．初步了解图像数据流的结构 a) 在图片像素数据流中，信息可以被分为一段接一段的最小编码单元（Minimum CodedUnit ，MCU ）数据流。所谓MCU ，是图像中一个正方矩阵像素的数据。矩阵的大小 是这样确定的：查阅标记SOF0，可以得到图像不同颜色分量的采样因子，即Y 、Cr 、Cb 三个分量各自的水平采样因子和垂直采样因子。大多图片的采样因子为4：1：1或 1：1：1。其中，4：1：1即（2*2）：（1*1）：（1*1））；1：1：1即（1*1）：（1*1）： （1*1）。记三个分量中水平采样因子最大值为Hmax ，垂直采样因子最大值为Vmax ，那么 单个MCU 矩阵的宽就是Hmax*8像素，高就是Vmax*8像素。 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
图像类型的转换
图像类型的转换 ◆1、课程设计目的 1、理解数字图像的几种基本类型 2、观察图象类型转换前后的效果 3、加深对图象类型的理解 4、掌握在MATLAB中进行图象文件类型转换的方法 ◆2、课程设计要求 （1）掌握课程设计的相关知识、概念清晰。 （2）程序设计合理、能够正确运行。 ◆3、相关知识 3.1 MATLAB简介 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB 可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、
控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。 MATLAB具有出色的图形处理功能。MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。 3.2 MATLAB中的图像类型 在MATLAB中数组是最基本的数据结构，大部分图像用二维数组即矩阵表示，矩阵中的一个元素对应一个像素。例如，一个由500行600列不同颜色点组成的图像可以用500*600的矩阵来表示。当然也有一些图像是用三维数组表示的，如RGB图像的三个维分别表示像素的红色、绿色和蓝色分量值。这样使得在MATLAB中使用图形文件格式的图像和使用其他类型的矩阵数据的方式一致。 在MATLAB中，一幅图像可能包含一个颜色影像表矩阵。在图像处理工具箱支持的图像分为四个基本类型：RGB图像、灰度图像、索引图像及二值图像。它们的区别在于数据矩阵元素的不同含义。
MC算法在医学图像三维重建中的应用
MC算法在医学图像三维重建中的应用 摘要：详细介绍了mc算法，提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是，尽可能地接近原始网格，通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下，优化网格模型简化算法可以提高运算速度，而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全，且算法简单，在多排螺旋ct等医学图 像三维重建中有较好的应用。 关键词：三维重建；移动立方体算法；面绘制 abstract： 3d reconstructions has been widely used in the field of medical disease diagnosis and marching cube algorithm (mc) is the most representative structure in the face of 3d reconstructions. the authors introduce in the paper the principle of mc algorithm, and present a simplified algorithm based on optimized grid model. the simplified algorithm selects points as close to original grid as possible, usually using the subset selection method or the optimized selection method. to ensure the best possible result in image accuracy, the simplified algorithm will improve the computation speed, while the pure grid algorithm is not practical due to serious distortion. the experiments show
数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码
精品实验项目字符识别预处理的设计 和实现 专业：电子信息工程 姓名：高勇 学号：2010021204 指导老师：郑蕊蕊 目录 一、实验类型：设计性实验 (2) 二、实验目的 (2) 三、实验设备：扫描仪、安装有MATLAB软件的计算机 (2) 四、实验内容及原理 (2) （1）字符图像的获取 (2) （2）字符图像预处理 (2) （3）字符图像分割 (2) （4）函数的作用 (3) 五、实验步骤 (7) 1.载入车牌图像： (7) 2.将彩图转换为灰度图并绘制直方图： (7) 3. 用roberts算子进行边缘检测： (8) 4.图像实施腐蚀操作： (9) 5.平滑图像 (9) 6. 删除二值图像的小对象 (10) 7.车牌定位 (11) 8.字符分割和识别 (13) 9.车牌识别： (19) 六、思考题 (26)
一、实验类型：设计性实验 二、实验目的 1. 掌握图像的获取、预处理和分割的原理及MATLAB实现方法。 2. 掌握使用扫描仪和计算机获取数字图像的方法，理解扫描仪的原理。 3. 自学一种字符图像的分割算法并用MA TLAB编程实现该算法。 三、实验设备：扫描仪、安装有MATLAB软件的计算机 四、实验内容及原理 （1）字符图像的获取 用扫描仪获取图像是字符图像处理常用的数字化过程的方法之一。以办公设备中常用的台式扫描仪为例，其主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等，这些指标都可以从扫描仪的说明手册中获得。分辨率的单位是dpi（Dot Per Inch），意思是每英寸的像素点数。 扫描仪工作时，首先由可移动带状光源将光线照在欲输入的图稿上，并沿y方向扫描稿件，产生表示图像特征的反射光或透射光。照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，经光学系统采集和过滤成RGB三色光带分别照射到RGB分量的CCD上，CCD将光信号转换为模拟电信号。内部电路的A/D变换器将模拟电信号转变为数字电子信号输送给计算机。将稿件全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。 （2）字符图像预处理 根据扫描仪扫描的文档实际情况，有选择地用MA TLAB编程实现字符图像倾斜校正、滤波、灰度化、二值化和归一化等图像预处理。根据具体需要，还可进行图像的正交变换、边缘提取、形态学和图像细化等操作。 （3）字符图像分割 通过查找资料，自学字符图像分割的常用算法，根据原始扫描图像的实际情况，设计一种字符图像分割的方法并用MA TLAB编程实现，并绘制流程图。