matlab在医学图像处理中的应用
湖南大学医学影像学实验之matlab图像处理实验报告
实验一、空域图像处理1、灰度线性变换：I=imread('trees.tif') ;figure(1) ； imshow(I) ; title('原图') ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给JJ=3*J+74 ; %对J进行线性变换J=uint8(J) ；figure(2) ； imshow(J) ; title('线性变换') ;图像：思考题：设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？答：斜率增加，像素点的灰度值会根据本身的灰度值按比例增加，所以深色部分会变少，浅色部分会变多，整张图片上白色区域会变多；截距增加，所有像素点的灰度值都会增加，所以整张图片会变淡。
添加噪声：I=imread('trees.tif') ;M=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) ; %添加椒盐噪声%因为每次添加椒盐噪声都是这两句代码，所以就不重复打出来了，直接看效果图下同～(￣▽￣～)~~~图像：椒盐噪声+线性变换：椒盐噪声是随机产生的噪声，包括高灰度和低灰度的噪声。
线性变换基本上没有多少去噪的功能，更多的应该是用于改变对比度。
(中值)直方图均衡化：I=imread('rice.png') ;subplot(2,2,1) ; imshow(I) ; title('原图') ;subplot(2,2,3) ; imhist(I) ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给Jmax=J(1,1) ; min=J(1,1) %把J(1,1)赋值给max和min[N1,N2]=size(I) ; %得到矩阵I的行和列for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>maxmax=J(i,j) ; %如果元素值大于max，则把元素值赋给maxendif J(i,j)<minmin=J(i,j) ; %如果元素值小于min，则把元素值赋给minendendendn=round((max+min))/2 ; %取元素最大值和最小值的中间值，即中间灰度值a=(255-max)/(max-n) ；b=min/(n-min) ；%根据原图中max和min，求得运算倍率a和b，以确保在接下来的运算中，原图像的max和min可以准确被定为到255和0for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>=nJ(i,j)=J(i,j)+a*(J(i,j)-n) ;end%当元素灰度值大于或等于中间灰度值时，将该元素的灰度值变大if J(i,j)<nJ(i,j)=J(i,j)-b*(n-J(i,j)) ;end%当元素灰度值小于中间灰度值时，将该元素的灰度值变小endendK=uint8(real(J)) ;subplot(2,2,2) ; imshow(K) ;title('直方图均衡化') ;subplot(2,2,4) ; imhist(K) ;思考题：直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？答：直方图均衡化是将一副像素灰度级范围较窄的图像的像素灰度级的范围扩大并分布均匀。
Matlab技术在图像处理中的应用
Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。
而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。
1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。
例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。
另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。
2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。
Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。
例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。
另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。
Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。
例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。
另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。
这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。
Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。
通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。
在Matlab中实现医学图像处理与医学图像分析的基本方法与应用
在Matlab中实现医学图像处理与医学图像分析的基本方法与应用概述：医学图像处理和分析在医学领域中具有重要的意义。
它可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案，以及评估治疗效果。
Matlab是一款功能强大的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数，可以方便地实现医学图像处理与分析。
本文将介绍Matlab中常用的医学图像处理与分析的基本方法与应用。
一、医学图像处理基本方法1. 图像的读取和显示在Matlab中，可以使用imread函数读取医学图像文件，如DICOM格式的文件。
然后使用imshow函数将图像显示在窗口中，方便医生查看和分析。
2. 图像增强图像增强是对医学图像进行改善和优化的过程，常用的方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
直方图均衡化可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像的显示效果；滤波可以去除图像中的噪声，提高图像的清晰度；锐化可以增强图像的边缘信息，使医生更容易观察到感兴趣的区域。
3. 图像分割图像分割是将医学图像中的目标物体从背景中分离出来的过程。
常用的分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
阈值分割是根据像素的灰度值将图像分成不同的区域；边缘检测可以找到图像中物体的边缘；区域生长是从种子点开始，逐步生长出感兴趣的区域。
4. 特征提取特征提取是从医学图像中提取出有用的信息，以便用于分类和诊断。
常用的特征包括形状、纹理和灰度等。
可以使用Matlab中的特征提取函数，如regionprops和graycomatrix，来提取图像中的形状和纹理特征。
二、医学图像处理的应用1. 病变检测与诊断医学图像处理可以帮助医生检测和诊断疾病，如肿瘤和血管疾病等。
通过图像增强和分割，可以凸显出病变的特征，从而更容易进行诊断和治疗规划。
2. 关键器官的分析和测量医学图像处理可以对关键器官进行分析和测量，如心脏、肺部和脑部等。
通过第一章介绍的图像增强和分割方法，可以提取出关键器官的形状和大小，用于评估其功能和病理变化。
biformer,matlab程序
BIFORMER是一种基于MATLAB的程序，用于处理生物医学图像数据。
它通过对图像进行形态学分析和特征提取，可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高临床工作效率。
本文将从以下几个方面详细介绍BIFORMER和其MATLAB程序的特点和用途。
一、BIFORMER的特点1. 自动分割图像：BIFORMER可以自动将医学图像分割成不同的区域，比如肿瘤、血管和组织等，为医生提供更多的信息。
2. 三维重建：BIFORMER可以对医学图像进行三维重建，使医生能够更全面地了解患者的病情。
3. 特征提取：BIFORMER能够从医学图像中提取各种特征，比如纹理、形状和密度等，帮助医生更准确地判断疾病的性质。
4. 多模态支持：BIFORMER支持多种医学成像模态，如CT、MRI和PET等，可以处理不同类型的医学图像数据。
二、MATLAB程序的应用1. 医学影像分析：MATLAB程序通过BIFORMER可以对医学影像进行分析，包括图像处理、特征提取和统计分析等，为医生提供更多的辅助信息。
2. 疾病诊断：MATLAB程序可以通过BIFORMER对医学图像中的异常区域进行定量分析，并根据提取的特征进行自动诊断，减轻医生的工作负担。
3. 医学研究：MATLAB程序可以通过BIFORMER对医学图像数据进行全面的分析和比对，帮助医学研究人员发现新的规律和机制。
三、BIFORMER和MATLAB程序的优势1. 自动化：BIFORMER和MATLAB程序的运行全过程都是自动化的，能够大大减轻医生和研究人员的工作负担。
2. 高效性：BIFORMER和MATLAB程序能够对大量的医学图像数据进行快速准确的处理和分析，大大提高了工作效率。
3. 可定制化：BIFORMER和MATLAB程序可以根据具体需求进行定制化开发，满足不同医学研究和临床诊断的需求。
四、BIFORMER和MATLAB程序的应用领域1. 临床医学：BIFORMER和MATLAB程序可以应用于临床医学，帮助医生对疾病进行早期诊断和治疗规划。
Matlab在医学图像处理中的应用
３ 、结 语 ＭＡ Ｌ 软件语 言简洁 ，可读性好 、工能强大。 图像工具箱 Ｔ ＡＢ 包括 许 多经 典 的处 理 图 像 方 法 ，我 们 可 以 地 直 接 使 用 ，也 可 以 把 自己 的代 码 加 到 工具 箱 中 用 以改 进 代 码 的 功 能 ，进 而 可 以 大大 提 高处理 图像 的技术 ，提高 了医学 图像处理 的效率 ，这也是我们 进 图 １测频 算 法截 取 误 差 曲线 步 研 究 的方 向 。 因此 ，在 ＭＡ Ｌ Ｂ 境 下 ，实 现 医学 图像 的 处 Ｔ Ａ 环 ４ 结语 、 理和分析具有很大的应用优势和价值 。 提出电力 系统频率实时测量 的新 方法 ，仿 真实验表明 ：当取 参 考文 献 泰勒级数展开式前 ３ 项或４ 项测频可达 到很 高的精度 ，测频 精度完 ［］ １葛哲学． 通Ｍｔ ｂＭ． 精 ａｌ ［］ ａ 北京： 电子工业出版社， ０ ． ２ ８２ ０ ． 全满足电力系统继电保护和测量的需要。 ［ 甘听艳． ２ ］ 基于Ｄ Ｃ Ｍ Ａ Ｓ Ｉ Ｏ 在Ｐ Ｃ 医学影像系统中设计与研究［ ． Ｊ微计算机信 ］ 参考文 献 息， ０ 年第２卷第ｌ— 期． ２ ９ ０ ５ ２１ ［］ ３高向军， 魔 王 立非， 田联 毛宗源 彳０ Ａ Ｌ Ｂ 用Ｍ Ｔ Ａ 实现 医学图像 处理 与分析 ［］索南加乐， 中 等． １ 葛耀 一种不受过零 点影响的新型频率测量方法［ 西 Ｊ ｌ ［ ． 算机应用研 究， ０ 年６ Ｊ计 ］ ２ ８ 月． ０ 安交通 大学学报， ９ ． （ ：４ １ ２ １ ９ ） ＿ ０． ９ ５ ３８ ２ ［ 张季． Ｔ Ａ 与ｖ接口 ４ ］ Ｈ ＬＲ ｃ 在医学图像处理中的应用［］ Ａ Ｊ． 医学信息学， ０ 年８ ２ ９ ［］Ｔｏ Ｈ ｏｒｓｎ ＩＥ Ｔ ｅ Ｍ ａｕ ｅ ｅ ｔｏ ｏ ｅ ｙ ｔ ｍ Ｆｅ ｕ ｎｙ ０ ２ ａ 。Ｍ ｒｉｏ ｈ ｅ ｓ ｒ ｍ ｎ ｆ Ｐｗ ｒＳｓ ｅ ｒ ｑ ｅ ｃ
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中，MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤，旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现，如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息，如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册，以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法，如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像，常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据，并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用
基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用数字图像处理技术是一种利用数字计算机对图像进行处理和分析的技术，它在医学影像领域有着广泛的应用。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为医学影像处理提供了便利。
本文将介绍基于MATLAB的数字图像处理技术在医学影像中的应用。
1. 医学影像与数字图像处理技术医学影像是医学诊断和治疗中不可或缺的重要手段，它通过对人体内部结构和功能进行成像，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
数字图像处理技术则是对数字图像进行获取、存储、传输、显示和分析等一系列操作的技术。
将数字图像处理技术应用于医学影像中，可以帮助医生更好地观察和分析患者的病情，提高诊断的准确性和治疗效果。
2. MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具包和函数库，能够快速高效地实现各种图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的工具包：MATLAB提供了丰富的图像处理工具包，包括图像增强、滤波、分割、特征提取等功能模块，可以满足医学影像处理中各种需求。
易于使用：MATLAB具有直观友好的界面和简洁明了的编程语法，使得医学影像处理人员可以快速上手，并快速实现自己的算法。
高效性能：MATLAB底层采用C/C++编写，具有优秀的性能表现，在处理大规模医学影像数据时表现出色。
丰富的社区支持：MATLAB拥有庞大的用户社区和丰富的文档资料，用户可以方便地获取帮助和资源。
3. MATLAB在医学影像处理中的应用3.1 图像增强图像增强是医学影像处理中常见的操作之一，通过增强图像对比度、去除噪声等方式，可以使医生更清晰地观察到患者病变情况。
MATLAB提供了丰富的图像增强函数，如直方图均衡化、滤波器设计等，可以有效改善医学影像质量。
3.2 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有独立特征的区域或对象的过程，对于医学影像而言，可以帮助医生定位病变区域、量化病变程度等。
Matlab在医学影像处理中的应用方法
Matlab在医学影像处理中的应用方法近年来，随着医学影像技术的迅猛发展，医学影像处理成为了一个重要的研究方向。
而Matlab作为一种强大的数学软件，其在医学影像处理中的应用也逐渐得到了广泛认可和应用。
本文将探讨Matlab在医学影像处理中的应用方法，并着重介绍一些常用的技术和算法。
一、图像预处理在医学影像处理中，图像预处理是一个必不可少的环节。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可用于对医学影像进行预处理。
其中，常用的方法包括图像增强、去噪和图像分割等。
1. 图像增强图像增强技术可用于提高图像的对比度和清晰度，使医生能够更准确地进行诊断。
Matlab中的imadjust函数可以对图像的灰度进行调整，从而增强图像的对比度。
另外，还可以应用直方图均衡化对图像进行增强，以提高其视觉效果和信息量。
2. 去噪医学影像通常会受到噪声的影响，这会影响影像的质量和医生的诊断准确度。
Matlab中的滤波算法可以有效地去除影像中的噪声。
例如，中值滤波可以去除椒盐噪声，高斯滤波可以去除高斯噪声，而小波变换则可以在时域和频域上实现噪声的消除。
3. 图像分割图像分割是指将影像中的不同区域划分为若干个子区域，以便于医生对图像进行定量分析和诊断。
Matlab中的分水岭算法和阈值分割算法是常用的图像分割方法。
此外，Matlab还提供了基于聚类和边缘检测的图像分割工具箱，可根据实际需求选择合适的分割方法。
二、三维重建与可视化在医学影像处理中，三维重建和可视化可以帮助医生更加直观地理解和分析解剖结构。
Matlab提供了许多工具和算法，用于三维图像的重建和可视化。
1. 三维重建Matlab中的体绘制工具箱可以用于将医学影像中的二维切片重建为三维模型。
通过该工具箱，可以实现骨骼、器官以及其他结构的三维可视化。
此外，Matlab还提供了三维点云处理和重建的功能，可用于生成更加真实的三维模型。
2. 可视化三维重建后的模型可以用于可视化和解剖结构的交互式探索。
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MATLAB在医学图像处理中的应用13级信息管理及信息系统 2013051804 王志群摘要：随着科学技术的发展，光学、数学、电子学、计算机科学、信息论、人工智能等各门学科的交叉应用，成为现代科学研究中的一个突出特色。
近年来，计算机相关技术和图形图像处理技术逐步引入医学领域，许多数字化医学影像设备不断应用于临床，产生了CT、MRI、PET、SPET等大量的医学图像，这些医学图像具有数据结构复杂、数据量大等特点。
要使临床医学对人体内部病变的观察更直接、更清楚，医学图像的处理和分析是前提和关键，因此，医学图像处理技术一直是国内处有关专家们研究的重点。
Matlab是由MathWorks公司开发的一种主要用于数值计算和可视化图形图像处理的工程语言。
经过不断的发展和完善，现在已成为具有超强数值计算、图形图像处理和仿真处理能力的软件。
Matlab简单易学、开放式可扩展环境，特别是附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，把计算、图示和编程集成到一个环境中，用起来非常方便。
用MATLAB实现医学图像的数字化处理可以大大简化各种算法的难度和复杂度。
关键词：MATLAB，数字图像处理1、医学图像的数字化处理医学图像数字化处理是指使用计算机对获取的图像进行各种处理，使之满足医疗需要的一系列技术的总称[4]。
它是应用图形图像处理技术，来弥补影像设备和成像中的不足，从而得到用传统手段无法获取的医学信息。
随着医学图像处理技术的发展，图像的去噪、图像的增强、图像的分割等基本技术，使得传统的医学图像的获取和观察方式被完全改变，图像处理技术在医学领域中变得越来越重要。
1.1图像的去噪图像在生成、获取和传输等过程中，往往会发生质量的损伤，造成图像质量的损坏。
医学图像的噪声是常见的影像问题，如超声设备中的斑点噪声。
此类噪声如图像切割引起的即黑图像上的白点，白图像上的黑点噪声。
这些噪声对医学图像的质量影响特别大，严重妨碍了影像的诊断。
因此，图像的噪声过滤是图像处理的首要任务。
目前，图像的噪声滤除方法有空域法和频域法两大类。
医学图像的去噪，要根据具体产生的原因采用不同的方法。
例如，对于CT图像中的的椒盐噪声可以采用中值滤波技术，它能在过滤噪声的同时，又能很好地保护边缘轮廓的信息。
用MATLAB工具箱中medfilt2()函数实现中值滤波。
1.2医学图像的增强图像增强是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”、更“有用”的图像，也就是把有用信息变得更清晰，增强感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，改变图像质量，丰富图像信息，加强图像识别是一种常见图像处理方法。
常用的图像增强技术根据对图像进行处理所在的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变换域的方法。
基于图像域的方法是直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作；基于变换域的方法是在图像的变换域对图像进行间接处理。
但它同样具有针对性，它必须针对某一特定的需要而采用特定的算法来实现图像的增强，改变图像的质量，以得到更好更清晰的图像供医务工作者进行诊断。
1.3医学图像的分割医学图像的分割就是在数字图像处理中对感兴趣部位的特征提取，也就是在医学诊断中将影像中的病灶部分进行提取，这些病灶区域可以是像素的灰度值、物体轮廓特性曲线、纹理特性等，也可以是空间频谱或直方图特征等，提取出来的病灶域能帮助医生进行诊断，以及进行定性和定量的分析，它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。
随着计算机技术的发展和普及，医学图像分割技术也经历了一个从人工分割到半自动分割和自动分割的逐步发展过程。
MATLAB工具箱提供的edge()函数可针对sobel算子、prewit算子、Roberts 算子、Log算子和Canny算子实现检测边缘的功能。
2、MATLAB图像处理工具箱DICOM文件一般包括DICOM文件头和DICOM图像数据集合。
文件头包含数据集合的相关信息，图像的数据信息包括图像的大小和面积。
MATLAB的图像处理工具箱提供了大量的图像处理函数，如获取DICOM文件信息的函数：dicom info(),该函数返回的信息存在一个MATLAB结构中，要从DICOM文件中读取图像数据，MATLAB工具箱提供了dicom read()函数，该函数支持读入多种图像类型的DICOM 格式。
MATLAB图像处理工具箱还提供了in show()、in tool（）两种函数做图像的显示和分析，imerop()对图像进行裁剪、图像的插值缩放可用imresize()函数实现，旋转用imrotate()实现等等。
另外，MATLAB工具箱还提供了一些常用的变换函数，如Radon()与Iradon()等函数，这些都是图形图像处理中常用的工具。
3、图像的读入及显示1 图像文件信息 DICOM文件一般由DICOM文件头和DICOM数据集合组成。
文件头包含标志数据集合的相关信息。
数据集合由DI2COM数据元素(dataelement)按一定顺序排列组成。
DICOM数据元素则是DICOM文件最基本的构成单元。
它由四个部分组成:标签(tag)、数据描述VR(valuerepresentation)、数据长度VL(valuelength)和实际数据值value。
而标签又由组号(高位2Byte)和元素号(低位2Byte)两部分组成。
MATLAB图像处理工具箱提供了获取DICOM文件信息的函数:dicominfo()。
该函数首先判断文件是否为DICOM格式,实践证明,MATLAB软件功能强大、数据计算能力突出、语言简洁易读。
使用图像工具箱中的医学图像处理函数,可以方便快捷地实现医学图像的读写及简单处理功能。
本文用实例证明了在MATLAB环境中可以方便、快速、有效地实现复杂医学图像处理算法。
同时MATLAB工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大。
由于工具箱具有可靠性和开放性,可以方便地直接加以使用,也可以将自己的代码加到工具箱中以改进函数功能。
因此,在MATLAB环境下,实现医学图像的处理和分析具有很大的应用优势和价值。
满足以下条件之一的即为DICOM格式:a)头文件是132Byte且第129～132Byte是‘DICM’;b)检查头文件的第一个数据元素的属性,数据元素的标签以组号0x0002或0x0008开头。
通过该函数可以获取DICOM 文件的大小、尺寸、窗宽、窗位、数据类型、传输协议、设备描述、获得日期以及病人状况等信息。
比如调用metadata=dicominfo(′CT2MONO22162ankle.dcm′);返回一个结构体。
metadata1TransferSyntaxUID=112184011000811.2%传输协议标志metadata1RescaleIntercept=21024%尺度截距metadata1RescaleSlope=1%尺度斜率2 图像的读入 MATLAB图像处理工具箱提供的dicomread()函数支持读入多种图像类型的DICOM格式。
一般来说,DICOM格式文件的数据元素存储的是经过变换后的图像数据,笔者可以根据读入的图像数据X以及图像的信息metadata 得到相应的图像CT值。
转换公式为:Hu=a.3X + b。
其中:a为metadata1RescaleSlope;b为metadata1RescaleIntercept。
3图像的显示目前的DICOM图像一般都是16位,即其显示范围可以达到65536,然而屏幕显示范围只有0～255,故需要定义像素的 CT值到屏幕像素对应的灰度值(0～55)的映射。
常用加窗显示的线性映射来实现。
所谓加窗显示是指通过限定一个窗口,将窗口区域的图像数据线性地转换到显示器的最大显示范围内,高于或低于窗口上下限的图像数据则分别设置为最高或最低的显示值[2]。
这样通过动态地调节窗口的窗宽和窗位,就可以观察到医学图像的全部信息。
MATLAB图像处理工具箱提供了多种动态调整图像对比度和亮度的函数。
通常用以下两种函数做图像的显示和分析: a)imshow()函数,该函数自动设置图像窗口、坐标轴和图像属性。
可以设定预显示的上下限,也可以调用函数imcon2trast()生成一个adjustcontrasttool,它可以可视地调整当前灰度图像的对比度和亮度。
结束语实践证明,MATLAB软件功能强大、数据计算能力突出、语言简洁易读。
使用图像工具箱中的医学图像处理函数,可以方便快捷地实现医学图像的读写及简单处理功能。
本文用实例证明了在MATLAB环境中可以方便、快速、有效地实现复杂医学图像处理算法。
同时MATLAB工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大。
由于工具箱具有可靠性和开放性,可以方便地直接加以使用,也可以将自己的代码加到工具箱中以改进函数功能。
因此,在MATLAB(R2006b)环境下,实现医学图像的处理和分析具有很大的应用优势和价值。
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