图像处理实验六 图像处理实训
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三维测量的方式有哪些?
激光三角测量法:利用激光束对物体进行照射,测量反射光束的时间或光程差,通过探测器的接收信号计算出物体的三维空间坐标。 视觉测量法:利用相机对物体进行拍摄,通过图像处理算法来计算物体的三维坐标。
结构光法,通过投影带有高度编码的光纹格图像,相机拍摄计算光斑位移,适用于复杂表面测量,精度高。 时差法,使用两个相机同时拍摄,根据视角与时间差异计算物体表面点三维坐标,实现快速测量,但需高精度同步。
三维测量方式可以分为接触式三维测量和非接触式三维测量。接触式三维测量方式比较常见的是三坐标测量仪,通过探针打点的方式可以测量被测物体表面某些尺寸的数据,但是它的缺点也比较明显,就比如不能测量软质的物体,没法测量复杂型腔,无法测量全尺寸,测量速度慢等。
医学影像物理学仿真实验目录
1、医学影像物理学仿真实验目录第一部分,探索X射线影像的世界:实验一:深入理解数字图像灰度变换,掌握图像基本处理技巧。实验二:学习数字图像减影技术,提高图像诊断的精度。实验三:通过x-cT影像重建模拟,体验CT图像重建的过程。实验四:研究x-cT窗口技术,优化图像显示的对比度和细节。
2、实训教学中心有MRI影像设备实训室、医影智能影像教学中心,开放创新平台等。实验室设备布局须按照医院标准布局建设,全真模拟医学影像设备MRI的工作流程和操作过程,保证MRI设备真实有效的操作效果,能够满足医学影像技术专业的实验、实训需要。
3、齐齐哈尔医学院医学影像学主要课程:计算机基础、VFP程序设计、人体解剖学、医学物理学、医学电子学基础、影像物理学、生理学、病理学、诊断学、内科学、外科学、影像设备学、影像检查技术学、医学影像学、超声诊断学、核医学、介入放射学、放射治疗学。
【matlab数字图像处理实验】图像点运算
1、.图像代数运算,包括加、减代数运算。 对图像进行域值滤波、线性变换并理解和观察对应的直方图。
2、图像点运算 在数字图像处理系统中,点运算是通过图像预处理阶段对每个像素执行相同灰度变换运算,以实现对比度增强、对比度拉伸或对比度变换。点运算中的灰度值映射关系由算子T定义,确保了原始图像与输出图像之间的灰度级变换。
3、图像的点运算主要用于改变一副图像的灰度分布范围。操作对象是单个像素值,输出像素值只与输入像素值有关。横坐标表示图像的灰度值,取值为0~255 纵坐标表示出现次数的多少货概率的高低。 matlab中,函数imhist()来获得灰度直方图。imhist(I, n) n可指定灰度级数。
4、掌握频域图像分析的原理及数学运算。 自选一幅图像,并对其分别添加一定强度的周期噪声和高斯噪声,然后分别采用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换和小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理,并基于PSNR值和视觉效果这两个指标来比较这四种滤波方法对两种不同噪声的去噪能力。
5、数字图像处理领域,MATLAB以其强大的功能与便捷性成为首选工具。本文以MATLAB R2012a版本为例,深入浅出地介绍了图像处理的基本操作。首先,MATLAB提供`immread()`与`imshow()`函数实现图像读取与显示。
6、Hough变换是1962年由Hough提出来的,用于检测图像中直线、圆、抛物线、椭圆等形状能够用一定函数关系描述的曲线。 在这里我们重点研究的是 利用Hough变换检测图中的直线。
数字图像处理实验——图像增强
数字图像处理实验:图像增强 本次实验目标是通过空间域的增强手段,如灰度变换、图像平滑和图像锐化,提升人体骨骼扫描图像中骨骼细节的可观察性。实验步骤与方法首先,对原始图像进行图像平滑,使用高斯滤波以减少噪声影响,为后续锐化处理提供清晰的基础。然后,采用Sobel算子进行图像锐化,增强边缘和细节。
数字图像处理研究的内容不包括图像增强。图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。
数字图像处理的主要内容有图像信息的获取、图像信息的存储、图像信息的传送、图像增强。图像信息的获取:这是数字图像处理的第一步,主要是把一幅图像转换成适合输入计算机或数字设备的数字信号,图像获取的方法有电视摄像机、飞点扫描器等。
在降噪及突出细节方面,我们考虑了两种方法。第一种是使用中值滤波器,但这种方法会删除图像特征,在医学图像处理中不可取。第二种方法是使用由原图像平滑后的梯度形成的模板,这种方法基于一阶导数和二阶导数的性质。拉普拉斯算子虽然具有增强细节的优势,但其产生的噪声较大,尤其在平滑区域。
本文介绍数字图像处理技术的几个常见术语,对其含义进行简单介绍。方法/步骤 图像增强 图像增强是为了提高图像的质量,提高图像的清晰度等。它是按照特定的要求突出图像中某一部分的信息,同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法。其主要目的是为了使处理过后的图像对某种应用来说更加的适用。
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