圖像課設實驗報告

1、 醫(yī)學工程學院課程設計課程名稱醫(yī)學圖像處理課程設計課題名稱彩色圖像處理專業(yè)班級生物醫(yī)學工程2011級姓名（學號）指導教師陳強提交日期2014年6月27日摘要： 本次我課程設計的題目是“彩色圖像處理”，其目的是利用圖像處理技術，將所給的圖像進行去藍色瓊脂背景的處理，同時計算出肌肉、骨骼與脂肪的相對比例，但因為骨骼和脂肪不好分辨，所以最終只是將肌肉部分與其他部分分開。彩色圖像所蘊含的的圖像信息相對于純灰度圖像是更直觀全面的，本實驗通過將其從RGB模式轉換為HSV模型，然后直方圖測試分析，最終確定目的成分的信息，最終達到圖像處理的目的。關鍵字：彩色圖像，RGB，HSV分量 1.原理敘述： 首先對圖片

2、進行讀取，目的是去除圖像中的藍色瓊脂背景。這次圖像處理的核心是通過直方圖確定成分對應的范圍，然后將其重新賦值，進而將背景進行去除。在讀取完圖像之后，對其進行模型轉換，將RGB模型轉變?yōu)镠SV模型，然后求其行直方圖，通過測試一步步確定成分所對應的分量范圍，即肌肉、骨骼、脂肪以及藍色背景所對應的H分量范圍以及V分量范圍，將藍色瓊脂背景的范圍所對應的值均賦值為零，則達到了去除背景的目的。在加分項中，對處理后的圖像再進行成分分離，然后利用find函數(shù)進行非零像素點統(tǒng)計，再利用求出其像素點長度個數(shù)，就可以求出其面積。 2.設計方案及與運行結果：2.1.流程圖：讀取待處理圖片，將RGB模型轉成HSV模型再

3、用得到的angle和length1恢復圖像，得到最終的清晰圖像從length-10到length+12恢復12張圖，并對每張圖進行二值化，計算其灰度1的數(shù)量，并取最小值，把當下的length賦值給length1求出HSV分量直方圖測試出直方圖中所需去除的各個部分的H分量及V分量范圍，并令其V值為0HSV模型逆變換為RGB模型，輸出處理后的圖像利用find函數(shù)找出非零像素點，用length函數(shù)求出點數(shù)，最后顯示出肌肉，脂肪和骨骼的百分比。2.2.關鍵程序段：i=imread('h:imageimageslice.jpg');i=double(i)/255;I=rgb2hsv(i)

4、;%讀取原圖像并轉換模型H=I(:,:,1);S=I(:,:,2);V=I(:,:,3);subplot(3,2,1);imshow(H);title('H分量');subplot(3,2,2);imhist(H);title('H直方圖');subplot(3,2,3);imshow(S);title('S分量');subplot(3,2,4);imhist(S);title('S直方圖');subplot(3,2,5);imshow(V);title('V分量');subplot(3,2,6);imhist(V

5、);title('V直方圖');V(H>0.15)=0;V(V<0.18)=0;%試出藍色背景成分并使其為零I(:,:,1)=H;I(:,:,2)=S;I(:,:,3)=V;figure;i1=hsv2rgb(I);%將HSV模型逆變換為RGB模型subplot(1,2,1);imshow(i);title('原圖');subplot(1,2,2);imshow(i1);title('去藍'); I=rgb2hsv(i1);H=I(:,:,1);S=I(:,:,2);V=I(:,:,3);figure;subplot(3,2,1);i

6、mshow(H);title('H分量');subplot(3,2,2);imhist(H);title('H直方圖');subplot(3,2,3);imshow(S);title('S分量');subplot(3,2,4);imhist(S);title('S直方圖');subplot(3,2,5);imshow(V);title('V分量');subplot(3,2,6);imhist(V);title('V直方圖');V(H>0&H<0.08)=0;%試出肌肉部分的范圍，

7、并使其為零I(:,:,1)=H;I(:,:,2)=S;I(:,:,3)=V;figure;i2=hsv2rgb(I);M=find(i2);x=length(M);N=find(i1);y=length(N);a=x/y;subplot(1,2,1)imshow(i2);title('骨骼和脂肪',num2str(a);i3=i1-i2;M=find(i3);%利用find函數(shù)找出非零的像素點x=length(M);%利用length函數(shù)求出非零像素點的個數(shù)N=find(i1);y=length(N); 2.3.運行結果 圖2-1 原圖像的HSV分量直方圖 圖2-2 去除藍色背

8、景前后 圖2-3 處理后的圖像的直方圖 圖2-4 處理后的肌肉，脂肪和骨骼部分分布圖 3總結本次實驗所用到的MATLAB軟件是一款很強大的軟件，在進行矩陣運算時非常方便和有效。本次利用它進行圖像處理，將圖像處理成符合要求的圖像。我選的課題是彩色圖像處理，基本思路是將彩色圖像轉換為HSV模型，在三個分量上進行調試，依次得出其范圍，再對其進行重新賦值。在實驗的過程中，首先遇到的困難是不熟悉這款選件，所以見了幾本書并且做了很多練習，在熟悉到一定程度后，開始進行圖像處理。之后遇到的問題是關于算法的一些問題。在網(wǎng)上查找了一些方法之后，發(fā)現(xiàn)雖然整個思路是清晰的，但編成算法之后卻無法運行，這樣的打擊還是蠻大

9、的，后來經(jīng)過與同學的交流，逐漸明確了算法的編寫。最后在做加分項時，發(fā)現(xiàn)骨骼和脂肪根本是無法分開，他們顏色上的接近導致無法在HSV分量上直接將其進行區(qū)分，所以最后這個問題也沒有得到解決。最后，在算法語句中，要利用常見的算法格式，在用不常見的算法語句時，可以先對隨機矩陣進行試驗，確定正確之后再使用。 4參考文獻【1】MATLAB應用實例精講：圖像處理與GUI設計篇 電子工業(yè)出版社 陳超等編著. 2011.02【2】數(shù)字圖像處理及MATLAB實驗：學習與實驗指導 楊杰主編，李慶副主編 北京電子工業(yè)出版社 2010.【3】MATLAB函數(shù)速查手冊 李玉莉等編著 北京化學工業(yè)出版社 2010. 附錄 完

10、整程序i=imread('h:imageimageslice.jpg');i=double(i)/255;I=rgb2hsv(i);H=I(:,:,1);S=I(:,:,2);V=I(:,:,3);subplot(3,2,1);imshow(H);title('H分量');subplot(3,2,2);imhist(H);title('H直方圖');subplot(3,2,3);imshow(S);title('S分量');subplot(3,2,4);imhist(S);title('S直方圖');subplot

11、(3,2,5);imshow(V);title('V分量');subplot(3,2,6);imhist(V);title('V直方圖');V(H>0.15)=0;V(V<0.18)=0;I(:,:,1)=H;I(:,:,2)=S;I(:,:,3)=V;figure;i1=hsv2rgb(I);subplot(1,2,1);imshow(i);title('原圖');subplot(1,2,2);imshow(i1);title('去藍'); I=rgb2hsv(i1);H=I(:,:,1);S=I(:,:,2);V=

12、I(:,:,3);figure;subplot(3,2,1);imshow(H);title('H分量');subplot(3,2,2);imhist(H);title('H直方圖');subplot(3,2,3);imshow(S);title('S分量');subplot(3,2,4);imhist(S);title('S直方圖');subplot(3,2,5);imshow(V);title('V分量');subplot(3,2,6);imhist(V);title('V直方圖');V(H>0&H<0.08)=0;I(:,:,1)=H;I(:,:,2)=S;I(:,:,3)=V;figure;i2=hsv2rgb(I);M=find(i2);x=length(M);N=find(i