图像课设实验报告.doc

医学工程学院课程设计 课程名称 医学图像处理课程设计 课题名称 彩色图像处理 专业班级 生物医学工程2011级 姓名（学号） 指导教师 陈强 提交日期 2014年6月27日 摘要： 本次我课程设计的题目是“彩色图像处理”，其目的是利用图像处理技术，将所给的图像进行去蓝色琼脂背景的处理，同时计算出肌肉、骨骼与脂肪的相对比例，但因为骨骼和脂肪不好分辨，所以最终只是将肌肉部分与其他部分分开。彩色图像所蕴含的的图像信息相对于纯灰度图像是更直观全面的，本实验通过将其从RGB模式转换为HSV模型，然后直方图测试分析，最终确定目的成分的信息，最终达到图像处理的目的。 关键字：彩色图像，RGB，HSV分量 1.原理叙述： 首先对图片进行读取，目的是去除图像中的蓝色琼脂背景。这次图像处理的核心是通过直方图确定成分对应的范围，然后将其重新赋值，进而将背景进行去除。在读取完图像之后，对其进行模型转换，将RGB模型转变为HSV模型，然后求其行直方图，通过测试一步步确定成分所对应的分量范围，即肌肉、骨骼、脂肪以及蓝色背景所对应的H分量范围以及V分量范围，将蓝色琼脂背景的范围所对应的值均赋值为零，则达到了去除背景的目的。在加分项中，对处理后的图像再进行成分分离，然后利用find函数进行非零像素点统计，再利用求出其像素点长度个数，就可以求出其面积。 2.设计方案及与运行结果： 2.1.流程图： 2.2.关键程序段： i=imread(h:\image\image\slice.jpg); i=double(i)/255; I=rgb2hsv(i);%读取原图像并转换模型 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直方图); subplot(3,2,3);imshow(S);title(S分量); subplot(3,2,4);imhist(S);title(S直方图); subplot(3,2,5);imshow(V);title(V分量); subplot(3,2,6);imhist(V);title(V直方图); V(H0.15)=0;V(V0.18)=0;%试出蓝色背景成分并使其为零 I(:,:,1)=H; I(:,:,2)=S; I(:,:,3)=V; figure; i1=hsv2rgb(I);%将HSV模型逆变换为RGB模型 subplot(1,2,1);imshow(i);title(原图); subplot(1,2,2);imshow(i1);title(去蓝); I=rgb2hsv(i1); H=I(:,:,1); S=I(:,:,2); V=I(:,:,3);figure; subplot(3,2,1);imshow(H);title(H分量); subplot(3,2,2);imhist(H);title(H直方图); subplot(3,2,3);imshow(S);title(S分量); subplot(3,2,4);imhist(S);title(S直方图); subplot(3,2,5);imshow(V);title(V分量); subplot(3,2,6);imhist(V);title(V直方图); V(H0H0.08)=0;%试出肌肉部分的范围，并使其为零 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函数找出非零的像素点 x=length(M);%利用length函数求出非零像素点的个数 N=find(i1); y=length(N); 2.3.运行结果 图2-1 原图像的HSV分量直方图 图2-2 去除蓝色背景前后 图2-3 处理后的图像的直方图 图2-4 处理后的肌肉，脂肪和骨骼部分分布图 3．总结 本次实验所用到的MATLAB软件是一款很强大的