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医学图像处理案例(二十)——医学图像处理案例代码详解

在前面分享医学图像处理案例中,给出了很多具体案例,但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割,气管分割,肺组织分割,血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。...1.2、 首先采用形态学开操作,将骨骼和心脏和主动脉连接部分断开,然后再取最大连通域可以得到粗略心脏和主动脉图像。 ? 1.3、 再将步骤1.1结果与步骤1.2结果相减。 ?...1.4、 对步骤1.3结果求取最大连通域得到骨骼Mask区域。 ? 1.5、将得到Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后气管分割结果图像。 ?...2.2、 将得到Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后气管分割结果图像。 ?...3.9、将得到Mask图像与原始图像进行逻辑与操作得到最后肺部分割结果图像。 ?

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Python 图像处理_图像处理一般步骤

Python图像处理基础 对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐口中得知...Python图像处理较之matlab相对复杂(应该只是代码问题),但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。...从学习PIL开始 Python Imaging Library ( PIL ) 给 Python 增加了图像处理能力。这个库提供了广泛文件格式支持,高效内部展现,以及十分强大图像处理能力。...以下为我们常用图像处理功能: 图像存储 PIL 设计用于图像归档和图像批量处理,可以使用它建立缩略图,转换格式,打印图片等。现在版本可以验证和读取大量图片格式。...为了方便测试,还提供了 show() 方法,可以保存图像到磁盘并显示。 图像处理 这个库包含了基本图像处理功能,包括点操作,使用内置卷积内核过滤,色彩空间转换。支持更改图像大小、旋转、自由变换。

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图像处理-图像增强

图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要图像处理过程。...图像增强目的是通过对图像信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间差别,为图像信息提取及其识别奠定良好基础。...一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新输出图像,由输入像素点灰度值决定相应输出像素点灰度值。灰度变换不会改变图像空间关系。图像几何变换是图像处理另一种基本变换。...相应地,对图像低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理,一般用于图像噪声消除。 3、频域增强 图像空域增强一般只是对数字图像进行局部增强,而图像频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强方法分类: |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||(伪)彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理(ROI ROI,Region of Interest

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图像处理-图像滤波

e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性滤波方法,是结合图像空间邻近度和像素相似度一种折中处理。...中心像素距离和灰度差值增大,邻域像素权系数逐渐减小 优点:保持边缘性能良好,对低频信息滤波良好 缺点:不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下: W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中: f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处理边界元素时,需要提前在图像边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体数字,默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:处理图像前扩充了边界,比原图大一圈,此项输出图像大小...,首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,频域处理,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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图像处理-图像噪声

图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现特点是噪声像素灰度值与邻域像素有着明显差异,而其余像素灰度值保持不变,因此在图像中造成过亮或过暗像素点。...椒盐噪声严重影响图像视觉质量,给图像边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平椒盐噪声处理效果良好,噪声水平过高无法得到理想结果。...因为基于中值滤波方法仅考虑图像局部区域像素点顺序阶信息,没有充分利用像素点之间相关性或相似性。噪声像素点估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持图像细节信息。

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图像处理-图像融合

一般情况下,我们先会对不同传感器取得各自信息及信号进行一个整合加强过程,例如图像配准,图像边缘增强,图像纹理平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做是对于融合层和融合算法选取,不同算法处理方式和提取特征信息方法不同...收集到信号不一定直接就能用,在进行图像融合之前,对采集到信号进行去噪、增强、配准等预处理,可以大大提高图像对比度以及分辨率,有助于图像融合效果进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程流程框图如下: 不同层次所进行数据处理要求和融合算法是不一样,需要具体问题具体分析,通常我们将图像数据分为三层,融合过程流程图如下: 图像融合层简介: 1、基于像素级图像融合属于最基本图像融合技术...这一层主要是直接处理图像单像素,因为像素级是由源场景图像最大化描述。像素级图像融合需要对图像进行预处理,包括图像配准、滤波和增强。...3、对于决策层图像融合所需要做工作量和工作种类是最大最多,先是需要对多元传感器所获得图像进行预处理,再进行特征提取,最后还能做出相应评判和决策,是图像融合功能最极致却又很难实现层次。

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图像处理

图像处理 图像处理一般指数字图像处理,大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程为适合计算机进行特征提取形式。...图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取方式 图像增强 为了使图像主体结构更加明确,必须对图像进行改善。...例如静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像分辨率、彩色图像和灰度图像处理为适用于网络传输数码相片、彩色照片等方面。...图像识别 图像识别是将处理得到图像进行特征提取和分类。...特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件问题,以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长,局部最优,识别分类精度不够,难以适用于经常出现新模式场合。

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matlab 医学图像处理(matlab进行图像处理)

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...对图像文件增加椒盐噪声,然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’,...0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像,并命名‘原图’...subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像,并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’)...;%显示图像,并命名‘加噪中值滤波后’ 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/126043.html原文链接:https://javaforall.cn

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基于matlab图像处理案例教程_matlab gui图像处理

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 一、imfinfo函数——查看图像文件信息,注意参数是文件路径和文件名,不是图像对应矩阵。...I Matlab代码: >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I) 显示结果 2、imshow(I,[low high]) 它显示是像素处理图像I,注意是它只是显示时候改变了图像像素...,实际上并没有改变图像像素,图像像素值还是原来值。...Matlab代码: >> I=imread('2.jpg'); >> imshow(I,[0 80]) 它对图像像素处理是:将I中像素值大于等于high变成high,将小于等于low变成low,再将...我们在这里做一个实验:下面三幅图分别为imshow(I),imshow(I,[])和把图像像素值映射为[0,255]所显示图像

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图像篇】OpenCV图像处理(五)---图像色彩空间

前言 大家好,在上一期文章中,我们简单讲解了图像切割与ROI获取(【图像篇】OpenCV图像处理(四)---图像切割&ROI选取),这样做目的是,使我们能够对图像局部进行处理,而不是整个图像...: 上述代码较为简单,基本就是图像读取操作,接着就是对图像分通道获取矩阵,np.dstack()函数是比较注意地方,按照代码操作解读,就是将不显示通道进行赋零操作,然后将真正通道图像显示。...2.2 效果展示 三、HSV色彩空间 HSV色彩空间(Hue-色调、Saturation-饱和度、Value-值)将亮度从色彩中分解出来,在图像增强算法中用途很广,在很多图像处理任务中,经常将图像从...: 该段代码中 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)起到了转换功能,没必要特别记忆,一般IDE都会有提示,只要知道用哪个色彩空间就好。...END 结语 好了,本期OpenCV图像处理知识分享结束了,今天内容有点多,希望大家下去好好理解并且实践哦,如果遇到不太好理解地方,请记得后台咨询小编哦,我们一起来解决!

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图像处理-图像去雾

图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率(大气传递系数) 暗通道先验 在无雾图像中...总之,自然景物中到处都是阴影或者彩色,这些景物图像暗原色总是很灰暗。...首先求出每个像素RGB分量中最小值,存入一副和原始图像大小相同灰度图中,然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI...(y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮0.1%像素(一般来说,这些像素表示雾浓度最大地方) 2.取输入图像里面这些像素对应像素里面最亮作为大气光 (暗图像最亮0.1%像素对应原图最亮为大气光...去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程: 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾 我代码-图像去雾算法Matlab

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图像处理-Retinex图像增强

图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同图像:反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...最后形成图像r(x,y)可以如下公式表示 r(x,y)=logR(x,y)=logfrac{S(x,y)}{L(x,y)} R(x, y)表示了物体反射性质,即图像内在属性,我们应该最大程度保留;...而L(x, y)表示入射光图像,决定了图像像素能达到动态范围,我们应该尽量去除。...{x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度,λ是一个尺度,满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中卷积是对入射图像计算,其物理意义是通过计算像素点与周围区域在加权平均作用下,估计图像中照度变化...处理图像局部对比度提高,亮度与真实场景相似,在人们视觉感知下,图像显得更加逼真。 参考文章

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5行代码,快速实现图像分割,代码逐行详解,手把手教你处理图像 | 开源

金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 图像分割,作为计算机视觉基础,是图像理解重要组成部分,也是图像处理难点之一。 那么,如何优雅且体面的图像分割?...5行代码、分分钟实现库——PixelLib,了解一下。 ? 当然,如此好用项目,开源是必须。 为什么要用到图像分割?...图像分割中使用一些“独门秘技”,使它可以处理一些关键计算机视觉任务。主要分为2类: 语义分割:就是把图像中每个像素赋予一个类别标签,用不同颜色来表示。...快速安装PixelLib PixelLib这个库可以非常简单实现图像分割——5行代码就可以实现语义分割和实例分割。 老规矩,先介绍一下安装环境。...可以看到,在执行代码后,保存图像中,所有对象都被分割了。 也可以对代码稍作修改,获取一张带有目标对象分段重叠(segmentation overlay)图像

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图像处理-图像插值

这种放大图像方法叫做最临近插值算法,这是一种最基本、最简单图像缩放算法,效果也是最不好,放大后图像有很严重马赛克,缩小后图像有很严重失真;效果不好根源就是其简单最临近插值方法引入了严重图像失真...2,双线性二次插值 3、三次内插法 内插值,外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见图像处理操作。...外插值方法:可以用来生成跟内插值效果相反图像。 比如内插值模糊图像,通过外插值可以去模糊,外插值可以调节饱和度,可以实现图像一些列处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。...插值算法类型: 一般分为两类: 自适应和非自适应。自适应方法可以根据插值内容来改变(尖锐边缘或者是平滑纹理),非自适应方法对所有的像素点都进行同样处理。...双三次产生图像比前两次尖锐,有理想处理时间和输出质量。因此,在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。

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基于tensorflow图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

不同并行化方式各有所长,具体采用哪一种方法需要根据具体情况来确定。四、输入文件处理框架下面代码给出了输入数据完整程序。...])# 定义神经网络输入层图片大小image_size = 299# preprocess_for_train为图像处理程序distorted_image = preprocess_for_train...(decoded_image, image_size, image_size, None)# 将处理图像和标签数据通过tf.train.shuffle_batch整理成神经网络训练时# 需要batch...coord.request_stop() coord.join(threads)下图展示了以上代码中输入数据处理整个流程。...在读取样例数据之后,需要将图像进行预处理图像处理过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供机制并行地跑在多个线程中。

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