MRI图像的边缘检测及特定区域灰度值的跟踪显示方法 2007年第4卷第1期 | 39康复网 | 医源世界
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MRI图像的边缘检测及特定区域灰度值的跟踪显示方法
来源：《中华现代影像学杂志》 作者：盖立平，刘铁利，王 礼
摘要: 0图像处理函数和编程技巧，显示MRI图像的轮廓线、内部组织的边缘线和灰度直方图，对图像选定区域进行自由放大和缩小，利用图像处理工具显示任意区域的灰度值，并能自如测量两点之间的距离。
【关键词】 医学图像处理。边缘检测。灰度直方图。...
专题推荐：
利用Matlab 7.0图像处理函数和编程技巧，显示MRI图像的轮廓线、内部组织的边缘线和灰度直方图，对图像选定区域进行自由放大和缩小，利用图像处理工具显示任意区域的灰度值，并能自如测量两点之间的距离。
【关键词】& 医学图像处理；Matlab 7.0；边缘检测；灰度直方图；图像分割；梯度算子
&&&& Edge detection of MRI image and the tracking and showing methods of gray level in special regions
&&& GAI Li-Ping，LIU Tie-Li，WANG Li.Department of Medical Image， Dalian Medical University，Dalian 116027，China
&&& ［Abstract］ Use the image processing function and programming tomography of Matlab 7.0 to show the contour line， edge line and gradation histogram of MRI image and zoom to the selected regions.Use medical image processing tool to show the gray level of discretional regions and measure the distance of the given points as well.
&&& ［Key words］ mediMatlab 7.0;medicaRobert cross
&&& 在医学实践和研究中，经常需要对人体某种组织或器官的形状、边界、截面面积以及体积等进行测量，从而得出该组织病理或功能方面的重要信息，这对临床诊断和治疗有重要的意义。为了估测图像边界方向、边界位置、边界形状及边界强度等信息，采用的最多的方法便是图像分割技术［1，2］。本文采用交互式界面，利用Matlab 7.0图像处理函数和编程技巧，灵活展示医学图像的分割方法。
&&& 1 医学图像的边界处理
&&& 1.1 图像轮廓线的描绘［3］ 医学图像的边界或轮廓是指包围着连通区域的一条封闭的边缘曲线。常用的方法有对像素的灰度特性进行微分运算，也可采用加权变换后的灰度直方图，得到明显的峰谷分界。图1描述的是轮廓图像，图2是本图像的灰度直方图分布。由图2可知图像灰度分布在100数值处较为密集。
&&& 1.2 图像边缘线的几种描绘方法对比［4］ 边缘检测技术［5］是基于物体与背景之间在灰度（或纹理）特性上存在着某种不连续性（或突变性）。边缘是指它的两侧分属于两个区域，每个区域内部的特性相对比较均匀一致，而两个区域之间在特性上则存在一定差异。常用的边缘检测算法有拉普拉斯laplace微分算子、梯度算子Robert cross、Prewitt算子、Sobel模板、Canny算子等，其中Canny算子能提高信噪比SNR；或小波变换的局部极大值点反映图像信号的突变点位置，即图像的边界位置。图3给出了几种不同算子的图像边缘描绘线。下面以梯度算子和拉普拉斯算子为例进行理论分析。边界跟踪是梯度检测的重要方法，通过求出灰度梯度矢量就能知道边缘检测的检测灵敏度具有等方向性。梯度算子是一阶导数算子，在图像进行微分运算后，每个像素处都有一灰度梯度值反映该点边缘强度［6］。其中幅值为： 图1 图像轮廓线图2 图像灰度直方图（略）
&&& &Df(x，y)=f(x，y) xi+f(x，y) yj
&&& 方向为：
&&& &(x，y)=tan-1f(x，y) x/f(x，y) y
&&& 对于数字图像可用差分代替微分。对于拉普拉斯Laplace算子是二阶导数算子，定义为:
&&& 2f=2f x2+2f y2
&&& 2 图像中任意给定区域自由缩放［7］
&&& 如图4所示，先利用图像处理工具箱中的overriew界面，再利用放大zoom out或缩小zoom in功能选择矩形区域，这样就可以在image tool界面下，对图像选定区域进行自由放大和缩小。图像左边的矩形区域为任意选定区域，右边显示的是矩形区域内信号的放大图像。
&&& 3 图像中任意给定区域和路径的灰度值分布
&&& 3.1 任意选定区域的灰度值 利用imtool命令，可以显示图像处理界面，点击主界面的区域灰度值可以显示选定矩形区域内的灰度数值，且可以自由变换选定位置，并对任意选定两点间进行测距。若为RGB图像则显示RGB 3种颜色信息。同时利用pixel region同时可以显示区域的灰度值，图5为灰度值显示界面图。
&&& 3.2 任意选定路径的灰度值分布 在医学图像处理中，有时需要了解不同路径方向上的灰度分布，为医学诊断提供信息。利用profile函数可以方便地实现这一点。图6虚线部分为选择的路径，图7为该路径上的灰度分布图。这种灰度分布曲线，为医学诊断提供了很好的参考数据。
&&& 4 编程主要代码［8］
&&& function varargout=
&&& imageanalyse2_OutputFcn(hObject，eventdata，handles)
&&& varargout{1}=handles.
&&& function pushbutton1_Callback(hObject，
&&& eventdata，handles)
&&& I=imread(&D:＼sccj＼F.BMP&);
&&& subplot(1，2，1)
&&& imshow(I)
&&& colorbar
&&& subplot(1，2，2)
&&& imcontour(I，3)
&&& function pushbutton2_Callback(hObject，
&&& eventdata，handles)
&&& I=imread(&D:＼sccj＼F.BMP&);
&&& subplot(2，2，1)
&&& imshow(I)
&&& title(&Y-LPT&)
&&& BW=edge(I，&sobel&)
&&& BW1=edge(I，&canny&)
&&& subplot(2，2，2)
&&& imshow(BW)
&&& title(&&&R2{1&)
&&& subplot(2，2，3)
&&& imshow(BW1)
&&& title(&&&R2{2&）
&&& function pushbutton3_Callback(hObject，
&&& eventdata，handles)
&&& imtool(&D:＼sccj＼F.bmp&)
&&& I=imread(&D:＼sccj＼F.BMP&);
&&& subplot(1，2，1)
&&& imshow(I)
&&& subplot(1，2，2)
&&& imhist(I)
&&& function pushbutton4_Callback(hObject，
&&& eventdata，handles)
&&& I=imread(&D:＼sccj＼F.bmp&);
&&& imshow(I，［］)
&&& improfile
&&& I=imread(&D:＼sccj＼F.BMP&);
&&& subplot(1，2，1)V imshow(I)
&&& subplot(1，2，2)
&&& imhist(I)
&&& 5 结果
&&& 利用Matlab 7.0图像处理函数和GUD向导能方便快捷的设计交互式图像处理界面，利用各种数学算法，可以对图像分割技术中的不同方法进行灵活对比，这为临床诊断提供有用的参考。
&&& 6 讨论
&&& 使用Matlab 7.0图像处理工具箱和自编函数，可以方便快捷的对医学图像进行各种处理，它把复杂的数学算法抽象成函数库，使用者还可以根据实际临床需要自行建模仿真，为临床教学和科研提供了很好的处理工具，利用该软件处理医学图像是目前国内外普遍流行的方法。本文中利用简单的语句实现了复杂的功能，显示MRI图像的轮廓线、内部组织的边缘线和灰度直方图，对图像选定区域进行自由放大和缩小，显示任意区域的灰度值，并能自如测量两点之间的距离。Matlab 7.0图像处理工具强大的功能还远不止这些，它将在临床诊断中扮演更重要的角色。
【参考文献】
& 1 唐晓东，吴巧泉(译).现代医学影像技术（MODERN MEDICAL Image Technology）.天津：天津科技翻译出版公司，0.
2 周震.结合脑图谱和水平集的MR图像分割的研究.中国医学物理学杂志，）：329-332.
3 求是科技.Matlab 7.0从入门到精通.北京：人民邮电出版社，0.
4 刘春明，张相芬，陈武凡.基于小波的医学超声图像斑点噪声抑制方法．中国医学物理学杂志，）：364-367.
5 杨磊，吴效明.基于MDL的病毒冷冻电镜图像边缘检测.中国医学物理学杂志，）：408-410.
6 罗述谦，周果宏.医学图像处理与分析.北京：科学出版社，.
7 康晓东.医学图像信号变换与压缩.北京：清华大学出版社，6.
8 Raman B Paranjape.Fundamental enhancement techniques，Handbook of medical imaging processing and analysis.Academic Press，.
作者单位：116027 辽宁大连，大连医科大学医学影像学系
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作者：周品、李晓东
图书详细信息： ISBN：4 定价：48元 印次：1-1 装帧：平装 印刷日期：本书以最新版的MATLAB R2011a为平台，结合大量的实例，全面、系统地讲解了MATLAB在数字图像处理中的实际应用。主要内容包括数字图像处理基础、数字图像运算、图像变换技术、图像的增强处理、图像压缩编码技术、图像复原技术、图像分割技术、图像数学形态学描述等。在讲解过程中，本书力求理论与实例相结合，深入浅出、循序渐进，使读者可以全面了解MATLAB数字图像处理技术，提高分析问题、反思问题、解决问题的能力。在实际生产、生活中，图像无处不在，如电视画面、照片、广告媒介、图画等。据科学研究，人类所获得的外界信息有70%以上是通过视觉系统，也就是图像获取的。而数字图像起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，数字图像处理技术逐步受到关注并得到相应的发展。近年来，伴随着计算机与信息技术的高速发展，数字图像处理技术已成为计算机科学、医学、生物学、工程学、信息科学等领域学习和研究的重要对象，并取得了令人瞩目的成就。　MATLAB是由美国MathWorks公司开发的一款用于概念设计、算法开发、建模仿真、实时实现的科学计算类软件。自1984年推出第一个版本以来，MATLAB就以其友好的工作平台和编程环境、简单易用的程序语言、强大的科学计算能力、出色的图形图像处理功能、应用广泛的模块集成工具箱、实用的程序接口和发布平台等受到用户的喜爱。后续版本更是在此基础上，不断扩展、完善MATLAB软件的功能。尤其是近些年，由于市场的肯定，MATLAB软件得到了快速的发展。它早已突破了初期简单矩阵实验的功能限制，性能得到不断提升，界面更趋友好，广泛应用于所有的科学和工程计算领域，如仿真技术、自动控制、信号处理、神经网络、数字图像处理、小波分析等。　本书采用最新版的MATLAB R2011a，全面、系统地介绍MATLAB在数字图像处理中的实际应用。归纳起来，本书具有如下一些特点。　（1）详略得当，条理分明。全书以MATLAB软件为主线，先让读者了解其各项功能，然后进一步分章介绍MATLAB在数字图像中的使用。　（2）重点突出，目的明确。立足基本理论，面向应用技术，以必需、够用为尺度，以掌握概念、强化应用为重点，加强理论知识和实际应用的统一。　（3）由浅入深，内容广泛。理论联系实际，由基础入手，逐步深入，全方位地展示了MATLAB在数字图像处理中的应用。　本书共包括11章，具体内容安排如下：　第1章：MATLAB入门介绍。主要介绍了MATLAB的发展史及特点、MATLAB菜单栏、MATLAB工具栏、矩阵及其运算等内容。　第2章：MATLAB丰富绘图。主要介绍了二维图形绘制及编辑、三维绘图、三维图形编辑、特殊图形等内容。　第3章：数字图像处理基础。主要介绍了图像的读与写、图像显示、图像类型的转换等内容。　第4章：数字图像运算。主要介绍了点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算等内容。　第5章：图像变换技术。主要介绍了正交变换通用算子、傅里叶变换、离散余弦变换、Radon变换等内容。　第6章：图像的增强处理。主要介绍了灰度变换增强、空域滤波增强、频域滤波增强、彩色增强等内容。　第7章：图像压缩编码技术。主要介绍了图像编码质量评价、变换编码、有/无损压缩编码等内容。　第8章：图像复原技术。主要介绍了图像退化模型、退化函数估计、逆滤波、维纳滤波等内容。　第9章：图像分割技术。主要介绍了阈值分割、区域分割、运动分割、边缘检测等内容。　第10章：图像数学形态学描述。主要介绍了数学形态学的基本运算、数学形态学应用、形态学重构等内容。　本书可以作为各大院校相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。　本书主要由周品和李晓东编写，参加编写的还有丁伟雄、雷晓平、李娅、杨文茵、何正风、赵新芬、赵书梅、栾颖、刘志为、周灵、余智豪、赵书兰和崔如春。　由于时间仓促，加之编者水平有限，错误和疏漏之处在所难免，敬请专家和读者批评指正。　　编 者 第1章　MATLAB入门介绍 11.1　MATLAB简介 11.1.1　MATLAB发展史 11.1.2　MATLAB的特点 21.1.3　MATLAB R2011a的新特点 31.2　MATLAB的安装 41.3　MATLAB集成环境 101.3.1　菜单栏 101.3.2　工具栏 151.3.3　Command Window 161.3.4　Command History 191.3.5　Workspace 201.3.6　Current Folder 221.3.7　搜索路径及其设置 221.4　联机帮助 251.4.1　帮助命令 251.4.2　帮助窗口 271.4.3　演示系统 281.5　MATLAB变量与表达式 291.5.1　数值 291.5.2　变量 301.5.3　表达式 321.6　矩阵及其运算 331.6.1　创建矩阵 331.6.2　拼接矩阵 381.6.3　矩阵寻访 431.6.4　矩阵的运算 46第2章　MATLAB丰富绘图 512.1　二维图形的绘制及编辑 512.1.1　基本二维绘图 522.1.2　快捷绘图函数 552.1.3　绘制子图 572.1.4　坐标轴设置 602.1.5　图形标注 622.1.6　图形叠加 632.1.7　双y轴绘图 642.2　三维绘图 652.2.1　基本三维绘图 652.2.2　三维曲线图 662.2.3　三维等高线图 672.2.4　三维曲面图 682.3　三维图形编辑 702.3.1　视角设置 702.3.2　控制旋转 712.3.3　背景颜色设置 722.3.4　颜色设置 732.3.5　图形的着色设置 772.3.6　光照设置 782.3.7　透视设置 812.3.8　透明度设置 822.4　特殊图形 832.4.1　条形图 832.4.2　区域图 852.4.3　饼图 862.4.4　离散数据杆状图 872.4.5　阶梯图 892.4.6　矢量图 902.4.7　等高线图 932.4.8　散点图 95第3章　数字图像处理基础 983.1　数字图像处理概述 983.1.1　数字图像处理及其特点 983.1.2　数字图像处理研究的主要内容 1013.1.3　数字图像处理的应用 1033.1.4　图像术语 1053.1.5　图像文件格式 1053.2　图像的读与写 1063.2.1　图像文件的查询 1063.2.2　图像文件的读取 1093.2.3　图像文件写入 1103.3　图像显示 1123.3.1　二值图像的显示 1123.3.2　灰度图像显示 1133.3.3　RGB图像的显示 1143.3.4　索引图像的显示 1153.3.5　单帧显示 1163.3.6　多帧显示 1163.4　图像类型的转换 1173.4.1　图像抖动 1173.4.2　gray2ind函数 1183.4.3　grayslice函数 1193.4.4　im2bw函数 1193.4.5　ind2gray函数 1203.4.6　ind2rgb函数 1213.4.7　mat2gray函数 1213.4.8　rgb2gray函数 1223.4.9　rgb2ind函数 1233.5　颜色空间 1243.5.1　颜色模型 1243.5.2　图像退色处理 1253.5.3　颜色模型的转换 1273.6　纹理贴图 1313.6.1　纹理贴图的概念 1313.6.2　纹理映射 132第4章　数字图像运算 1354.1　点运算 1354.1.1　线性点运算 1354.1.2　非线性点运算 1374.2　代数运算 1384.2.1　代数运算的异常处理 1384.2.2　图像加法运算 1394.2.3　图像减法运算 1414.2.4　图像乘法运算 1424.2.5　图像除法运算 1434.2.6　绝对值差运算 1444.2.7　线性组合运算 1454.2.8　图像求补运算 1464.3　图像逻辑运算 1474.4　图像的几何运算 1484.4.1　图像的缩放 1484.4.2　图像的旋转 1504.4.3　图像的剪切 1504.4.4　图像的平移 1514.4.5　图像的镜像 1534.5　空间变换 1564.5.1　仿射变换 1564.5.2　投影变换 1574.5.3　几何配准 1624.6　邻域与块操作 1644.6.1　滑动邻域操作 1654.6.2　非重叠块处理 1664.6.3　快速块处理 1684.6.4　块操作的其他函数 1714.6.5　特殊区域处理 1724.6.6　特殊区域的滤波 1764.6.7　特定区域的填充 177第5章　图像变换技术 1785.1　图像变换的概述 1785.2　正交变换通用算子 1785.3　傅里叶变换 1795.3.1　一维连续傅里叶变换 1795.3.2　一维离散傅里叶变换 1805.3.3　二维连续傅里叶变换 1805.3.4　二维离散傅里叶变换 1815.3.5　实现傅里叶变换的MATLAB函数 1815.3.6　傅里叶变换性质 1845.4　离散余弦变换 1895.4.1　一维离散余弦变换 1895.4.2　二维离散余弦变换 1905.4.3　快速离散余弦变换 1905.4.4　离散余弦变换的MATLAB实现 1915.5　沃尔什（Walsh）-哈达玛（Hadamard）变换 1945.5.1　沃尔什-哈达玛变换概述 1945.5.2　沃尔什-哈达玛变换MATLAB实现 1955.6　Hough变换 1975.6.1　Hough变换的基本原理 1975.6.2　Hough变换的MATLAB实现 1985.7　Radon变换 2005.7.1　Radon变换概述 2005.7.2　Radon变换的MATLAB实现 2015.7.3　Radon逆变换 2035.8　Fan-Beam变换 2055.8.1　计算Fan-Beam投影 2065.8.2　重构Fan-Beam投影 2075.8.3　Radon投影和Fan-Beam投影转换 209第6章　图像的增强处理 2116.1　灰度变换增强 2116.1.1　像素值及其统计特性 2116.1.2　灰度变换 2176.1.3　灰度值调整 2236.1.4　直方图均衡化 2256.1.5　直方图规定化 2276.2　空域滤波增强 2286.2.1　平滑滤波器 2296.2.2　中值滤波器 2326.2.3　自适应滤波器 2366.2.4　锐化滤波器 2376.3　频域滤波增强 2406.3.1　低通滤波 2416.3.2　高通滤波器 2436.3.3　带通滤波器 2466.3.4　同态滤波器 2476.4　彩色增强 2496.4.1　伪彩色增强 2506.4.2　真彩色增强 255第7章　图像压缩编码技术 2577.1　图像压缩编码技术概述 2577.1.1　图像压缩编码的必要性 2577.1.2　图像压缩的可能性 2587.1.3　图像编码性能指标 2597.2　图像编码质量评价 2597.2.1　客观评价准则 2597.2.2　主观评价准则 2607.2.3　压缩比 2617.3　变换编码 2617.4　无损压缩编码 2667.4.1　哈夫曼编码技术 2667.4.2　行程编码 2707.4.3　算术编码 2727.5　有损压缩编码 2777.5.1　预测编码 2777.5.2　主成分变换编码 2817.5.3　哈达玛变换编码 2857.6　JPEG标准 2867.7　基于DCT的图像水印技术 2957.8　小波图像编码 2977.8.1　连续小波变换 2977.8.2　离散小波变换 2987.8.3　小波图像消噪处理 3027.8.4　小波图像压缩处理 3037.8.5　小波图像增强处理 3057.8.6　小波图像融合处理 307第8章　图像复原技术 3118.1　图像复原概述 3118.2　图像退化模型 3128.2.1　连续退化模型 3138.2.2　离散退化模型 3158.2.3　退化模型的矩阵对角化运算 3178.3　退化函数估计 3178.3.1　图像观察估计法 3178.3.2　试验估计法 3188.3.3　模型估计法 3188.4　逆滤波 3208.4.1　无约束复原 3208.4.2　逆滤波复原 3218.4.3　消除匀速运动模糊 3228.5　维纳滤波 3238.5.1　有约束滤波 3238.5.2　维纳滤波复原 3248.5.3　维纳滤波复原的MATLAB实现 3258.6　约束最小二乘滤波 3288.6.1　滤波模型 3288.6.2　约束最小二乘滤波的MATLAB实现 3308.7　Lucy-Richardson滤波 3348.7.1　Lucy-Richardson滤波模型 3348.7.2　Lucy-Richardson滤波的MATLAB实现 3358.8　盲卷积滤波 3398.8.1　盲卷积滤波算法 3398.8.2　盲卷积滤波的MATLAB实现 340第9章　图像分割技术 3449.1　图像分割定义 3449.2　阈值分割 3459.2.1　人工选择法 3479.2.2　自动阈值法 3489.2.3　分水岭算法 3539.3　区域分割 3579.3.1　区域生长法 3579.3.2　区域分裂合并法 3619.3.3　四叉树分解法 3639.4　运动分割 3679.4.1　背景差值法 3679.4.2　图像差分法 3699.5　彩色图像分割 3709.5.1　彩色图像分割 3719.5.2　聚类算法 3719.6　边缘检测 3749.6.1　梯度算子 3759.6.2　罗伯特（Roberts）边缘算子 3759.6.3　索贝尔（Sobel）边缘算子 3769.6.4　Prewitt边缘算子 3779.6.5　拉普拉斯（Laplacian）边缘算子 3799.6.6　高斯-拉普拉斯（LOG）边缘算子 3799.6.7　坎尼（Canny）边缘算子 382第10章　图像数学形态学描述 38510.1　数学形态学的基本运算 38510.1.1　结构元素 38510.1.2　膨胀运算 38910.1.3　腐蚀运算 39210.1.4　开闭运算 39310.1.5　击中/击不中变换 39510.2　数学形态学应用 39710.2.1　骨架化 39710.2.2　边界提取 39910.2.3　区域填充 40010.2.4　移除对象 40110.2.5　距离变换 40210.3　形态学重构 40510.3.1　标记图像与掩模图像 40610.3.2　像素的连通性 40710.3.3　寻找峰值与谷值 40810.4　区域、对象及特性度量 41310.4.1　标记连通区域 41310.4.2　对象选择 41510.4.3　面积计算 41610.5　查表操作 41710.5.1　创建一个查找表 41710.5.2　使用查找表 418参考文献 420[1]
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基于数字图像处理的大范围区域的火焰识别传​统​的​检​测​火​焰​的​方​法​并​不​能​发​挥​很​好​的​作​用​,​近​些​年​,​随​着​计​算​机​以​及​基​于​视​频​图​像​序​列​处​理​的​数​字​图​像​处​理​技​术​的​发​展​,​基​于​视​觉​火​焰​检​测​技​术​在​大​范​围​空​间​具​有​十​分​实​用​的​价​值​。​通​过​数​字​彩​色​C​C​D​摄​像​机​获​得​连​续​的​图​片​,​我​们​可​以​通​过​图​像​利​用​数​字​图​像​处​理​的​算​法​来​获​得​所​感​兴​趣​区​域​的​形​状​特​征​,​静​态​动​态​特​征​以​及​颜​色​信​息​,​从​而​来​判​断​是​否​发​生​了​火​灾​。​将​摄​像​系​统​装​配​在​所​需​检​测​的​位​置​从​而​达​到
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