數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(實驗報告).doc

數(shù)字圖像處理課程設(shè)計報告姓 名： x x 學 號： xxxxxxx 班 級： xxxxxxxxxxxxxxx 設(shè)計題目： 紅細胞數(shù)目檢測 教 師： xxxxxx 老師 提交日期： xx月xx日 1、 設(shè)計內(nèi)容：主題：紅細胞數(shù)目檢測詳細說明：讀入紅細胞圖片，通過中值濾波，開運算，閉運算，以及貼標簽等方法獲得細胞個數(shù)。2、 現(xiàn)實意義：細胞數(shù)目檢測在現(xiàn)實生活中的意義主要體現(xiàn)在醫(yī)學上的作用，可通過細胞數(shù)目的檢測來查看并估計病人或動物的血液中細胞數(shù)，如估測血液中紅細胞、白細胞、血小板、淋巴細胞等細胞的數(shù)目，同時也可檢測癌細胞的數(shù)目來查看醫(yī)療效果，根據(jù)這一系列的指標來對病人或動物進行治療，是具有極其重要的現(xiàn)實作用的。三、涉及知識內(nèi)容：1、中值濾波2、開運算3、閉運算4、二值化5、貼標簽四、實例分析及截圖效果：（1） 代碼顯示：1、程序中定義圖像變量說明 （1）Image-原圖變量;（2）Image_BW-值化圖象;（3）Image_BW_medfilt-中值濾波后的二值化圖像;（4）Optimized_Image_BW-通過“初次二值化圖像”與“中值濾波后的二值化圖像”進行“或”運算優(yōu)化圖像效果；（5）Reverse_Image_BW-優(yōu)化后二值化圖象取反；（6）Filled_Image_BW-已填充背景色的二進制圖像；（7）Open_Image_BW-開運算后的圖像；2、實現(xiàn)代碼：Image = imread(紅細胞5.jpg);figure,imshow(Image);title(【原圖】);Theshold = graythresh(Image);Image_BW = im2bw(Image,Theshold);figure,imshow(Image_BW);title(【初次二值化圖像】);Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,13 13);figure,imshow(Image_BW_medfilt);title(【中值濾波后的二值化圖像】);Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW;figure,imshow(Optimized_Image_BW);title(【進行“或”運算優(yōu)化圖像效果】);Reverse_Image_BW = Optimized_Image_BW;figure,imshow(Reverse_Image_BW);title(【優(yōu)化后二值化圖象取反】);Filled_Image_BW = bwfill(Reverse_Image_BW,holes);figure, imshow(Filled_Image_BW);title(【已填充背景色的二進制圖像】);SE = strel(disk,4);Open_Image_BW = imopen(Filled_Image_BW,SE);figure, imshow(Open_Image_BW);title( 【開運算后的圖像】);Label Number=bwlabel(Open_Image_BW,8)Array = bwlabel(Open_Image_BW,8);Sum = ;for i=1:Numberr,c = find(Array=i);rc = r c;Num = length(rc);Sum(i)=Num;EndSumN = 0;for i=1:length(Sum)if(Sum(i) 1500N = N+1;endendNumber = Number+N 3、運行效果截圖：第一步：讀取原圖,并顯示Image = imread(紅細胞5.jpg);figure,imshow(Image);title( 【原圖】);第二步：進行二值化Theshold = graythresh(Image);%取得圖象的全局域值Image_BW = im2bw(Image,Theshold);%二值化圖象figure,imshow(Image_BW);title( 【初次二值化圖像】);第三步：進行二值化圖像Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,13 13);figure,imshow(Image_BW_medfilt);title( 【中值濾波后的二值化圖像】);第四步：通過“初次二值化圖像”與“中值濾波后的二值化圖像”進行“或”運算優(yōu)化圖像效果Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW;figure,imshow(Optimized_Image_BW);title( 【進行“或”運算優(yōu)化圖像效果】);第五步：優(yōu)化后二值化圖象取反,保證:1為白色,0為黑色Reverse_Image_BW = Optimized_Image_BW;figure,imshow(Reverse_Image_BW);title( 【優(yōu)化后二值化圖象取反】);第六步：填充二進制圖像的背景色，去掉細胞內(nèi)的黑色空隙Filled_Image_BW = bwfill(Reverse_Image_BW,holes);figure, imshow(Filled_Image_BW);title( 【已填充背景色的二進制圖像】);第七步：對圖像進行開運算，去掉細胞與細胞之間相粘連的部分SE = strel(disk,4);Open_Image_BW = imopen(Filled_Image_BW,SE);figure, imshow(Open_Image_BW);title( 【開運算后的圖像】);第八步：開始計算細胞數(shù)Label Number=bwlabel(Open_Image_BW,8)%初步取得細胞個數(shù)Array = bwlabel(Open_Image_BW,8);%取得貼標簽處理后的圖像Sum = ;%依次統(tǒng)計貼標簽后數(shù)組for i=1:Numberr,c = find(Array=i);%獲取相同標簽號的位置，將位置信息存入r,crc = r c;Num = length(rc);%取得vc數(shù)組的元素的個數(shù)Sum(i)=Num;%將元素個數(shù)存入Sum數(shù)組endSumN = 0;-假如Sum數(shù)組中的元素大于了1500，表示有兩個細胞相連，像素點較多，即分為兩個細胞數(shù)-for i=1:length(Sum)if(Sum(i) 1500N = N+1;endendNumber = Number+N %-統(tǒng)計最終細胞數(shù)第九步：最終檢測結(jié)果：Number =92Sum = Columns 1 through 10 3011 313 1501 329 2238 795 758 1438 1087 1472 Columns 11 through 20 1476 1465 2902 1128 1655 44 6261 1193 1306 215 Columns 21 through 30 1112 1074 1177 930 493 1438 1121 1678 1210 1330 Columns 31 through 40 1370 1369 1153 1284 1061 589 2146 1486 1335 1049 Columns 41 through 50 1275 1101 1127 661 1530 1304 2861 90 1772 854 Columns 51 through 60 1554 1582 1287 1362 81 2090 608 1736 853 1040 Columns 61 through 70 2779 1500 246 77 1096 1481 9680 1404 783 724 Columns 71 through 80 1439 626 1097 1823 1511 1223 1494 2494 1519 1329 Columns 81 through 90 733 1119 1205 1147 1295 1398 344 1634 324 1081 Columns 91 through 92 529 239Number = 114四、算法分析（1）中值濾波 利用中值濾波可以對圖像進行平滑處理。其算法簡單，時間復(fù)雜度低，但其對點、線和尖頂多的圖像不宜采用中值濾波。很容易自適應(yīng)化。（2）開運算先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。用來消除小物體、在纖細點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。（3）閉運算 先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。用來填充物體內(nèi)細小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。 五、心得體會這份課程設(shè)計花了我近一周的時間來完成，最開始自以為完成了，結(jié)果讓同學一看，才知道我做錯了，我只是實現(xiàn)了一個基本的算法來處理了圖像，而未能通過算法來實現(xiàn)某種功能，于是又馬上重做了，呵呵.挺曲折的經(jīng)歷，下面來說說我在做這個設(shè)計的體會吧:通過這次的課程設(shè)計，我首次通過編寫代碼來完成對圖像的處理，這是一份難得的經(jīng)驗。在剛開始運用MATLAB時，由于以前只是在數(shù)字信號處理課程時使用，發(fā)現(xiàn)在數(shù)字圖像處理中對其操作可以說是非常的不熟練，特別是圖片路徑總是不對，但是，當我把以前做過的MATLAB實驗的記錄重新看過之后，開始慢慢的對MATLAB的操作熟練起來，并且在實踐中找到了學習的樂趣。雖然在這短時間里需要不斷查資料，然后對著電腦，把一個一個郁悶