医学图像处理课程设计：MATLAB实践与应用

"医学图像处理课程设计2021.doc" 本文档是关于医学图像处理课程设计的指导书，旨在帮助学生巩固医学图像处理的基本概念、理论和算法，并提升他们在算法设计、编程以及解决实际问题上的能力。课程设计主要包括两个部分：Matlab图像处理练习和特定的课程设计选题。 在Matlab图像处理练习中，学生将通过以下几个练习来熟悉和应用图像处理技术： 1. 灰度变换：包括灰度反转、对数压缩等，目的是调整图像的亮度和对比度，使其更适合观察和分析。 2. 灰度直方图均衡：通过改变像素的灰度分布，使图像的全局对比度得到增强。 3. 线性空域滤波：如平滑滤波，用于去除图像噪声或平滑图像。 4. 图像的傅里叶变换：利用频域分析图像，可进行频率域的滤波和图像复原。 5. 图像恢复：通过逆过程或迭代方法，尝试恢复因噪声、模糊等原因受损的图像。 6. 图像分割：将图像划分为具有相似特征的区域，便于后续分析和处理。 课程设计选题则提供了更多实践机会，涵盖： 1. 周期干扰抑制：处理周期性噪声，提高图像质量。 2. 伪彩色增强：将灰度图像转换为彩色图像，提高视觉效果。 3. 模糊图像恢复：恢复图像的清晰度，对抗模糊效果。 4. 几何畸变校正：纠正由于镜头畸变或其他因素造成的图像变形。 5. Harris角点检测：在图像中找到稳定的关键点，用于图像匹配或目标识别。 6. Canny边缘检测：一种经典的边缘检测算法，用于找出图像的边界。 7. 多模态医学图像融合：结合不同成像方式的图像，提供更全面的信息。 8. 图像超分辨率：提升低分辨率图像的细节，提高图像清晰度。 9. 图像配准：使多张图像对齐，以便比较或分析。 10. 数学形态学：利用结构元素进行图像的形态操作，如膨胀、腐蚀等。 11. 更深入的图像分割任务。 12. 车牌识别：应用机器学习和模式识别技术，自动识别车辆的车牌号码。 整个课程设计共24学时，分6次进行，包括复习Matlab编程，自主设计选题，编写程序，调试和撰写报告。在验收阶段，学生的作品将根据完成情况和报告质量进行评分。 考核及评分标准包括课程设计的完成情况和报告撰写。学生需展示对图像处理理论的理解，以及运用理论解决实际问题的能力。课程设计报告应详尽地描述算法原理、设计过程、实验结果和分析。 这个课程设计为学生提供了一个综合实践的平台，让他们能够将所学的理论知识转化为实际操作技能，对于未来在医学影像分析、诊断支持系统等领域的发展有着重要的铺垫作用。