骨骼图像增强
实验报告
——数字图像处理
实验名称：混合空间增强 学院：信息与通信工程学院
专业：信息工程
姓名：
班级：
学号：
日期：2014.11.12
一．实验总体思路
原图像是人体骨骼核扫描图像，实验目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节从而增强图像。本图像的灰度动态范围很窄并且噪声内容很高，用单一的增强法难以达到要求，故采用多种互补的图像增强技术。首先对图像进行拉普拉斯变换突出图像中的小细节，之后使用梯度法突出图像边缘，最后使用灰度变换扩大图像灰度动态范围。
二．实验具体过程
1. 使用掩膜为 的滤波器对图像进行拉普拉斯变换操作，突出图像细节。
2. 使用与原图像求和的方式，进行初步锐化。发现结果结果并不理想，因为拉普拉斯变换是一种二阶微分算子，能很好的增强细节，但也产生了更多的噪声。为了解决这个问题，中值滤波器可以有效去除噪声，但是中值滤波器是一种非线性滤波器，
可能改变图像的性质，在医学图像处理中不可取。
3. 梯度变换在灰度变化区域的平均响应要比拉普拉斯操作的平均响应强烈，但是对于
噪声和小细节的响应要比拉普拉斯的响应弱，而且可以通过均值滤波器平滑处理进一步降低噪声响应。所以可以将梯度图像进行平滑处理后与拉普拉斯变换后的图像相乘，既保留突出灰度变化强烈的细节的作用，也降低操作带来的噪声。
4. 将原图像与以上掩蔽后的拉普拉斯图像求和，达到锐化作用。可以看出与原图像相
比，处理后的图像细节的清晰度明显增加，很好的体现出了综合使用增强术的优势。
5. 最后要进行灰度变换，扩大图像灰度范围，由于待处理图像的暗特性，使用幂函数
法比使用直方图均衡和规定化效果更好。经查阅资料可知，当γ=0.5，C=1时有较好的处理效果。
综上，对比处理前后的图像
虽然处理后的图像中还是存在很多噪声，人体轮廓及人体组织的清晰度也不够高，但相较于原图像在直观视觉效果上有很好的改进。
三. 实验总结
思路总结：
此次处理先从图像边缘入手，使用锐化技术，并且结合拉普拉斯变换方法和Sobel 梯度操作方法结合，将拉普拉斯的小细节突出优点和Sobel 梯度操作的边缘突出优点结合在一起，同时避免了单一操作中拉普拉斯变换的噪声较大和Sobel 梯度操作细节凸显不足的缺陷，充分体现了将多种方法结合使用的优势。最后对图像灰度范围扩展，可以有很多可选择的方法，但是根据查阅资料和实验实践，最终还是选定幂函数变换处理最好。最终完成图像处理后，效果仍不理想，但对于相应的应用领域已可以达到特定需求。
心得体会：
通过本次实验对于各种图像增强术的综合使用，使我第一次对本章所学的一系列图像处理的方法有了直观，感性的认识，真正了解各种增强技术的特点、应用场景及相互之间的差别。图像处理并不是使用简单地几个函数就可以获得预计的效果，需要在处理过程中逐步分析处理前后的差异，分析不同方法的作用差异，同时还要对MATLAB 编程比较熟悉，本次实验中我在MA TLAB 函数选择和细节处理上就花费了很长时间，以后应多动手实践积累经验。