实验三 医学影像的灰度运算与代数运算
（一）实验目的
掌握医学数字影像常用的灰度影像的处理方法。
（二）实验器材与设备
计算机或图形工作站、Matlab 7.0软件。
（三）实验方法与步骤
1．用Matlab读取和显示待处理的医学影像，并显示影像信息。
运行结果见图3-8。
图3-8 待处理影像和影像直方图
2．用Matlab实现对影像像素值的灰度变换，获取合适参数，包括线性变换，如对比度、亮度调整，影像灰度反转，或窗宽窗位调节，以及非线性变换和γ校正。
用imadjust函数实现灰度变换，其调用格式如下：
gamma（γ）表示映射性质，默认值是1，表示线性映射。
当输入窗口范围小于输出窗口范围时，为对比度拉伸，反之为对比度减低。当输出窗口平均值大于输入窗口平均值时，影像亮度增加，反之变暗。当输出窗口为[1，0]或者（low_out＞high_out）时为灰度反转变换。具体代码如下：
运行结果如图3-9所示。
图3-9 待处理影像和窗口变换后影像
a.待处理图像；b.处理后图像
输入灰度范围[0.1，0.4]，输出范围[1，0]，γ=1输入灰度范围[0.1，0.4]，输出范围[1，0]，γ=0.5。备注：同时参考Matlab的演示程序（demos）中
实验结果要求根据实验程序参数选择合适的处理参数处理原始医学影像，比较不同参数对影像处理的影响，并写出比较参数的实验报告。
3．用Matlab实现对影像降低随机噪声的加法运算过程，并比较影像的噪声水平和信噪比。
（1）对同一幅影像分别加上随机高斯噪声，并输出含随机噪声的四幅影像。
（2）对两幅影像进行相加求平均处理。
（3）对四幅影像进行相加求平均处理。
（4）分别比较不同影像数求平均后的处理结果，并用客观指标验证。
程序：
运行结果如图3-10所示。
图3-10 影像相加去除随机噪声
a.原图像；b.加高斯噪声图像；c.2幅图像求平均；d.4幅图像求平均
4．用Matlab实现两幅影像相减。
（1）对同一部位的两幅影像造影像和蒙片像相减得出减影影像。
（2）对减影影像对比度增强。
运行结果如图3-11所示。
图3-11 影像减影算法示意图
a.充盈像；b.蒙片像；c.减影像；d.对比度增强
（四）实验结果与分析
1．运行相关程序，存储获得的处理结果和影像。
2．分析影像灰度变换方法在临床应用中的意义。
3．分析影像代数运算在医学影像处理中的应用。
4．适当修改和优化上述程序代码和参数，对比处理结果。