Как узнать значение пикселей matlab

To determine the values of one or more pixels in an image and return the values in a variable, use the impixel function. You can specify the pixels by passing their coordinates as input arguments or you can select the pixels interactively using a mouse. impixel returns the value of specified pixels.

Note

You can also get pixel value information interactively using the Image Viewer app. For details, see Get Pixel Information in Image Viewer App.

Determine Values of Individual Pixels in Images

This example shows how to use impixel interactively to get pixel values.

Display an image.

imshow("canoe.tif")

Call impixel . When called with no input arguments, impixel associates itself with the image in the current axes.

pixel_values = impixel

Select the points you want to examine in the image by clicking the mouse. impixel places a star at each point you select.

When you are finished selecting points, press Return. impixel returns the pixel values in an n -by-3 array, where n is the number of points you selected. impixel removes the stars used to indicate selected points.

pixel_values = 0.1294 0.1294 0.1294 0.5176 0 0 0.7765 0.6118 0.4196

Усреднение значений пикселей изображения

Всем добрый день! Столкнулась с такой проблемой: у меня есть изображение, а мне нужно выделив курсором квадрат(область интереса) получить среднее значение интенсивности пикселей в данном квадрате?
У меня получается выделять только отдельные пиксели. Помогите плиз)

1 2 3 4 5

clc L=imread('C:\Users\елена\Desktop\2.tif'); figure, imshow(L); impixel (L) mean2(ans)

Лучшие ответы ( 1 )
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:

Усреднение каждых n подряд значений в векторе
имеется вектор значений температуры от глубины (хотя и не важно=) ). Разрешение по температуре -.

Обработка изображения размером 800х600 пикселей
Здравствуйте,подскажите пожалуйста, что не так. Есть исходное изображение размером 800х600.

Вертикальная проекция на горизонтальную ось X всех значений яркости пикселей
День добрый, кто может помочь цензура] решить задачку в матлабе.. Для полутонового изображения.

Усреднение ВКФ
Имеется программа. Которая выдает значение ВКФ для сигнала, после обработки кодеком. Вопрос: в.

318 / 257 / 30
Регистрация: 30.03.2013
Сообщений: 755

1 2 3 4 5 6 7

clc L=imread('C:\Users\елена\Desktop\2.tif'); figure, imshow(L); impixel (L) I2 = imcrop(L); % выделяем курсором, двойным нажатием левой кнопки мыши передаем выделенный массив в I2 mean2(I2)

Регистрация: 09.03.2015
Сообщений: 3

Выдаёт матрицы, но в конце почему то ошибка:
. Index exceeds matrix dimensions.
Error in ==> diplom at 5
impixel (I2)

И в итоге среднее не считается?(

318 / 257 / 30
Регистрация: 30.03.2013
Сообщений: 755

Лучший ответ

Сообщение было отмечено Elena91 как решение

Решение

попробуйте вот так :

1 2 3 4 5

clc L=imread('C:\Users\елена\Desktop\2.tif'); figure, imshow(L); I2 = imcrop(L); % выделяем курсором, двойным нажатием левой кнопки мыши передаем выделенный массив в I2 mean2(I2)

Регистрация: 09.03.2015
Сообщений: 3
Спасибо) тема закрыта
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Перевод из C в C#. Контр-гармоническое усреднение пикселей
Всем доброго времени суток! Нужна помощь с переводом из C в С#. Программа реализует алгоритм.

Быстрый перевод значений цветов пикселей изображения в двоичную систему счисления и запись их в строку
Здравствуйте. Имеется изображение формата bmp. Для получения цветов пикселей использую Scanline.

Усреднение значений массива структур
Всем здравствуйте. Есть созданный для демонстрации вопроса массив из 14 структур: первый.

Усреднение считанных в цикле таймера значений
Всем здравствуйте. Усреднение считываемого параметра производится приведенной ниже функцией.

Image Processing Made Easy

В наше время фото и видеокамеры используются во многих сферах нашей жизни. Возможно, у вас есть идеи, как использовать вашу камеру, но вы не знаете с чего начать. Чтобы обработка изображений вам не казалась какой-то магией, можно начать с нескольких ключевых рабочих процессов.

В этом вебинаре мы рассмотрим основы обработки изображений в MATLAB. В частности, на примерах будут показаны следующие техники:

Коррекция изображений – удаление шума, повышение контрастности и резкости
Сегментация изображений – выделение объектов и сбор статистики
Совмещение изображений – выравнивание нескольких изображений с разных источников

На вебинар приглашаются инженеры, программисты и научные сотрудники, работающие в области обработки изображений и видео.
Знакомство с MATLAB является желательным, но необязательным.

Recorded: 23 Oct 2014

Компьютерная обработка медицинских изображений в системе Matlab Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Текст научной работы на тему «Компьютерная обработка медицинских изображений в системе Matlab»

тела (ЦД) с использованием обратной связи у больных с болезнью Паркинсона.

Для данного исследования было отобрано 33 больных с болезнью Паркинсона в 1 — 3 стадии развития заболевания по шкале Hoen & Yahr и 13 здоровых испытуемых. Особенности произвольной и непроизвольной позной регуляции исследовались с помощью компьютерного стабилоанализатора «Стабилан-01» со зрительной обратной связью, разработанного ЗАО ОКБ «Ритм» (г. Таганрог).

Непроизвольные колебания ЦД оценивались с помощью классических стабилометрических параметров при спокойном стоянии с открытыми глазами в течение 30 секунд. Произвольное управление ЦД оценивалось в трех пробах: «Мишень»; «на

устойчивость»; стабилографической игре «Кубики». Анализировались выполнение трех проб в первый день и динамика средних результатов игры «Кубики» в течение 10 дней.

На основании результатов исследования был сделан ряд выводов. У больных с болезнью Паркинсона нарушается произвольная регуляция позы как в статических, так и динамических условиях. Нарушения произвольной динамической регуляции позы обусловлены искажением программы позного контроля на этапе его реализации, тогда как сам процесс формирования программы не поражается у больных с болезнью Паркинсона. Функциональные и анатомические повреждения вертикальной позы у больных с болезнью Паркинсона не влияют на нарушения непроизвольной позной регуляции.

Работа поддержана грантами РГНФ №00-06-00242 и РФФИ №01-04-49296.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ОБРАБОТКА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМЕ MATLAB В. Н. Ананченко, А. И. Ананченко, А. В. Литвин, А. А. Литвин

Донской государственный технический университет, 344010, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина 1, тел. (8632) 381518, e-mail vananchenko@dstu.edu.ru

Изображение может быть описано как набор графических примитивов, из которых оно формируется. Такое изображение называют векторным. Если изображение описывается двумерным массивом, каждый элемент которого представляет собой некоторое описание цвета, то такое изображение называют растровым. Элементом растрового изображения является пиксель (от pixel, picture element — элемент изображения). Растровое изображение можно представлять как прямоугольную матрицу точек различного

цвета. Цифровая обработка имеет дело именно с растровыми изображениями. Любой двумерный массив может рассматриваться, как изображение и к нему могут применяться функции из пакета IPT системы MATLAB.

Обычно выделяют следующие типы изображений, каждый из которых предназначен для решения определенного круга задач: бинарные; полутоновые; палитровые; полноцветные.

В настоящее время наиболее широкое применение имеют полутоновые изображения с глубиной цвета 8 бит/пиксель. Они могут хранить 256 значений яркости (от 0 до 255). Реже используются полутоновые изображения, имеющие глубину цвета от 2 до 16 бит/пиксель. Бинарное изображение можно рассматривать, как полутоновое с глубиной цвета 1 бит/пиксель.

В отличие от полутоновых изображений, в которых значение пикселя непосредственно соответствует его яркости, в палитровых (indexed) изображениях значения пикселей являются ссылками на ячейки карты цветов (colormap), которые и содержат описания цвета пикселя в некоторой цветовой системе. Подобную карту цветов называют палитрой (palette).

В настоящее время чаще других для описания цветов цифровых изображений используется цветовая система RGB, так что столбцы палитры представляют собой интенсивности красной, зеленой и синей составляющих. Бинарные и полутоновые изображения могут быть представлены в виде палитровых без потери информации.

Полноцветными (True color) или истинно цветными называют изображения, пиксели которого непосредственно хранят информацию об интенсивностях цветовых составляющих. Эти изображения хранят полную информацию о цвете, но требуют значительного объема памяти. Бинарные, полутоновые и палитровые изображения могут быть представлены без потери информации в виде полноцветных, но такое описание не является эффективным для большинства реальных задач обработки изображений.

Большинство медицинских изображений может быть представлено в растровом виде, что позволяет обрабатывать их в системе MATLAB средствами пакета Image processing toolbox (IPT)

Пакет программ IPT системы MATLAB, предназначен для создания программ обработки изображений. Он включает более 100 функций, реализующих наиболее распространенные методы и алгоритмы обработки изображений. Исходные изображения для многих функций пакета IPT могут быть представлены как в формате double, так и в формате uint8. Для массивов данных в формате uint8 система MATLAB поддерживает основные операции работы с массивами.

Пакет IPT поддерживает работу со следующими графическими форматами файлов: bmp, tif, jpg, pxc, hdf, xwd. Чтение информации об изображении и способе его хранения выполняется функцией imfinfo.

Для ввода изображений в среду MATLAB используется функция imread, позволяющая читать все типы изображений из файлов различных графических форматов.

Ряд задач по обработке медицинских изображений требуют построения для изображения линий уровня. Функция imcontur рассматривает полутоновое изображение как трехмерную

поверхность, строит для поверхности линии уровня и выводит их на экран. Линии уровня образуются в результате пересечения плоскостей, перпендикулярных оси яркости и рассматриваемой поверхности. Линии уровня, соответствующие различным яркостям (лежащие в различных плоскостях), обозначаются разными цветами.

В пакете 1РТ имеются функции, позволяющие улучшить изображение. Улучшить контраст изображения можно с помощью функций Ь^ед, тафш!. Функция histeq преобразует значения пикселей исходного изображения таким образом, чтобы гистограмма яркостей пикселей результирующего изображения приблизительно соответствовала некоторой предопределенной гистограмме. Данная функция предназначена для преобразования полутоновых изображений или палитр изображений. Функция imadjust позволяет изменять контраст изображения с гамма-коррекцией. Гамма-коррекция определяет форму кривой характеристики передачи уровней яркости исходного и результирующего изображений.

Процедуры фильтрации изображений включают функции свертки изображений и К-мерных сигналов (сопу2, сопуп), вычисления матрицы свертки (сопуш1х2), двумерной линейной фильтрации (йкег2), двумерной АЧХ (&ед22), задания различных масок фильтра ^рес1а1, fsamp2,:ftrans2, Гшп^, ^^2), обобщенного нелинейного фильтра (пШкег), оптимизированной операции фильтрации (соШЬ), ранговой, медианной и винеровской фильтрации (оМ6Ь2, medfl1t2, -тепег2) и др.

На рисунке, в качестве примера обработки средствами пакета 1РТ медицинского изображение, приведены исходный рентгеновский снимок (а) и результирующий (б) после обработки по нижеприведенной программе.

Компьютерная обработка рентгеновского изображения средствами пакета 1РТ системы МАТЬАБ.

Программа обработки рентгеновского изображения: info=imfinfo(‘flu1.tif); d=imread(‘flu1.tif); imshow (d); figure, imhist(d); d=histeq(d,80); figure, imshow(d); figure, imhist(d); d=im2double(d); h=fspecial(‘unsharp’,0.5); imsharp=conv2(d,h);

subplot(1,2,1), subimage(d); subplot(1,2,2), subimage(imsharp); figure, imcontour(d); imshow (d); d=im2double(d); imshow (d); f=inline(‘mean2(x)’); fon=blkproc(d,[25 25],f); fon=imresize(fon,size(d),’bicubic’);

figure,imshow(fon); d=d-fon+0.5; d=imadjust(d,[0.2 0.7],[],1); figure, imshow(d);

1. Рудаков П.И., Сафонов И.В. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5x- М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ГОСПИТАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ДНЕПРОПЕТРОВСКОМ РЕГИОНЕ Ю.А. Прокопчук, В.В. Костра

ИТМНАН Украины, 49600, г. Днепропетровск, ул. Лешко-Попеля 15, yury@rdc.dp.ua

Более 10 лет авторы принимают участие в разработке госпитальных информационных систем (ГИС) на территории Днепропетровского региона. К функционирующим ГИС относятся: участковая поликлиника (ГБ N2) [1], Медсанчасть Никопольского завода ферросплавов (60 WS или 100% рабочих мест, СУБД Oracle)

[2], Днепропетровский областной диагностический центр (120 WS или 74% рабочих мест, СУБД MS SQL Server) [3]. В настоящее время внедряются ГИС: Областной детской больницы, Больницы УМВД, УкрГосНИИ медико-социальных проблем инвалидности [4] и др.

Авторами разработана технология построения открытых ГИС, когда все шаблоны документов, стандартная лексика, алгоритмы обработки являются частью метаданных, т.е. настраиваемыми самим пользователем [5-6]. В основе данной технологии лежит модульный принцип построения ГИС. К числу основных модулей относятся:

1. Конструктор предметной области. Позволяет создавать шаблоны, описывающие различные объекты и процессы предметной области. Конструктор выполняет три основные функции: создание шаблона; создание документа на основе шаблона; визуализация документа, хранящегося в архиве.

2. Лексический процессор. Использует заготовки словоформ естественного (профессионального) языка для создания

Как узнать значение пикселей matlab