qiu_fang的博客

USTC研一图像分析课程作业。利用形态学工具，自动检测条形码瑕疵区域。检测过程全自动，没有手动过程，检测结果：将95%的瑕疵点都检测出来并标记上了。

USTC研一图像分析课程，自己实现canny算子 I = imread('test images\test images\lenna.jpg'); J= imread('test images\test images\airport.tif'); K = imread('test images\test images\cameraman.jpg'); L = imread('test images\test images\chip.tif'); I = rgb2gray(I); %% 高斯平滑及差分 %构造高斯差分模板并计算两个方向的梯度 [Ixx,Iyy] = My_Gaussian(I,1);%lenna [Jxx,Jyy] = My_Gaussian(J,3.5);%airport [Kxx,Kyy] = My_Gaussian(K,1.2);%camera [Lxx,Lyy] = My_Gaussian(L,0.8);%chip %% 梯度大小与方向 [angleII,II] = grad(Ixx,Iyy); [angleJJ,JJ] = grad(Jxx,Jyy); [angleKK,KK] = grad(Kxx,Kyy); [angleLL,LL] = grad(Lxx,Lyy); show_image1(I,Ixx,Iyy,II,1); show_image1(J,Jxx,Jyy,JJ,2); show_image1(K,Kxx,Kyy,KK,3); show_image1(L,Lxx,Lyy,LL,4); %% 非极大值抑制 III = NMS(II,angleII); JJJ = NMS(JJ,angleJJ); KKK = NMS(KK,angleKK); LLL = NMS(LL,angleLL); show_image2(II,III,5); show_image2(JJ,JJJ,6); show_image2(KK,KKK,7); show_image2(LL,LLL,8); %% 双阈值检测和连接 [edge_detI,edgeI] = My_Edge_Det(III);%Lena [edge_detJ,edgeJ] = My_Edge_Det(JJJ);%airport [edge_detK,edgeK] = My_Edge_Det(KKK);%camera [edge_detL,edgeL] = My_Edge_Det(LLL);%chip show_image3(edge_detI,edgeI,9); show_image3(edge_detJ,edgeJ,10); show_image3(edge_detK,edgeK,11); show_image3(edge_detL,edgeL,12);

数值分析课程作业 该程序为三次样条插值程序 CSI为主程序，可重新定义待插值的点和步长 xxxxxxxxx

SCU BME 医学图像处理课程 本文件为凸阵探头和线阵探头的超声图像重建过程。 main_program.m是线阵探头重建过程。 tztt_main_program.m是凸阵探头重建过程。

SCU BME 医学图像处理 本文件为反投影重建（直接反投影、RL反投影、SL反投影）和中心面片法重建CT图像。 将文件添加到matlab运行路径后，打开main_program.m运行，出现反投影重建结果。 打开slice.m文件，运行出项中心面片法运行结果。