数字图像处理在医疗领域的应用

例1 基于数字图像的染色体分析
利用数字图像处理相关技术对染色体进行识别并统计数量。
具体步骤如下：
（1）读取待处理的图像，并将其转化为灰度图像。
（2）对图像进行中值滤波去除噪声

I = medfilt2(I,[m,n]);

(3)将图像转化为二值图像

bw = im2bw(I,thre);

(4)去除图像中面积过小的，可以肯定不是染色体的杂点。

bw = bwareaopen(bw,p); %removes from a binary image all connected
 components (objects) fewer than P pixels, producing another
binary image BW2

（5）标记连通区域，以便统计染色体数量与面积。

[L,num] = bwlabel(bw,n); %n为4或8

（6）用颜色标记每个染色体，以直观显示。

RGB_label = label2rgb(labeled,MAP,ZEROSCOLOR,ORDER);

（7）统计被标记的染色体区域的面积分布，显示染色体总数。

chrdata = regionprops(labeled);

有关$bwlabel$和$regionprops$两个函数的学习参考以下这偏文章：

https://blog.csdn.net/qq_18343569/article/details/48214163

例2 X光图像增强技术
$X$光图像灰度对比度增强的方法：
对数变换函数：

$$g=Clog(1+double(f))$$ 运用对数函数对图像进行处理，可压缩图像的动态范围。