图像处理概述
医学图像处理
性。
03
CATALOGUE
医学图像处理的应用案例
医学影像诊断辅助系统
总结词
通过医学图像处理技术，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断 准确率。
详细描述
医学影像诊断辅助系统利用计算机技术和图像处理算法，对 医学影像（如X光片、CT扫描、MRI等）进行分析和解读， 帮助医生快速准确地识别病变和异常情况，为临床诊断提供 有力支持。
医学图像处理涉及的领域包括医学影 像学、计算机科学、数学和物理学等 ，是医学和工程学交叉学科的一个重 要分支。
医学图像处理的重要性
提高诊断准确性和可靠性
优化治疗过程
通过医学图像处理，医生可以更准确 地识别病变和异常，减少人为因素导 致的误诊和漏诊。
通过医学图像处理，医生可以制定更 加精确的治疗计划，提高治疗效果， 减少对患者的创伤和副作用。
合并等算法。
边缘分割
03
利用边缘检测算法识别图像中的边图像识别技术
01
特征提取
从医学图像中提取出与疾病或病变相关的特征，如形状、大小、纹理等
。
02
分类器设计
利用提取的特征训练分类器，实现对医学图像的自动识别和分类。
03
深度学习在医学图像识别中的应用
利用深度学习算法对医学图像进行自动识别和分类，提高准确率和可靠
CATALOGUE
医学图像处理的挑战与未来发展
数据安全与隐私保护
数据加密存储与传输
采用高级加密算法对医学图像数据进行加密，确保数据在存储和传 输过程中的安全性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对医学图像数据的访问 和使用权限，防止未经授权的访问和泄露。
匿名化处理
对医学图像数据进行匿名化处理，去除患者身份信息，保护患者隐 私。
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理是指对数字图像进行计算机处理的一系列技术。
其目的是识别、理解和改善图像的质量、更好地表示图像中的信息。
图像处理技术通过对图像进行数字处理，对图像进行增强、去燥、去模糊、变形、特征提取等操作，使得图像可以被更好地利用。
图像处理技术的应用广泛，包括医学、航空航天、军事、计算机视觉、娱乐等诸多领域。
下面将简要介绍图像处理技术的几个关键方面。
图像增强图像增强是一种通过对图像进行计算机处理来提高其质量的技术。
增强可以包括调整图像的亮度、对比度或色彩饱和度，或应用锐化技术。
增强可以明显提高图像的质量，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像去燥图像去燥是通过对图像进行滤波以减少噪声的技术。
噪声可能是由于图像传感器、图像采集过程或图像处理造成的。
去噪可以提高图像质量，使得信息更加清晰。
图像去模糊是通过计算从模糊的图像中恢复尽可能多的信息的技术。
模糊可能是由于摄像机移动、光照不足、散焦模糊等造成的。
去模糊可以使得模糊的图像清晰化，以便于人类或计算机视觉系统更好地分析图像。
图像变形图像变形是一种改变图像形状、大小、方向等的技术。
变形技术可以用于图像增强、建模、图像贴合等应用中。
特征提取特征提取是从图像中提取关键信息的技术。
这些信息可以包括对象形状、边缘、纹理、颜色等。
经过特征提取处理的图像可以更好地用于对象检测、跟踪、分类等应用。
特征提取是计算机视觉领域中广泛应用的一项技术。
总之，图像处理技术在很多应用领域中都具有重要的作用。
随着计算机技术的发展，图像处理技术的应用将会越来越广泛，对于提高人们的生活质量、推动人类社会进步都将有着重要的意义。
图像的处理原理
图像的处理原理图像处理的原理是指通过一系列的算法和技术对图像进行分析、增强、编码、压缩等操作，以提取图像信息，改善图像质量，实现对图像的特定处理和应用。
图像处理的基本原理可以概括为以下几个方面：1. 图像获取图像的获取是图像处理的第一步，常见的图像获取方式包括数码相机、摄像机、扫描仪等设备。
通过这些设备，可以将现实世界中的光学信息转换为数字化的图像信息，形成数字图像。
2. 图像采样和量化图像采样是指将连续的图像信号离散化为离散的像素点阵，采集图像在空间上的信息。
采样的方式包括点采样、区域采样等。
图像量化是指将图像的每个像素点的灰度值等离散化为有限的取值范围，常见的灰度值量化范围为0~255。
3. 图像增强图像增强是指利用各种技术和方法，改善图像的质量、增强图像的可视性和可识别性。
图像增强技术主要包括直方图均衡化、模糊与锐化、滤波器应用等。
图像增强的目标是提高图像的对比度、亮度、清晰度等视觉效果。
4. 图像复原与去噪图像复原是指通过恢复或近似原始图像的原始信息，以减少图像模糊、失真等质量损失。
图像复原常用的方法有逆滤波、最小二乘法等。
图像去噪是指消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。
图像去噪方法有中值滤波、小波去噪等。
5. 图像分割图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有一定的特征或相似性质。
图像分割的目的是将图像中感兴趣的目标从背景中提取出来，常用的图像分割算法包括阈值法、区域生长法、边缘检测等。
6. 特征提取与识别特征提取是指从图像中提取出包含有用信息的特征，用于下一步的目标识别、分类等应用。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征、颜色特征等。
特征提取后，可以利用机器学习、模式识别等方法进行目标识别。
7. 压缩与编码图像压缩是指通过去除冗余信息，将图像数据从原始表示转换为更紧凑的表示形式，以减少存储空间和传输带宽。
图像压缩方法有无损压缩和有损压缩两种。
图像编码是压缩的一种手段，将图像数据编码为比特流，以实现对图像的存储和传输。
医学图像处理技术
2
脑卒中识别
通过医学图像处理技术，可对脑卒中病变进行自动识别和分析。
3
肺部结节检测
医学图像处理技术可帮助医生准确地检测和分析肺部结节，进行早期干预。
医学图像处理技术的未来展望
未来医学图像处理技术将更加智能化、个性化和实时化，为医生和患者提供 更精准和高效的医疗服务。
1 图像噪声
医学图像常常受到噪声的影响，需要处理噪 声以获得清晰的图像。
2 复杂结构
某些疾病的图像具有复杂的结构，对算法的 鲁棒性和准确性提出了挑战。
3 计算复杂度
处理大量医学图像的计算需求较高，需要高 效的算法和计算平台。
4 数据隐私
医学图像涉及患者的隐私，需要保证数据安 全和隐私保护。
医学图像处理技术的发展趋势
手术规划
医学图像处理技术可以帮助医生在手术前规划手术过程，提高手术的成功率。
疾病监测
通过对医学图像进行定量分析，医生可以监测疾病的进展和治疗效果。
医学图像处理技术的原理和方法
原理
医学图像处理技术的原理基于信号处理、数学建模 和模式识别。
方法
常用的方法包括图像增强、分割、特征提取和分类。
医学图像是一种关键技术，它能够提取、分析和改善医学图像以帮 助医生做出准确的诊断和治疗决策。
医学图像处理技术概述
医学图像处理技术利用计算机算法和软件工具来处理和解释医学图像，以获 取更有效的医学信息。
医学图像处理的应用领域
影像诊断
医生可以使用图像处理技术来检测和诊断各种疾病和病变。
人工智能
人工智能技术的应用将进一步推 动医学图像处理技术的发展。
虚拟现实
机器学习
虚拟现实技术将为医学图像处理 提供更直观、沉浸式的交互界面。
图像处理基础知识
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一. 图像概述
图像深度
描述图中每个像素数据所占的二进制位数， 描述图中每个像素数据所占的二进制位数，它决定了图像中可 出现的最大灰度等级数或最多颜色数。 出现的最大灰度等级数或最多颜色数。
颜色类型
三个基色分量， （1）真彩色：图中的每个像素值都分成 R、G、B 三个基色分量，每 真彩色： 个分量直接决定其基色的强度，合成的颜色称为真彩色。 个分量直接决定其基色的强度，合成的颜色称为真彩色。一般用 R:G:B=8:8:8共24位的图像深度表示24位真彩色。 R:G:B=8:8:8共24位的图像深度表示24位真彩色。 位的图像深度表示24位真彩色
2.图像属性 2.图像属性
①分辨率 ③颜色类型 ②图像深度 ④显示深度
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一. 图像概述
分辨率
确定屏幕上显示图像区域的大小， （1）显示分辨率 ：确定屏幕上显示图像区域的大小，以每行拥有的 像素点数×屏幕显示行数来表示。 像素点数×屏幕显示行数来表示。
f (1,1) f (2,1) F = ... f ( M ,1)
... ... ... ... f ( M ,2) ...
f (1,2)
f (1, N ) f (2, N ) ... f ( M , N )
图像处理技术综述
图像处理技术综述图像处理技术是应用于计算机视觉、计算机图形学、人工智能等领域的一种技术，用于改善或增强图像的质量、可视性、信息含量或拟合特定需求。
在当今信息技术快速发展的时代，图像处理技术已被越来越广泛地应用于医学、军事、安全监控、遥感、交通、广告等领域。
一、图像处理的基本流程1、获取图像首先需要获得图像，其方式很多。
例如，用专业摄像机或手机或扫描仪捕获图像。
另外，从互联网或其他共享资源中获取的图像也可以作为处理对象。
2、预处理图像在采集到图像数据后，需要对图像进行预处理。
这主要是为了去除噪声和畸变，以便更好地处理图像数据。
一些常见的操作包括滤波、均衡化、归一化和旋转等。
3、分割图像将图像分成若干个区域，通过分析这些区域来获取有用的信息。
分割可以基于颜色、亮度、纹理、图像特征、形状等进行。
4、提取特征提取图像中的特征是使用智能算法和其他技术来描述图像中重要的信息。
这些特征可以是纹理、边缘、角点或其他模式，并且可以用来判断图片是否满足特定要求。
5、抽取结构信息对于一些需要对图像进行量化和分析的应用，可以从图像中提取出具有代表性的结构信息。
应用某些算法，通过获取的特征和结构信息来分析图像。
根据分析的结果，可以识别物体、建立模型、人机交互等等。
图像滤波是一种常用的基本方法，它主要用于去除图像中的噪声。
常见的滤波方法有平均滤波、高斯滤波、中值滤波等。
图像增强技术是指通过算法将低质量的图像improved以获得更高质量的图像，例如提高对比度、清晰度、亮度等。
图像压缩是将数字图像压缩到尽可能小的空间，使其更容易存储和传输。
最常用的压缩方式是JPEG和PNG。
图像分割是将图像分割成不同的部分，每个部分对应相应的特征，这些部分组成面向目标识别和跟踪的区域。
常用而有效的算法包括K均值聚类、分水岭算法等。
特征提取是将图像中的信息抽象化作为特定可识别模式。
从图像中提取特征通常需要使用泛函分析和模式识别技术。
6、目标识别目标识别即在图像中找到和辨识特定目标，它应用于许多领域，例如医疗图像识别、移动机器人、军事目标等重要领域。
图象处理基本方法
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四、常用工具及文件的操作方法
磁性套索工具
磁性套索工具是一个半自动化地选区工具，其优点是能 够非常迅速，方便地选择边缘颜色对比度强的图像。
在工具选项栏“宽度”数值中输入数值，用于设置磁性 套索工具自动查寻颜色边缘地宽度范围，数值越大，所 要查寻地颜色越相似。
“边对比度”数值框中地百分比数用于设置边缘地对比 度。数值越大，磁性套索工具对颜色对比反差地敏感度 越低。
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二、图形图象的基本概念
JPEG文件格式
JPEG格式是互联网中最为常用的图像格式之一，JPEG 格式支持CMYK, RGB和灰度颜色模式，也可以保存图 像中的路径，但无法保存Alpha通道。
最大优点是能够大幅度降低文件的大小，但由于降低文 件的途径是通过有选择地删除图像数据进行的，因此图 像质量有一定的损失。在将图像文件保存为JPEG格式 时，可以选择压缩的级别，级别越低得到的图像品质越 低，但文件也越小。
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四、常用工具及文件的操作方法
多边形套索工具
如果要将不规则对象从复杂地背景中选择出来，多边形套索 工具是最佳选择。
使用方法：选择”套索工具”按钮后，在图像中先单击鼠标 左键确定第一点，然后围绕需要选择的图像边缘不断进行点 击，点与点之间将出现连接线，在结束绘制选区的地方双击 完成完成创建多边形选区；也可以将最后一点的光标放在第 一点上，当工具图标右下角出现一个小圆时单击鼠标即可。
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四、常用工具及文件的操作方法
羽化选区
羽化是专门针对选择区域的一个参数，当一个选区具有 羽化值时，其边缘处将发生变化，选区外部的一部分像 素被选中，而选区内部的一部分像素被取消选择，具体 有多少外部的像素被选中，多少内部的像素被取消选择 ，将视羽化值的大小而定。
图形图像处理
图形图像处理图形图像处理是一种对图形或图像进行改变、增强、重构、压缩等操作的技术。
它在许多领域中发挥着重要的作用，如医学影像、计算机视觉、图像识别等。
本文将介绍图形图像处理的概念、应用以及一些常用的处理方法。
一、概念与应用图形图像处理是指对图形或图像进行数字化处理的技术。
图形是由点、线、面构成的二维图形，如几何图形、图表等；而图像则是指经过捕捉或生成的二维灰度或彩色图像。
图形图像处理主要通过数学和计算机技术对图形图像进行各种操作，以达到特定的目的。
图形图像处理在许多领域中都有广泛的应用。
在医学影像领域，它可以帮助医生对患者进行精确的诊断和治疗计划；在计算机视觉领域，它可以实现自动驾驶、人脸识别等功能；在娱乐和游戏领域，它可以提供逼真的视觉效果和互动体验。
总之，图形图像处理对于提高产品的质量和用户体验具有重要的意义。
二、常用的图形图像处理方法1. 图像增强图像增强是指通过一些算法和技术使得图像更加清晰、亮度更高、对比度更明显等。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波器、锐化等。
直方图均衡化是通过重新分配图像的亮度值来增强图像的对比度；滤波器可以消除图像中的噪声；锐化则可以使得图像的边缘更加清晰。
2. 图像处理图像处理是指对图像进行一系列的数学运算和变换，以提取出图像中的特征、进行识别和分析。
常用的图像处理方法包括图像滤波、边缘检测、形态学运算等。
图像滤波可以平滑图像，去除噪声和不必要的细节；边缘检测可以将图像中的边缘提取出来，帮助进行目标检测和识别；形态学运算可以对图像进行形状分析和重构。
3. 图像压缩图像压缩是将图像的数据进行编码，以减少存储和传输所需的空间和时间。
常用的图像压缩方法包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩是指在压缩过程中会丢失一部分图像信息，但可以获得更高的压缩比，如JPEG压缩；无损压缩是指在压缩过程中不会丢失任何图像信息，但压缩比较低，如PNG压缩。
三、图形图像处理的挑战和发展趋势图形图像处理面临着一些挑战，如图像质量的提升、图像识别和分析的准确性等。
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基础知识 图像几何变换 彩色图像处理 边缘检测 图像增强 图像分割 形态学处理 图像压缩 应用实践
基础知识
1 概述
概念：图像、数字图像、像素 数字图像处理的起源 数字图像处理的应用领域 图像处理系统的基本组成结构
国外学术会议
IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)
IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
ACM Multimedia Conference (MM) IEEE International Conference on Image
基础 说明
属于媒体计算领域 和相关课程《视觉计算》、《多媒体信息建模
与检索》互补
课程安排
课程内容分为数字图像处理的理论及实践
概念繁多、内容广泛、 理论性和实践性很强
内容简化，选自多本教材； 课时：32学时
讨论、小讲座等互动环节 课堂提问、练习 课外自己动手编程
课程考核
考核
平时成绩 40% 考勤、课堂练习、回答问题 课堂小讲座、讨论
Processing (ICIP) International Conference on Pattern Recognition
(ICPR)
国外期刊
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI)
IEEE Transactions on Image Processing (TIP) International Journal of Computer Vision (IJCV) Pattern Recognition (PR) IEEE Transactions on Circuits and Systems for
章毓晋，图象工程 中 册 —图象 分 析 ， 清 华 大 学 出 版 社 , 2008
章毓晋，图象工程下册—图象理解，清华大学出版社, , 2008
国内外相关学术会议和期刊
国内期刊
Journal of Computer Science and Technology (JCST) (SCI)
计算机学报 软件学报 电子学报 计算机研究与发展 中国图像图形学报
可见光与电磁波谱
γ射线 X射线 紫外线 红外线 微波 无线电波
蓝
绿
红
400 500 600 700 波长（nm）
人类可见波长范围
可见光与电磁波谱
模拟图像
图像的空间坐标和颜色值均连续取值
例如：由胶片照相机拍摄的照片
理论上，照片上的任意一点都有对应的颜 色，因此坐标位置是在[0－宽度]×[0－高度] 的二维范围中取值
再具体点，是指在一个二维矩形区域内 的每个点记录一个颜色
图像获取
通过记录现实世界，获取图像
手机 照相机 摄像机 红外摄像机 …
图像
图像的简单分类
按照人眼视觉感知范围分
可见图像 不可见图像
按照图像空间坐标和亮度（或色彩）的连 续性分类
模拟图像：空间坐标和颜色值均连续取值 数字图像：空间坐标和颜色值均不连续取值
高级数字图像处理
联系方式
媒体计算与仿真研究室
八教403
欢迎多交流，多联系！
同学自我介绍
研究方向、导师、课题等，有图像处理基础？
关于纪律
不迟到、不早退、不旷课 有特殊情况，提前请假 遵守课堂纪律
课代表推荐
协助考勤、讲座报名等
课程目的与要求
掌握数字图像处理的概念、原理和方法 为图像相关领域的学习或研究打下良好
考试（或论文）成绩 60%
讲座安排
围绕图像处理领域，做10分钟-20分钟PPT
技术点、知识点介绍 应用 研究现状 程序实现与演示 论文阅读 鼓励介绍自己的学术研究成果……
每位同学都要讲，按团队准备和评分 课代表收集大家选题
小讲座评分
选题恰当：不宽泛，和课程内容不重复 PPT简洁：提纲式，字号至少为28，不超过50
字/页，不照抄网上内容 内容熟悉，陈述流畅：不要照稿子念，和大家
有互动：眼神、手势、提问等 有亮点：如编程实现、图文并茂、视频演示…
数字图像处理 概述及基础
参考书
数字图像处理(第二版) ，冈萨雷斯等著，电子工业出版社, 2013
章毓晋，图象工程上册—图象处理，清华 大 学 出 版 社 , 2008
2 技术基础
图像的采样和量化 数字图像的表示 数字图像的质量 像素间的一些基本关系
1.1 图像基本概念
图像定义为二维函数f(x,y)，其中，x,y是空间坐标， f(x,y)是点(x,y)的幅值
灰度图像是一个二维灰度（或亮度）函数f(x,y) 彩色图像由三个（如RGB，HSV）二维灰度（或
同样，由胶片相机拍摄的照片，其每个点 的感光值也都是连续取值的，并且取值范 围（也称为动态范围）非常大
数字图像
图像的空间坐标和颜色值均不连续取值
例如，数码相机所拍摄的数字图像
空间坐标取值不连续
一般在网格点位置上才记录颜色
没有颜色
颜色取值不连续
每个网格点上的颜色取值
数字图像的像素表示
什么是像素？ 数字图像由二维的元素组成。每一个元素 具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这 些元素就称为像素。
补充：图像
图像——Image，是对事物的一种描述形式， 它以人类视觉特性为载体
在空间位置记录颜色值，一个空间位置 记录一个颜色值，那么空间位置及对应 颜色值的集合就是图像
亮度）函数f(x,y)组成
什么是数字图像？
像素组成的二维排列，可以用矩阵表示
单色（灰度）图像: 每个像素的亮度用一 个数值来表示，通常在0--255，0表示黑、 255表示白，其它值表示黑白之间的灰度
彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维 矩阵来表示。通常三元组的每个数值也是 在0到255之间，0表示相应的基色在该像素 中没有，而255则代表相应的基色在该像素 中取得最大值