医学图像处理期末复习
医学图像处理-复习纲要
《医学图像处理》复习纲要第1章引论1．数字图像处理（DIP）的基本定义和本课程所界定的大致范围数字图像、图像处理、图像分析/理解、计算机视觉2．数字图像处理发展的基本历程和应用领域重点：在医学图像处理中(CAT、CT、PET、MRI、体内三维再现技术等)的发展应用3．从成像来源的角度了解DIP的划分、比较各自特点及应用场合电磁波谱成像、显微镜成像(TEM、SEM)、声波/超声波成像、计算机合成图像4．DIP的基本流程步骤第2章DIP基础1．视觉基本要素杆状体(Rods)和锥状体(Cones)、盲点、主观亮度、亮度适应性、亮度辨别力(Weber ratio)；几种视觉现象（说明感觉亮度不是光强的简单函数）：Mach效应、同时对照度、光幻觉；描述彩色光的三个基本量：辐射度(radiance)、光通量/流明数(luminance)和亮度(brightness)2．图像感知和获取、采样和量化三种基本的图像采集形式（单个、线和阵列）、图像的照射和放射分量模型、数字图像的空间坐标表示、图像存储尺寸的计算、图像的空间和灰度分辨率、checkerboard现象和伪轮廓现象、等性能曲线及解释、混叠/莫尔（波纹）效应及解释3．象素间的基本关系测度近邻(neighbors)（4、对角、8）、邻域; 邻接(adjacency)（4、8、混合）与连接(connectivity)；区域、边界和边缘(沿)；路径、路径长度、连接分量/集、闭路径；距离测度：距离定义、城市街区距离、Euclidean距离、棋盘(chessboard)距离、Dm距离；第3章空域图像增强技术1．灰度变换及基本函数基本概念：负变换、对数变换、幂律变换（Gamma校正）、分段线性变换、灰度切割、位平面切割；要求：理解这些变换的基本含义及对图像作用后会产生什么样的效果、并会灵活运用这些变换于不同的图像增强场合2．直方图处理灰度直方图的定义、基本含义、与图像外观的关系、及其作用；直方图均衡化（线性化）：基本思想与原理、特点与作用、算法基本步骤、应用场合直方图匹配（规定）：基本原理、特点与作用、变换函数、实现流程；会灵活运用（如怎么去设计规定的直方图）怎么运用直方图的统计特征于图像增强：均值、方差及主要含义、全局运用与局部运用3．增强中的算术与逻辑操作与、或、非：特点、作用、怎么运用图像加/平均、减、乘操作的主要原理、特点、作用效果、应用场合；4．空间滤波线性滤波与非线性滤波、填充问题（基于邻域的操作）线性滤波：基本概念、滤波器/模板/掩码、线性卷积与相关线性平滑滤波（盒滤波器、加权平均滤波）、排序统计滤波（中位、中值、最大、最小及其它自定义的百分位）：基本原理、特点、优缺点与应用场合空间锐化滤波器：数学原理与基础、作用一阶导数/梯度算子（Roberts, Sobel, Prewitt）、二阶导数/Laplacian算子：各自主要特征、优缺点、主要作用、怎么运用本章应用实例：联合增强第4章频域增强技术1．基础：二维离散傅立叶变换2．基本概念：图像频谱及物理意义（很重要）、频域和空域分辨率、填充与周期展开；3．频域滤波的基本流程框架4．基本的滤波器类型（高、低通）：理想、Butterworth、Gaussian；基本原理、主要属性、主要用途；要求掌握一定的推导技巧和能灵活运用5．空域与频域滤波器间的转换－卷积定理；频域和空域增强技术间的比较6．同态滤波：概念、原理、算法基本流程、主要用途第5章图像恢复1．基本概念，与图像增强技术的区别和联系；图像退化及恢复过程模型2．噪声：来源、空/频域的属性（从与图像的关系角度）；重要的噪声概率模型：高斯、Reyleigh、指数、均匀、脉冲（椒盐）；对表达公式要熟悉、对基本特征要掌握；能根据图像的统计特征（如直方图分布）对噪声参数进行估计；3．只有噪声情况下的恢复技术－空间滤波：1）线性：均值滤波（算术、几何、谐波、逆谐波；2）排序统计：中值、最大/小、中点、alpha修剪；3）自适应均值滤波（基本思想与流程）。
医学图像处理复习大纲
第一章绪论1 数字图像处理的基本概念；数字图像：x，y和f的幅值都是有限的离散值时，该图像为数字图像。
数字图像处理：简单的说就是用计算机处理数字图像，广义上而言，包括所有与图像有关的处理。
2 数字图像处理的三个层次；低级处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，如降低噪声，增强对比度等，是一个从图像到图像的过程；中级处理：图像分割（把图像分为不同区域或目标物）及减缩对目标的描述，以方便计算机的识别，输入时图像输出是从图像提取的特征（如边缘、轮廓）；高级处理：目标物体及相互关系的理解，进而进行决策及指导行动，是最高级别的处理，即机器视觉，是人工智能的分支。
3 从成像来源的角度了解DIP的划分及应用场合；电磁波普成像（从伽马射线到无线电波）、显微镜成像、声波/超声波成像。
例题1：依据成像来源，写出三种常见的数字医学图像类型：、和。
答案：伽马射线成像图像、X射线成像图像(CT成像图像)、无线电波成像图像(MRI成像图像)、超声波成像图像等。
例题2：( )图像处理领域处在图像分析和计算机视觉两个学科之间。
答案：×例题3：()由一个二维函数f(x, y)确定的图像称为数字图像。
答案：×例题4：简述数字图像处理的三个层次。
答案：数字图像处理分三个层次，分别是：低级处理：对图像进行预处理，如降低噪声、增强对比度和图像锐化等，目的是提高一幅图像的质量，使其更清晰或更好看；中级处理：涉及图像分割、图像描述以及物体的识别，目的是将一幅图像转化为更适合计算机处理的形式；高级处理：涉及对一幅图像中被识别物体的总体理解，如应用在图像分析中，使图像更易懂。
第二章图像处理基础1 视觉感知要素、图像感知和获取；锥状体数目600万~ 700万，负责颜色和细节识别，锥状视觉又称白昼视觉；杆状体数目约7500万~15000万，无彩色感觉，称夜视觉。
三种基本的图像采集形式：单元成像传感器、线成像传感器、阵列成像传感器。
医学图像处理复习重点
医学图像处理复习重点1、图像：事物的一种表示、写真或临摹，…..，一个生动的或图形化的描述，是对事物的一种表示。
2、图像的分类：（1）数学函数产生的图像（2）可见的图像（3）不可见的物理图像3、图像表示：常见图像是连续的，用f（x,y）表示一幅图像，其中x,y表示空间坐标点的位置，f 表示图像在点（x,y）的某种性质的数值，如亮度等。
f ,x,y可以是任意实数。
4、数字图像处理的定义（两方面）：对一个物体的数字表示施加一系列的操作以达到某种预期的结果，它包括以下两方面内容：（1）将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是图像到图像的过程。
（2）将一幅图像转化为一种非图像的表示，如一个决策等。
5、数字图象处理系统的基本组成结构：（1）图象数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图象采集卡等。
（2）图象处理计算机：PC、工作站等，它可以实现通信（通信模块通过局域网等实现网络传输图像数据）、存储（存储模块采用磁盘、光盘）和图像的处理与分析（主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现）。
（3）图象输出设备：打印机等。
6、研究的内容：（1）图像增强技术（2）图像配准技术（3）图像分割技术（4）图像三维显示技术（5）医学图像数据库7、黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为2值图像。
2值图像的像素值为0、1。
8、灰度图像：每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度。
以上两种为非彩色图像。
9、彩色图像：彩色图象可以用红、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象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
10、像素的性质：图像是由一些极小尺寸的矩形小块组合而成的。
组成图像的这种最小基本元素称作象素（Pixel）。
医学图象处理题库及解答
g i, j median f (i k , j l ) | k 1,0,1, l 1,0,1（ i, j 2, , N 1 ）
x x0 2 y y0 2
的光源照射。为简单起见，假设区域的反
射是恒定的，并等于 1.0，令 K=255。如果图像用 m 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间灰度级 差别大于 8 的突变，那么数字化本图像时的灰度级 k 取什么值将导致可见的伪轮廓? 分析解答：在分析解答该题时，应该从图像的形成模型出发，综合考虑灰度的量化、灰度级分辨率、灰度级之间的关 系。 根据已知条件及图像的形成模型，这里的图像可表示为
s2
ds Ae r dr 。对等式积分，可以得到关于变量 s 和 r 的分布函数的等
s
2
式。为了避免混淆，在等式的左边，用 y 代替积分变量 s，右边用 x 代替积分变量 r，于是
B ye y dy A e x dx
0 0
r
上式的左边为
右边为
s
0
ye
y2
2 1 s 2 1 1 e s dy e y dy e s 1 2 0 2 2
（1）令 V={0，1}，计算 p 和 q 间的 4，8，m 通路的最短长度。如果在这两点间存在通路，请在图中表示出最短通路。 （2）令 V={1，2}，同样计算 p 和 q 间的 4，8，m 通路的最短长度。如果在这两点间存在通路，请在图中表示出最短 通路。 分析解答： （1）当 V={0，1}时，在 p、q 之间不存在 4 通路，因为沿着 4 邻域且满足 V 的点从 p 到达 q 是不可能的。 图（a）描述了在这种条件下到达 q 点是不可能。图（b）实线为最短的 8 通路，其长度为 4。图（b）虚线为最短的 m 通路，其长度为 5。 （2）当 V={1，2}时最短的 4 通路的长度是 6，如图（c）所示为其一种可能性。容易证明 p、q 间存在其它等长的 4 通 路。图（d）实线为最短的 8 通路，其长度为 4。图（d）虚线为最短的 m 通路，其长度为 6。
医学图像处理重点知识概要
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
医学图像处理重点内容
第六节 图像的三维重建与可视化
1、掌握图像三维重建的基本方法： 面绘制技术 体绘制技术
第七节 图像存储与传输系统
1、掌握图像存储与传输系统的概念 2、了解与ＰＡＣＳ相关的几个医学信息系统
图像存储与传输系统（简称ＰＡＣＳ）是应用数字成像技 术、计算机技术和网络技术，对医学图像进行采集、 存储、传输、检索、显示、诊断、输出、管理、信息处理 的综合应用系统。 医院信息系统（ＨＩＳ）放射科信息系统（ＲＩＳ）
医学图像的配准与融合 虚拟现实技术
DICOM数据通信技术
PACS系统
医学图像处理的应用
1. 辅助医生诊断 2．仿真多角度扫描 3．数字解剖模型 4．手术教学训练 5．制定手术计划 6．手术导航与术中监护…
第二节 医学图像处理基础
1、掌握图像数字化的过程：采样和量化（分别 对图像质量的影响）
2、掌握常用的图像数据格式 3、掌握灰度直方图的概念及性质 4、掌握伪彩色与假彩色的概念 5、掌握常用的体数据文件的格式（DICOM3.0）
傅里叶变换的一个最大的问题是：它的参数 都是复数，在数据的描述上相当于实数的两倍， 不易计算。为此，我们希望有一种能够达到相同 功能但数据量又不大的变换。
在此期望下，产生了DCT变换。 DCT变换系数 是实数。
图像的低频能量集中在左上角，高频能量集中在右下角。
DCT变换在图像处理中的应用
离散余弦变换实际上是傅立叶变换的实数 部分。主要用于图像的压缩，如目前的国际压缩 标准的JPEG格式中就用到了DCT变换。对大多数 图像，离散余弦变换能将大多数的信息放到较少 的系数上去，提高编码效率。
描 述 人 体 功 能 或 代 谢 的 功 能 成 像 模 式 （ Functional Imaging Modality）。比如PET正电子发射断层扫描成像、 SPECT单光子发射断层扫描成像、fMRI功能磁共振成像等。
医学数字图像处理期末考试重点
1、模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像。
2、数字图像：空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。
是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
3、当一幅图像的 x和 y坐标及幅值 f都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间v和幅值的离散化处理。
(1)图像的采样：对图像的连续空间坐标 x和 y的离散化。
(2)图像灰度级的量化：对图像函数的幅值 f的离散化。
4、均值平滑滤波器可用于能否锐化图像？为什么？不能，均值滤波法有力的抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。
5、均匀采样：对一幅二维连续图像 f(x, y)的连续空间坐标 x和 y的均匀采样，实质上就是把二维图像平面在 x方向和 y方向分别进行等间距划分，从而把二维图像平面划分成 M × N个网格，并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标(I, j)相对应。
二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构8成了该幅图像的采样结果。
6、*均匀量化：对一幅二维连续图像 f(x, y)的幅值 f的均匀量化，实质上就是将图像的灰度取值范围[0， Lmax]划分成L个等级（L为正整数， Lmax=L-1），并将二维图像平面上 M× N个网格的中心点的灰度值分别量化成与 L个等级中最接近的那个等级的值。
7、图像增强技术根据处理空间的不同，可以分为哪两种方法？空域方法和频域方法8、**空间分辨率( 1 )空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定。
(2**)一种常用的空间分辨率的定义*是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。
另外，当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小 M×N称为该幅数字图像的空间分辨率。
图像处理期末复习资料
图像处理期末复习资料在学习图像处理的课程中，期末考试是一个重要的考核方式。
为了取得好成绩，我们需要仔细准备，并且对于课程重点和难点要有深入了解。
以下是本文提供的图像处理期末复习资料，从基础概念到常用算法，让我们深入了解图像处理的核心知识。
1. 图像的基本概念图像是人类所理解的视觉信息在计算机系统中的表示，一般由像素组成。
分辨率是图像的重要属性之一，通常用像素的数量来衡量。
图像还有灰度、色彩、亮度、对比度等属性。
在图像处理中，我们需要对这些属性进行分析和操作。
2. 图像预处理技术在进行图像处理之前，通常需要进行图像预处理。
预处理技术包括图像滤波、直方图均衡化、边缘检测、图像分割等。
这些操作对于后续的图像处理具有重要作用。
3. 数字图像处理基础算法数字图像处理基础算法包括图像灰度变换、点处理、直方图处理、滤波等操作。
其中，图像灰度变换是将图像像素的灰度值进行变换的操作，点处理是基于每个像素进行的处理，而滤波是将一定范围内的像素进行运算，以得到特定的图像效果。
4. 常见图像处理算法常见图像处理算法包括边缘检测算法、图像分割算法、图像增强算法等。
其中，边缘检测算法是检测图像中的边缘并进行标记，图像分割算法是将图像分成若干个区域，图像增强算法则是对图像进行增强以提高图像质量。
5. 图像压缩算法图像压缩算法是指将图像数据压缩以减小其占用的空间。
其中，无损压缩算法是指压缩后的数据可以还原为原始数据，常见的有LZW压缩算法等。
而有损压缩算法则是指压缩后的数据不能完全还原为原始数据，常见的有JPEG压缩算法等。
总结图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，对于人们的日常生活和各个行业都具有重要意义。
期末考试是检验我们掌握图像处理知识的一个重要方式，理解并掌握相关知识和技能对于提高我们的学术水平和实际应用能力都具有重要的作用。
希望本文提供的图像处理期末复习资料能够帮助大家更好地备战期末考试。
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医学图像处理期末复习----13级信工1班题型：1.填空题 20题（1分/题）2.计算题 2题（5分/题）3.简答题 5题（6分/题）4.程序填空 10题（1分/题）5.程序题 3题（10分/题）一、填空题第一章1.现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的【X 线】并由此产生的成像技术。
2.传统的X线成像得到的是组织或器官的【投影】像。
3.照片上某个像素的亮度反映穿过人体到达胶片的X线的强度，它与人体对X线的吸收量成【反】比。
4.超声成像依据的是【脉冲-回波】技术。
5.超声仪使用的成像物质波源是振动频率在人的听觉范围以外的【机械振动】波。
6.超声成像是用不可见也听不到的超声波能量实现的人体成像，对人体【无】辐射伤害。
7.CT成像是通过检测人体对【X线】吸收量而获得的图像。
8.CT得到人体断层中的所有体素的X线【吸收】系数。
9.CT成像对软组织获得的图像的密度分辨率远【没有】MRI高。
10.核医学成像的特点是能反映人体内各组织器官【功能性（代谢）】的变化。
11.核医学领域广泛使用的影像技术是SPECT和【PET】，这两种成像技术又统称为发射型计算机体层成像（ECT）。
12.核医学成像技术是以【放射性核素】示踪法为基础的。
13.ECT的本质是由在体外测量发自体内的【γ射线】来确定在体内的放射性核素的活度。
14.磁共振成像其本质是一种能级间【跃迁】的量子效应。
15.MRI现象是由于人体中的【原子核】吸收了来自外界的电磁波后产生了共振现象。
16.MRI【无】电磁辐射损伤。
第二章1.联合图像专家组的英文缩写是【JPEG】。
2.单色位图只有黑白两种颜色，一个像素仅占【1】bit。
3.矢量图是用一系列【绘图指令】来表示一幅图。
4.静态图像可分为【矢量】图和位图。
5.BMP也称【位图】格式。
6.真彩色是【RGB】颜色的另一种叫法。
7.【量化】就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值来表示的过程。
8.采样是指将空域上或时域上连续的图像（模拟图像）变换成【离散】采样点（像素）集合的一种操作。
9.非均匀量化是依据一幅图像具体的灰度值分布的【概率密度】函数，按总的量化误差最小的原则进行量化的方法。
10.【TIF】图像文件格式提供了存储各种信息的完备手段。
11.【灰度直方图】反映一幅图像的总体灰度分布。
12.标记图像文件格式的英文缩写是【TIF】。
13.灰度图像中，像素值通常用【8】bit表示。
14.索引颜色的图像最多只能显示【256】种颜色。
15.【JPEG】是由ISO和CCITT为静态图像所建立的第一个国际数字图像压缩标准。
16.图形交换文件格式的英文缩写是【GIF】。
17.【BMP】图像文件格式是最简单和典型的图像存储格式，是微软公司基于Windows系统环境开发的标准图像格式。
18.矢量图的图像质量与【分辨率】无关。
19.图像的【量化等级】反映了采样的质量。
20.位图是利用许多像素点表示一幅图像，每个像素具有【颜色】属性和位置属性。
21通过修正图像直方图进行图像增强是一种有效的方法，使变化后的图像直方图【均衡化】便是常用的技术。
22.位图也称为【栅格】图像。
23均匀量化是简单的把采样值的【灰度范围】等间隔的分割并进行量化。
第三章1.水平镜像是将图像的【左右】两部分对换。
2.直接放大法当缩放系数较大时，会产生【马赛克】现象。
3.图像相【减】常用于检测两幅或多幅图像之间的变化。
4.【指数】变换适合对像素灰度集中在高灰度区的图像进行处理。
5.图像的局部运算一般是通过图像的【卷积】运算获得的。
6.对数变换对图像的【低灰度】区有较大的扩展而对高灰度区压缩。
7.图像的灰度变换又称为图像的【点】运算或图像的对比度拉伸。
8.局部均值法就是用原始图像中某一局部区域像素点的【平均】像素值代替缩小后的图像中对应点的像素值。
9.把同一场景的多幅影像相【加】后求平均，可减少图像的随机噪声。
10.指数变换处理对图像的【高灰度】区给予较大的扩展。
11.直接缩小法就是根据缩放系数对原图像【采样】得到缩小图像。
12.如果输出图像在(x,y)点处的像素值与输入图像的所有像素值有关，这种运算称为图像的【全局】运算。
13.【垂直】镜像是将图像的上下两部分对换。
14.【对数】变换适合于对像素灰度集中在低灰度区的图像进行处理。
15.在医学图像处理中，最常见的部分线性灰度变换就是高精度医学图像的【开窗】显示。
16.医学图像的【几何】运算就是把图像像素点的空间位置或图像的空间尺寸按照某种映射关系进行映射。
17.医学图像的旋转是以图像的【中心】点为坐标原点。
第五章1.直方图增强技术主要有两种：直方图【均衡】和直方图规定化。
2.当图像中各灰度级的分布呈【均匀】状态时，图像包含的信息量最大。
3.直方图均衡化又称直方图【平坦】化。
4.空间域滤波实在图像空间借助模板进行【邻域】操作完成的。
5.空间域方法是以对图像的【像素】直接处理为基础的。
6.图像【锐化】是为了增强被模糊的细节如图像的边缘等。
7.图像增强技术其目的是为了提高图像的【信噪】比，突出图像的某些特征如边缘等。
8.图像平滑的目的主要是消除图像中的【噪声】。
9.许多文献中采用的所谓图像预处理技术指的就是图像【增强】技术。
10.各种空域滤波器根据功能又主要分成【平滑】滤波器和锐化滤波器两类。
11.常用的修改直方图的方法主要有【灰度】变换和直方图增强。
12.图像中的边缘和噪声都对应着图像傅立叶变换中的【高频】部分。
第六章1.阈值法都是基于一维灰度【直方】图统计特征的分割方法。
2.Kirsch算子同时检测【8】个方向的灰度变化，并取其中最大值。
3.阈值法基于如下前提与假设：对应于特定物体或背景的像素灰度呈现【峰状】分布特征并且基本集中于不通过的灰度区间内。
4.医学图像分割评价的实验方法大致可分为“【优度法】”和“偏差法”两类。
5.基于边缘的分割方法考虑像素【邻域】内的特征变换。
placian算子是根据阶跃型边缘点对应二阶【导数】的过零点设计出来的一种与方向无关的边缘检测算子。
7.【K均值】聚类是最为常用的模式聚类方法。
8.Robert算子采用两【对角线】方向相邻像素之差近似梯度幅值来检测边缘。
9.医学图像分割评价方法一般可分为【分析法】和经验法。
10.常见的基于区域的分割方法有区域生长法和【分裂合并】法。
11.基于区域的分割其实质就是把具有某种【相似】性质的像素连通起来，从而构成最终的分割区域。
12.Ostu法当被分成的两组物体间【方差】最大时，得到最佳分割阈值。
13.矩量保持法其基本思想是使阈值分割前后图像的【矩】保持不变。
14.区域生长中要解决3个问题：选择【种子】像素点；选定生长的标准；制定停止生长的标准。
15.双峰法通过在双峰之间的【最低谷】处选择阈值即可实现图像分割。
16.区域生长法的基本思想是将具有【相似】性质的像素合起来构成区域。
17.在模式识别理论中，一个模式类是一组具有某些共同【特征】的模式集合。
18.P-分位数法基本思想是使医学图像中目标所占图像像素的比例等于其【先验概率】p来设定阈值。
19.基于阈值法进行图像分割考虑每个【像素】的灰度。
20.用于图像分割的模式识别方法可分为模式【分类】法和模式聚类法两大类。
21.【贝叶斯】分类器是常用的参数分类器。
22.图像分割的最常见的非参数分类器是【K近邻】方法。
23.膨胀是将图像中与目标物体接触的所有【背景】点合并到物体中的过程。
24.基于最大熵原则进行阈值选择从信息论角度来说就是使这样选择的阈值能获得的信息量【最大】。
25.非线性迭代系统对【初始】条件的敏感性即俗称的蝴蝶效应。
26.偏差法定量计算过程中的一个关键是【理想】图像分割结果的获得。
二、计算题1.对一副医学图像进行采样，横向采样密度为1200个像素，纵向采样密度为800像素，然后对每一采样点进行量化，量化等级为256级。
问该图像不压缩保存时，至少需要多少存储空间？log256=8bit=1Bytelog21200∗800∗1B=960000B=937.5KB2.某一个医学图像设备进行连续采样，横向采样密度为1200个像素，纵向采样密度为800像素，然后对每一采样点进行量化，量化等级为256级，每秒采集6帧图像，问该设备传输图像不压缩的情况下至少需要多少带宽？（带宽：bps=bit pre second）1200∗800∗8∗6=43.95Mbps3.对一幅图像进行采样，横向采样密度为1200个像素，纵向采样密度为800个像素，200万的采集装置能否获得？1200∗800=960000960000<2000000能获得4.照片宽4inch，高3inch，ppi值为300，总共有多少像素？4∗300∗3∗300=10800005.对一幅图像进行采样，横向采样密度为1200个像素，纵向采样密度为800个像素，共采集了6帧图像，共有多少像素？1200∗800∗6=5760000三、简答题1.什么是医学图像处理？P1医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。
2.请简述图像处理的基本流程？P1①首先，了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要，利用数学的方法，针对特定的处理对象及其特点，并按照实际需要，利用数学的方法，针对特定的处理对象设计出一套切实可行的算法；②其次，利用某种编程语言（C语言，MATLAB或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；③最后，利用相关理论和方法对处理结果进行检验，以评价所设计处理方法的可靠性和实用性。
3.什么是图像？P17图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
4.什么是数字图像？P18数字图像是指把图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。
5.请简述直方图的用途？P37①评价成像条件：根据图像灰度直方图，分析图像在成像过程（或数字化过程）中是否合理地使用了灰度动态范围。
②进行图像增强处理：根据图像的灰度直方图，设计一种灰度映射函数，实现处理后图像的像素尽可能充分地使用灰度动态范围，或将灰度映射到色彩空间，以不同的颜色强化图像的灰度变化。
③进行图像分割：根据图像的灰度直方图，将像素分割成不同的类别，实现不同景物的提取。
④进行图像压缩：利用灰度直方图的统计信息，设计一种编码方案，让具有最多像素的灰度以最少的字长表示，从而用最少的数据量表达整幅图像，如Huffman编码算法。
6.请简述平滑滤波器的特点？P93平滑滤波器：主要用来减弱或消除图像中的噪声成分，从而提高图像的信噪比，类似于频域中的低通滤波器，因为高频分量对应图像中的区域边缘与噪声等灰度值具有较大、较快变化的部分，滤波器将噪声减弱或消除的同时，也会减弱图像的边缘信息。