1医学图像处理-概述-本科
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。
医学图像处理与分析作业指导书
医学图像处理与分析作业指导书第一章绪论 (2)1.1 医学图像处理与分析概述 (2)1.2 医学图像处理与分析的应用领域 (2)2.1 医学图像获取技术 (3)2.2 医学图像预处理方法 (4)2.3 医学图像增强与复原 (4)第三章医学图像分割技术 (4)3.1 阈值分割法 (4)3.1.1 全局阈值分割 (5)3.1.2 局部阈值分割 (5)3.2 区域生长法 (5)3.2.1 种子点选择 (5)3.2.2 相似性准则 (5)3.3 水平集方法 (5)3.3.1 曲线演化法 (6)3.3.2 区域嵌入法 (6)3.3.3 基于能量函数的方法 (6)第四章医学图像特征提取 (6)4.1 形态学特征提取 (6)4.2 纹理特征提取 (6)4.3 频域特征提取 (7)第五章医学图像分类与识别 (7)5.1 统计学习方法 (7)5.2 深度学习方法 (8)5.3 融合多特征的方法 (8)第六章医学图像配准技术 (8)6.1 医学图像配准原理 (8)6.2 医学图像配准算法 (9)6.3 医学图像配准应用 (9)第七章医学图像三维重建 (10)7.1 三维重建原理 (10)7.2 三维重建算法 (10)7.3 三维重建应用 (11)第八章医学图像可视化 (11)8.1 医学图像可视化方法 (11)8.2 医学图像可视化工具 (12)8.3 医学图像可视化应用 (12)第九章医学图像处理与分析软件 (13)9.1 常用医学图像处理软件介绍 (13)9.2 医学图像处理与分析软件操作 (13)9.3 医学图像处理与分析软件应用实例 (14)第十章医学图像处理与分析的发展趋势与展望 (14)10.1 医学图像处理与分析技术发展趋势 (14)10.2 医学图像处理与分析在临床应用中的挑战 (14)10.3 未来医学图像处理与分析的研究方向 (15)第一章绪论1.1 医学图像处理与分析概述医学图像处理与分析是医学影像学、计算机科学、数学和工程学等多个学科交叉融合的领域。
图像处理技术在医学领域的应用
图像处理技术在医学领域的应用一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理技术逐渐应用于各个领域，使得人们能够获得更为精确、高清晰度的图像数据。
医学领域也不例外，图像处理技术在医学诊断中有着广泛的应用，主要是通过对医学图像进行数字处理和分析使其更加精确。
本文将介绍图像处理技术在医学领域中的应用，主要包括图像增强、分割、识别、三维重建等。
二、图像处理技术图像处理技术是指对图像进行数字化处理的过程，通过对图像的数字信号进行处理，使得图像达到某种特定的需求，常见的图像处理技术有图像增强、分割、识别、三维重建等。
1、图像增强图像增强是指对图像进行数字处理，使其更加清晰、明亮、鲜明，以便更好地显示和分析图像内容。
医学领域中常用的图像增强方法包括灰度变化、空域滤波、频域滤波等。
例如，在X线医学图像中，尤其是CT图像中，由于肿瘤与周围组织的密度较接近，因此画图存在模糊、不清晰的问题。
在这种情况下，可以采用逆滤波、Wiener滤波等方法进行图像增强，从而显示出更加清晰、明亮的图像。
2、图像分割图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内拥有一些特定的特性，以便对其进行进一步的识别和分析。
医学领域中，图像分割应用非常广泛，可以实现对人体器官、组织、病变等区域的精确分析。
例如，对于肝脏的CT图像，可以采用分割技术将肝脏的各个部位分割开来，以便更好地诊断肝脏疾病。
3、图像识别图像识别是指对一幅图像中的特定目标进行识别和分析，以便更好地理解和分析图像内容。
医学领域中，图像识别应用十分广泛，可以实现对人体图像中的肺、血管、骨骼等目标的自动化识别和分析。
例如，对于一幅MRI图像，可以使用图像分割和模式识别技术来识别出属于肿瘤病变或正常组织的区域，以便更好地进行诊断和分析。
4、三维重建三维重建是指将多个二维图像进行数字处理和融合，以生成一个三维物体的模型。
医学领域中，三维重建应用广泛，可以对人体内部器官、结构等进行精确地展示和分析。
医学图像处理
广东药学院
精品课程、优质课程申报书
课程名称医学图像处理
课程性质□公共必修课□基础必修课
□√专业主要课程□其它
申报类型□√精品课程□优质课程
课程负责人陈国华
所属二级学院医药信息工程学院（盖章）
所属教研室图像处理与多媒体教研室
申报日期2009年5月20日
广东药学院教务处制
1.课程基本信息及指导思想
说明：1、本申报书各项内容阐述时请注意以事实和数据为依据，各表格不够可加页。
2、申报精品课程必须有课程网站，未被评选为精品课程者自动参与优质课程评选。
2. 师资队伍
3. 课程教学
4. 教学管理
5. 教学条件
6. 教学效果
7. 课程特色
8. 课程建设计划。
医学图像处理技术的原理和应用案例
医学图像处理技术的原理和应用案例随着信息技术的高速发展，医学图像处理技术也日益成熟。
这项技术是将医学图像数字化，并通过计算机技术来分析这些图像，从而得出有关人体健康状况的信息。
本文将介绍医学图像处理技术的基本原理，及其在医疗领域的应用案例。
一、医学图像处理技术的原理医学图像处理技术的基本过程包括图像的获取、数字化、存储、处理和分析。
图像的获取是指通过X光、CT、MRI等医学影像设备获取人体内部结构的二维或三维图像。
数字化是将图像转化为数字信号，使其能够传输到计算机中进行分析处理。
存储是将处理后的数字信号保存在计算机等设备中以备后续使用。
处理是指通过计算机软件来对图像进行改善、增强、分割等处理。
分析是将处理后的图像进行量化分析，以便医学专家进行诊断和治疗。
医学图像处理技术的基本原理包括三个方面，分别是医学图像的预处理、图像的特征提取和图像的分类。
医学图像的预处理包括灰度变换、滤波、几何校正和图像标准化等过程。
灰度变换是将原始图像的灰度值进行调整，使其在视觉效果上更好。
滤波是指将图像中的不同频率成分进行过滤，可以有效地去除干扰和噪声。
几何校正是将原始图像进行几何变换，使其在各个方向上的比例和形状都符合常规。
图像标准化是将不同的图像进行标准化处理，使它们在显示时具有相同的亮度、对比度和颜色。
图像的特征提取是指从医学图像中提取出有用的信息，例如病灶、肿块和血管等。
特征提取可以使用不同的算法和分类器来实现，如支持向量机、神经网络和朴素贝叶斯分类器等。
图像的分类是将医学图像进行分类，确定其属于何种病态。
分类可以使用不同的算法和模型来实现，如卷积神经网络、高斯混合模型和随机森林等。
二、医学图像处理技术的应用案例医学图像处理技术在医疗领域的应用案例包括疾病诊断、手术规划、治疗效果评价和虚拟现实技术等。
1. 疾病诊断医学图像处理技术可以帮助医生诊断各种疾病，如肿瘤、心脑血管疾病和骨骼疾病等。
通过处理医学图像，可以对患者进行快速和精准的诊断，制定相应的治疗方案。
医学影像技术与医学图像处理
医学影像技术与医学图像处理医学影像技术是临床医生进行病情诊断和治疗决策的重要手段。
医学图像处理则是对医学影像数据进行加工和处理，以提高诊断的准确性和可靠性。
本文将着重探究医学影像技术与医学图像处理的相关知识。
一、医学影像技术医学影像技术是医学和工程学科的交叉领域，它为医师提供了可视化的诊断手段。
医学影像技术的种类繁多，包括：1. X射线技术X射线是一种经典的医学成像技术，可以用于显示体内的骨骼和软组织结构。
它广泛应用于骨科、肺部疾病和胃肠道疾病的诊断。
2. CT技术CT技术是一种通过多次X射线扫描来生成三维图像的技术。
它可以清晰地展现头颅、胸部和腹部等内部器官的结构。
CT技术还可以用于引导肿瘤治疗和手术操作。
3. MRI技术MRI技术是通过磁共振原理来生成图像的技术。
MRI技术可以清晰地显示人体软组织的结构，包括脑部、脊柱和关节等。
MRI 技术在神经科学和心血管领域的诊断中得到了广泛应用。
4. PET技术PET技术是一种正电子发射断层扫描技术。
它可以通过注射放射性药物来追踪人体代谢物的运动轨迹，从而在临床诊断与研究中发挥着重要作用。
二、医学图像处理医学图像处理是对医学影像数据进行处理和分析的技术，它可以提高医学影像的质量和准确性，进而为医生做出更加准确的诊断和治疗提供帮助。
医学图像处理的主要内容包括：1. 图像滤波图像滤波是处理低质量医学影像的重要手段。
它可以去除图像上的噪声和伪迹，使得医学图像的细节更加清晰，从而提高诊断的准确性。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中的各个区域分离开来的过程。
该技术可以帮助医生更清晰地观察病变部位的形态和位置，进而做出更准确的诊断和治疗决策。
3. 3D重建3D重建技术可以将2D医学影像转化为3D图像。
这种技术在外科手术和冠脉造影方面有着广泛的应用。
4. 模式识别模式识别是通过分析医学图像中的特征，寻找和识别异常模式。
这种技术可以帮助医生进行早期诊断和预测，从而提高疾病的治疗成功率。
医学图像处理的基本算法及实现方法
医学图像处理的基本算法及实现方法医学图像处理是指将医学图像进行数字化处理和分析，以获取更多有用信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在医学领域，图像处理的技术应用广泛，包括但不限于CT扫描、MRI、X光和超声图像等。
本文将介绍医学图像处理的基本算法及实现方法。
一、图像增强算法及实现方法图像增强是医学图像处理中最基本也是最常用的技术之一，它用于提高图像的质量，使人眼更容易观察和分析医学图像。
常用的图像增强算法包括线性和非线性滤波、直方图均衡化、空间滤波和频域滤波等。
1. 线性和非线性滤波线性滤波是将图像与一个滤波器进行卷积运算，通过滤波器的权值调整像素的亮度值，以达到图像增强的目的。
非线性滤波是根据像素与其周围像素的关系进行像素值的调整，例如中值滤波和最大最小滤波等。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是通过调整图像的灰度分布，使其在整个灰度范围内达到均匀分布。
该方法能够增强图像的对比度，突出图像中的细节。
3. 空间滤波和频域滤波空间滤波是通过卷积运算对图像进行滤波处理，常用的空间滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和锐化滤波器等。
而频域滤波是通过将图像转换到频域进行滤波处理，常用的频域滤波器有低通滤波器和高通滤波器等。
二、图像分割算法及实现方法图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它是图像分析和模式识别的基础。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于聚类的分割等。
1. 阈值分割阈值分割是根据图像的像素灰度值进行分类，与预先设置的阈值进行比较，从而实现图像的分割。
它简单易行且计算效率高，适用于对比较明显的目标进行分割。
2. 边缘检测边缘检测是通过分析图像中像素值的变化来找到图像中的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny算法等。
边缘检测可以帮助医生找到重要的结构边界，如器官边界和病变区域。
3. 基于聚类的分割基于聚类的分割是根据图像上的相似性对像素进行聚类，将图像分成不同的区域。
医学图像处理知识题库及答案
医学图像处理知识题库及答案1. 引言1.1 医学图像处理的重要性医学图像处理作为生物医学工程领域的一个重要分支，对于疾病的诊断、治疗及研究具有至关重要的作用。
随着医学影像设备的不断发展，医学图像已成为医生诊断疾病的重要依据。
通过对医学图像进行处理与分析，可以更准确、更高效地辅助医生进行病情评估，为患者提供个性化治疗方案。
1.2 题库建设的背景与意义医学图像处理技术在我国得到了广泛的应用，然而，针对这一领域的知识体系尚不完善。
为了提高医学影像专业人才的综合素质，培养具备实战能力的医学图像处理技术人才，建设一套系统、全面的医学图像处理知识题库具有重要意义。
题库的建立可以为医学影像专业的学生、从业人员提供丰富的学习资源，帮助他们巩固基础知识，提高实际操作能力。
1.3 文档结构简介本文档共分为六个章节，分别为：引言、医学图像处理基础理论、医学图像处理方法及算法、医学图像处理题库设计、答案解析与技巧以及结论。
以下将对各章节内容进行简要介绍：•引言：介绍医学图像处理的重要性、题库建设的背景与意义以及文档结构；•医学图像处理基础理论：阐述医学图像的基本概念、图像处理技术概述；•医学图像处理方法及算法：分析传统图像处理方法、机器学习与深度学习在医学图像处理中的应用；•医学图像处理题库设计：探讨题库构建原则与要求，展示题库内容；•答案解析与技巧：分析常见问题，提供解题技巧与方法；•结论：总结全文，展望未来改进方向。
本文旨在为广大医学影像专业学习者提供一个全面、实用的医学图像处理知识题库，助力我国医学影像事业的发展。
2.1 医学图像的基本概念2.1.1 图像类型与特点医学图像主要分为结构图像和功能图像两大类。
结构图像如X射线摄影、CT （计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像），能够显示人体内部的解剖结构；功能图像如PET（正电子发射断层扫描）和SPECT（单光子发射计算机断层扫描），则能反映人体内部的代谢和功能状态。
医学影像处理和医学图像分析
医学影像处理和医学图像分析一、医学影像处理医学影像处理是指利用计算机和数字信号处理技术对医学影像进行各种操作和处理，以达到更好的图像质量和更精确的诊断效果。
医学影像处理主要包括以下几方面内容：1. 图像增强：主要包括小波变换、直方图均衡化、灰度变换等技术，可以使图像变得更清晰、更鲜明，方便医生对图像进行观察和诊断。
2. 图像重建：主要包括逆问题处理、超声成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等技术，可以通过不同的成像方式来重建医学图像，使医生能够更全面地了解病情。
3. 图像分割：主要包括阈值分割、区域分割和分水岭分割等技术，可以将图像中感兴趣的部分分离出来，提取出病变区域，方便医生对病情进行定位和判断。
4. 图像配准：主要包括非刚性配准、改进型极限点法和基于形态学的方法等技术，可以将不同的医学影像进行配准，以便医生更好地观察和比较病变区域。
二、医学图像分析医学图像分析是指利用计算机图像处理技术对医学图像进行数据分析和处理，以提取有用的信息和指标，帮助医生进行准确定量的病情诊断和治疗计划制定。
医学图像分析主要包括以下几方面内容：1. 影像特征提取：主要是指通过分析和处理图像中的特征，提取出疾病特征，从而进行病情诊断和分析，如纹理特征、形状特征、空间特征等等。
2. 分类方法：主要包括机器学习技术、人工神经网络等方法，通过对已有的病例数据进行训练，从而预测未知的病情类型。
3. 回归分析：主要是指针对不同的病情特征，对未来发展趋势进行预测，以便进行更有效的治疗和干预。
4. 三维图像重建：主要使用计算机辅助设计软件（CAD）进行三维图像重建，如基于CT、MRI等病例数据，生成更直观的三维模型，便于医生进行手术规划和实施。
综上，医学影像处理和医学图像分析是医学图像处理领域中两个十分重要的方向，通过对这方面技术的研究和应用，可以为临床医生带来更为准确、高效、全面的病情诊断和治疗决策，有助于提高医疗水平和质量。
医学成像系统及医学图像处理
DSA的基本工作原理是：将X射线机对 准人体的某一部位，并将X射线造影剂注入 人体血管中。如果在注入造影剂的前后分别 摄取这同一部位的X射线图像，然后再将这 两幅图像相减，那么就可以消除图像中相同 结构的部分，而突出注人造影剂的血管部分。 DSA在临床中已成功地用于血管网络的功能 检查。
2. X射线计算机断层成像
但由于常规的X射线成像技术是将人 体三维结构投影到一个二维平面上，会产 生图像重叠，造成读片困难。此外，投影 X射线成像对软组织的分辨能力较差，使 得它在临床中的应用也受到一定的限制。
为了获得脏器的清晰图像，人 们又设计了一些特殊的X射线成像装 置。如X射线数字减影装置(digital subtraction angiography，简称 DSA)就是一个例子。
自从X—CT问世以来，技术有了很 大的发展，设备装置也不断地更新换代。 早期的X－CT扫描仪，数据采集与图像 重建的计算过程需要较长的时间，图像 的分辨率相对比较低，而病人接受的射 线照射剂量却相对比较大。较新的X－ CT装置采用多个检测器构成的扇形扫描 方式，它不仅减少了扫描与数据处理的 时间，减少了照射剂量，同时还改善了 图像的分辨率。
X射线计算机断层成像（X－ray computed tomography，简称X－ CT），成功地解决了投影X射线成像中 出现的影像重叠问题。
实现X－CT的理论基础是从投影重 建图像的数学原理。当代图像重建理论 最杰出的贡献者之一是美国的物理学家 A.M.Cormack。他自20世纪50年代开始 发表了一系列的论文，不仅证明了在医 学领域中从X射线投影数据重建图像的 可能性，而且提出了相应的实现方法并 完成了仿真与实验研究。
真正设计出一个装置来实现人体断面成 像是在1972年，一位名叫 G.N.Hounsfield 的工程师公布了计算机断层成像的结果。这 项研究成果可以说是在X射线发现后的七八 十年中放射医学领域里最重要的突破性进展， 也是20世纪科学技术的重大成就之一。1979 年的诺贝尔生理与医学奖破例地授给了这两 位没有专门医学资历的科学家。
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Compression (图像压缩)
Enhancement (图像增强)
Restoration
Reconstruction (图像恢复/重建)
个
物
体
输出 Object recognition
Representation & description
Segmentation
(物体识别)
(表示&描述)
(分割)
目前，数字图像处理向其他学科渗透并为其 他学科所利用，在信息社会中无论是理论 上还是实践上都具有巨大的研究价值和应 用前景。
1.2 数字图像处理的起源
• 数字图像处理早期主要应用于报纸业
– 远距离传输黑白照片 – 图像编码 图像传输 图像重现
5个灰度级 分辨率低 5个灰度级 分辨率高
15个灰度级 分辨率高
60
9Pixel(像素): (pixel=picture element)
y
数字图像处理 什么是图像
什么是数字图像
什么是数字图像处理
16 23
60
x
数字图像的表示
1) 数字图像可以用矩阵(Matrix)表示：
图像有高度H、宽度W和灰度级L(表示每个像素所用的字节数)
⎡ f11
V
=
⎢ ⎢ ⎢
f21 M
纸币识别 车牌识别
1.3 数字图像处理的应用领域-高能射线
伽马射线: 伽马成像, 主要用于医学 天文学
X射线: X射线成像, 医学(胸片 造影 扫 描), 工业检测
1.3 数字图像处理的应用领域-紫外线
紫外光: 矿物质, 谷物, 纺织品
1.4 数字图像处理的应用领域-红外 多光谱
多光谱遥感图像
红外夜间视频监控图像
1.3 数字图像处理的应用领域-红外
全球夜景卫星红外成像
1.3 数字图像处理的应用领域-微波
• 微波: 雷达成 像, 根据反射 波构建图像
• 不受气候事件 地表覆盖物影 响
• 环境观测
1.3 数字图像处理的应用领域-无线电波
Magnetic Resonance Imaging (MRI, 核磁共振成像)
– 灰度图像: 二维灰度函数 f(x,y) 灰度(gray level)或强度 (intensity)
– 彩色图像: 三个二维强度函数 组成f(x,y), 如RGB, HSV, YUV, Lab不同颜色空间
f(x,y) x
y
• 数字图像: 坐标和幅值离散化的图像
• (灰度)数字图像:表示为一个二维函数 f(x,y),其中x,y∈N表示空间坐标,而在 坐标(x,y)处的幅值f ∈N 称为图像在该 处的灰度(gray level)或强度。图像有 高度H、宽度W和灰度级。
Image Analysis
Descriptors Features
图像理解
f (x,y)
(Image Understanding)
(High-level)
Objects,Scenes
Image Understanding
图像工程示例
Image Processing
Image Analysis
This is Ben Laden !!!
数字图像的表示
数字图像的向量表示:
图像空间:
[ ] v = f11 f12 L f1W f21 f22 L f2W fH1 fH 2 L fHW T
用高维向量v表示图像，所有可能的v构成图像空间，每个 图像v是图像空间中的一点。
Question 1: 对于高H=10,宽W=10,灰度级为G=256(8bits)的图像,对应的 图像空间有多少个点？(有多少种情况的图像)
1.2 数字图像处理的起源
• 数字图像处理的历史与数 字计算机的发展密切相关
• 数字图像要求大的存储和 计算能力，必须依靠计算 机来存储、处理、显示和 传输图像
• 60年代首先应用于空间探 测(阿波罗登月计划):
• 校正由于摄像机引起的畸 变; 图像增强; 图像恢复
美国漫步者7号拍摄的第一幅图像 (1964年,7月31日,上午9:09)
1. 以数字图像处理为主，介绍基本概念，基本处 理方法等必要知识，引导各位同学入门。
2. 简略讲授医学图像处理，介绍处理思路，不拘 泥于某种具体方法的介绍。
3. 以专题的形式介绍几个综合应用实例，提高同 学的理解深度和运用知识的能力。
数字图像处理授课安排
1 数字图像处理概述 2 数字图像处理基础 3 数字图像处理的基本方法 4 医学图形处理基础 5 图像处理应用举例 6 课程总结 7 实验
图像处理的应用领域：
z 通信：图象传输，电视电话，HDTV等。 z 宇宙探测：星体图片处理。 z 遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海
洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染 的监测，气象云图。
z 生物医学：CT，NMR，PET，SPECT，DSA，X射线 成象，B超，红外图象，显微图象。
z 工业生产： 产品质量检测，生产过程控制，CAD， CAM。
1.2 数字图像处理的起源
“高性能”计算机 (1960s)
(Storage,Display)
太空计划 (1960s)
(漫步者7号)
放射医学 (late 1960s, early 1970s)
消费电子 Internet (late 1990s)
Digital Image Processing
图像增强
4课时 4课时 20课时 8课时 10课时 2课时 8课时
第一章 绪论
1. 什么是数字图像处理 2. 数字图像处理的起源 3. 数字图像处理的应用领域 4. 数字图像处理的基本知识 5. 数字图像处理的基本步骤 6. 图像处理系统的基本组成结构 7. 医学图像处理概述
1.1 什么是数字图像处理
蓝天上飘着朵朵白云,天空下是一片美丽的田园风光.近处是茂密的树木花草. 一条小河静静地伸向远方,湛蓝的河面上有一座石孔桥,远处绿荫丛中矗立着一 座圆屋顶的白色小屋……
• 彩色数字图像: 表示为三个二维灰度
数Байду номын сангаас图像.
0
4 8
232 232 232 233 234 235 236 236 230 230 231 233 234 234 233 234 221 223 226 228 229 227 226 228 197 197 196 195 198 195 195 205 187 181 178 175 175 168 170 180
医学图象处理-概述
喻罡
About Teachers
喻罡
– E-mail: yugang@ – Tel: 13077327285 – QQ：110011301
主要参考文献
Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing，清华大学出版 社，1998。 “MATLAB 6.X图像处理”（孙兆林，清华大学出版社， 2002）。（实验教材） R.C.冈萨雷斯等， 《数字图像处理》，电子工业出版社， 2003。 章毓晋， 《图象处理和分析》 ，清华大学出版社，1999。 容观澳， 《计算机图象处理》 ，清华大学出版社，2000。 荆仁杰等，《计算机图象处理》 ，浙江大学出版社，1990。 余松煜，周源华，吴时光，《数字图象处理》，电子工业出 版社。 田捷, 《医学影像处理与分析》, 电子工业出版社 罗述谦，《医学图像分析》，
(Image Enhancement)
图像恢复
(Image Restoration)
图像重建
(Image Reconstruction)
图像分割
(Image Segmentation)
图像压缩
(Image Compression)
图像传输
(Image Transmission)
1.3 数字图象处理的应用
近年来，由于信息高速公路、数字地球概 念的提出以及互联网的广泛应用，图像科 学与技术的需求与日倍增。
数字图像以其信息量大、传输速度快、作用 距离远等一系列优点成为人类获取信息的 重要来源和利用信息的重要手段。
数字图像处理作为专门对数字图像进行分 析和处理的科学与技术，为社会发展、提 高人类的生活水平起到了重要的作用。
(输入是图像 输出是图像的特征/属性)
最难/最关键
)
1.5 数字图像处理的基本步骤
• 图像获取(CH2):介绍数字图像基本概念 • 图像增强(CH3&4):基于人眼的主观感受,在空间域或频域突出图像感兴
成绩评定
• 平时成绩：20%
– 实验报告 – 出勤率
• 期末考试：80%
– 闭卷考试
前导课程： 数字信号处理 高等数学 计算机编程
相关课程： 计算机图形学 计算机视觉
课程内容： 1 数字图像成像 2 医学图象处理
课程的授课思路
数字图像处理是一门科学，涉及面非常广，如数 学，物理，化学，计算机等相关学科和知识。本 课程的教授具有兼顾医学图像处理的背景。
一幅图像胜于千言万语!
人类通过眼、耳、鼻、舌、身 接受信息，感知世界。约有75%
的信息是通过视觉系统获取的。 数字图象处理是用数字计算机处 理所获取视觉信息的技术。
1.1 什么是数字图像处理
和图像有关的技术统称为图像科学与技术， 它涉及到多个相关学科，例如光学、数字 信号处理、计算机科学、机器视觉、统计 学、物理学等，形成了一个飞速发展的交 叉学科。
⎢
⎣ fH1
f12 L f22 L MM fH2 L
f1W ⎤
f 2W
⎥ ⎥
M⎥ ⎥
fHW ⎦ H ×W
图像有H×W个像素
2) 数字图像也可以用向量(Vector)表示：