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医学图像处理教案
医学图像处理
教案
殷世民编
2014-2-25
第一章图像处理的基础知识
第二章图像的频域变换
第三章图像增强与复原技术
第四章图像的几何变换
第五章图像分割技术
第六章图像特征分析
第一章图像处理的基础知识
教学内容:
数字图像处理概述、图像数字化技术、图像获取技术、图像文件格式与类型、图像的视觉原理
教学重点:
图像数字化技术、图像文件格式与类型、图像的视觉原理
教学难点:
图像文件格式与类型
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
数字图像处理概述
1.1.1数字图像处理与特点
.数字图像
用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储,把以数字格式存放的图像称为数字图像。
.数字图像处理
把利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。
()从图像到图像的处理
()从图像到非图像的一种表示
.数字图像处理的特点
数字图像处理是利用计算机的计算,实现与光学系统模拟处理相同效果的过程。
数字图像处理具有如下特点:
()处理精度高,再现性好。
()易于控制处理效果。
()处理的多样性。
()数字图像中各个像素间的相关性大,易于压缩.
()图像数据量庞大。
()占用的频带较宽
()图像质量评价受主观因素的影响
()图像处理技术综合性强
数字图像处理研究的主要内容
1.2.1数字图像处理的目的
一般而言,对图像进行加工和分析主要有如下三方面的目的:
()提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的。
()提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,以便于计算机分析。
()对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
1.2.2数字图像处理的主要内容
不管图像处理是何种目的,都需要用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出,因此数字图像处理研究的内容主要有以下个过程。
.图像数字化
图像数字化目的是将一幅图像以数字的形式进行表示,并且要做到既不失真又便于计算机进行处理。
换句话说,图像数字化要达到以最小的数据量来不失真地描述图像信息。
图像数字化包括采样与量化。
.图像增强
.图像几何变换
图像几何变换的目的是改变一幅图像的大小或形状。
例如通过进行平移、旋转、放大、缩小、镜像等,可以进行两幅以上图像内容的配准,以便于进行图像之间内容的对比检测。
.图像复原
图像复原的目的是将退化了的以与模糊了的图像的原有信息进行恢复,以达到清晰化的目的。
.图像重建
图像重建是指从数据到图像的处理,即输入的是某种数据,而经过处理后得到的结果是图像,
.图像隐藏
图像隐藏的目的是将一幅图像或者某些可数字化的媒体信息隐藏在—幅图像中,在保密通信中,将需要保密的图像在不增加数据量的前提下,隐藏在一幅可公开的图像之中。
同时要求达到不可见性与抗干扰性。
.图像变换
图像变换是指通过一种数学映射的办法,将空域中的图像信息转换到如频域、时频域等空间上进行分析的数学手段。
最常采用的变换有傅里叶变换、小波变换等。
通过二维傅立叶变换可以进行图像的频率特性的分析。
.图像编码
图像编码的目的是简化图像的表示方式,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。
图像编码主要是对图像数据进行压缩。
因为图像信息具有较强的相关特性,因此通过改变图像数据的表示方法,可对图像的数据冗余进行压缩。
.图像分析
所谓图像分析是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述之后,将所期望获得的目标物进行提取,并且对所提出的目标物进行一定的定量分析。
要达到这个目的,实际上就是要实现对图像内容的理解,达到对特定目标的一个识别。
1.1.3数字图像处理的发展与应用
.数字图像处理的发展现状与发展趋势
()高分辨率、高速度。
图像处理技术发展的最终目标是要实现图像的实时处理,移动目标的生成、识别和跟踪;
()立体化。
立体化所包括的信息最为完整和丰富,未来采用数字全息技术将有利于达到这个目的;
()智能化:
其目的是实现图像的智能生成、处理、识别和理解。
.数字图像处理的应用
()生物医学领域中的应用
()显微图像处理;
()(脱氧核糖核酸)显示分析;
()红、白血球分析计数;
()虫卵与组织切片的分析;
()癌细胞识别;
()染色体分析;
()(心血管数字减影)与其他减影技术;
()内脏大小形状与异常检查;
()微循环的分析判断;
()心肌活动的动态分析;
()热像分析,红外像分析;
()光照片增强、冻结与伪彩色增强;
()超声图像成像、冻结、增强与伪彩色处理;
(),、γ射线线照相机,正电了和质子的应用;
()专家系统如手术规划的应用;
()生物进化的图像分析。
()工业应用
()和技术用于模具、零件制造、服装、印染业;
()零件、产品无损检测,焊缝与内部缺陷检查;
()流水线零件自动检测识别(供装配流水线用);
()邮件自动分拣、包裹分拣识别;
()印制板质量、缺陷的检查;
()生产过程的监控;
()交通管制、机场监控;
()纺织物花型、图案设计;
()密封元器件内部质量检查;
()光弹性场分析;
()标识、符号识别如超级市场算帐、火车车皮识别;
()支票、签名、文件识别与辨伪;
()运动车、船的视觉反馈控制。
()遥感航天中的应用
()军事侦察、定位、引导、指挥等应用;
()多光谱卫星图像分析;
()地形、地图、国土普查;
()地质、矿藏勘探;
()森林资源探查、分类、防火;
()水利资源探查,洪水泛滥监测;
()海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报;
()农业方面如谷物估产、病虫害调查;
()自然灾害、环境污染的监测;
()气象、天气预报图的合成分析预报;
()天文、太空星体的探测与分析;
()交通、空中管理、铁路选线等。
()军事、公安领域中的应用
()巡航导弹地形识别;
()指纹自动识别;
()犯罪脸形的合成;
()雷达地形侦察;
()遥控飞行器的引导;
()目标的识别与制导;
()警戒系统与自动火炮控制;
()反伪装侦察;
()手迹、人像、印章的鉴定识别;
()过期档案文字的复原;
()集装箱的不开箱检查。
()其他应用
()图像的远距离通信;
()多媒体计算机系统与应用;
()电视电话;
()服装试穿显示;
()电视会议;
()办公自动化、现场视频管理;
()文字、图像电视广播。
图像数字化技术
1.2.1图像的数学模型
数字图像在计算机内处理时往往是将其视为一个矩阵来处理的。
对图像(,)取样,设取×个数据,将这些数据按取样点的相对位置排成一个数阵,然后对每个阵元量化,从而得到一个数字矩阵,我们用这个矩阵代替函数(,),即是说数字图像可以用一个矩阵表示。
1.2.2采样
图像在空间上的离散化称为采样。
也就是用空间上部分点的灰度值代表图像,这些点称为采样点。
设连续图像(,)经数字化后,可以用一个离散量组成的矩阵(,)(即二维数组)来表示。
1.2.3量化
模拟图像经过采样后,在时间和空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值(即灰度值)仍是连续量。
把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
连续灰度值量化为灰度级的方法有两种:
一种是等间隔量化,另一种是非等间隔量化。
图像获取技术
1.3.1图像采集系统
它可以分成照明系统、同步系统、扫描系统、光/电转换系统、/转换系统五个部分。
1.3.2图像输入设备
.图像采集卡
.扫描仪
.数码照相机
.数码摄象机
图像文件格式与类型
1.4.1图像文件格式
文件格式
是一种与文件无关的图像文件格式,是一种位映射的存储形式。
是软件推荐使用的一种格式。
应用广泛。
.文件格式
是以数据块为单位来存储图像的相关信息,在不同的系统平台上交流和传输图像,它是在与其他联机服务上常用的一种文件格式。
.图像文件格式
它是现存图像文件格式中最复杂的一种,它提供存储各种信息的完备的手段,可以存储专门的信息而不违反格式宗旨,是目前流行的图像文件交换标准之一
.图像格式
主要是为了解决专业摄影师所遇到的图像信息过于庞大的问题。
由于的高压缩比和良好的图像质量,使得它广泛应用于多媒体和网络程序中。
和成为语法选用的图像格式。
1.4.2数字图像类型
.黑白图像
.灰度图像
.彩色图像(索引图像和真彩色图像()图像
图像的视觉原理
1.5.1人的视觉模型与特性
.人眼的适应和绝对视觉阈值特性
()适应
暗亮亮适应适应时间短几秒种
亮暗暗适应适应时间长秒
)绝对视觉阈值
在充分暗适应的状态下,在全黑视场中,人眼能感受到的最小光刺激值,称为人眼的绝对视觉阈。
若以入射到人眼瞳孔上最小照度值表示,人眼的绝对视觉阈值在数量级。
若以量子阈值表示,最小可探测的视觉刺激是个蓝绿光(波长为)的光子轰击角膜时引起的。
据估算,这一刺激实际上是个光子到达并作用于视网膜引起的。
.人眼的空间分辨力
()分辨力
分辨力——人眼在一定距离上能区分开相近两点的能力,用能区分开的最小视角之倒数来描述
ρθ
()马赫效应
当亮度发生越变时,在亮暗边缘附近,亮侧亮度上冲、暗侧亮度下冲的现象
.人眼视觉的时间特性
()视觉起始特性
在加入阶跃光波刺激时所产生的感觉变化,在刺激后几十毫秒时感觉才达到顶点,然后慢慢减少到一个常值。
人眼视觉曲线的上升沿时间随着刺激光强的增加而缩短。
()视觉惰性
人眼的亮度感觉不会随着物体亮度的消失而立即消失,而有一个过度时间,这为视觉惰性。
在亮度消失以后尚能保持—秒;当闪烁光源每秒钟闪烁次数越过—次时便会给人以均匀发光体的感觉,电影画面幅;遮光技术每幅画放两次—幅
.人眼的错觉现象
人眼视觉系统所感觉到的物体的形状,并不是简单的投影到视网膜上原封不动的形状,其对形状的感觉受物体自身形状与其周围背景的影响。
.人眼的混色特性
()人眼空间混色特性
()人眼时间混色特性
()人眼的生理混色特性
1.5.2色度学基础
.三色原理
在人的视觉系统中存在着杆状细胞和锥状细胞两种感光细胞。
杆状细胞为暗视器官,锥状细胞是明视器官,在照度足够高时起作用,并能分别辨颜色。
锥状细胞将电磁光谱的可见部分分为三个波段:
红、绿、蓝。
由于这个原因,这三种颜色被称为三基色,图表示了人类视觉系统三类锥状细胞的光谱敏感曲线。
颜色模型
为了科学地定量描述和使用颜色,人们提出了各种颜色模型。
目前常用的颜色模型按用途可分为两类,一类面向诸如视频监视器、彩色摄像机或打印机之类的硬件设备。
另一类面向以彩色处理为目的的应用,如动画中的彩色图形。
面向硬件设备的最常用彩色模型是模型,而面向彩色处理的最常用模型是模型。
另外,在印刷工业上和电视信号传输中,经常使用和色彩系统。
()模型
颜色空间是图像处理中最基础的颜色模型,它是在配色实验基础上建立的。
其彩色空间示意图如图1.5.7所示,颜色空间的主要观点是人的眼睛有红、绿、蓝种色感细胞,它们的最大感光灵敏度分别落在红色、蓝色和绿色区域,其合成的光谱响应就是视觉曲线,由此可推论出任何彩色都可以用红、绿、蓝种基色来配制。
()模型
颜色模型是(孟赛尔)颜色系统中的一种,以人眼的视觉特征为基础,利用三个相对独立、容易预测的颜色心理属性:
色度()、光强度()和饱和度()来表示颜色,反映了人的视觉系统观察彩色的格式。
色度是由物体反射光线中占优势的波长来决定,不同的波长产生不同的颜色感觉,如红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等。
它是彩色最为重要的属性,是决定颜色本质的基本特性。
颜色饱和度是指一个颜色的鲜明程度,饱和度越高,颜色越深,如深红、深绿等。
在物体反射光的组成中,白色光愈少,色饱和度愈大;颜色中的白色或灰色愈多,其饱和度就越小。
光强度是指光波作用于感受器所发生的效应,其大小是由物体反射系数来决定,反射系数越大,物体的光强度愈大,反之愈小。
1.5.3图像质量评价
图像质量评价是图像工程的基础技术之一。
在图像通信工程中、图像被光学系统成像到接收器上,再经过光电转换、记录、编码压缩、传输、增强和复原处理与其他变换等过程。
所有这些过程的技术优劣的评价都归结到图像质量的评价。
.图像质量的主观评价
对图像质量最普通和最可靠的评价是观察者的主观评价。
主观评价的任务是要把人对图像质量的主观感觉与客观参数和性能联系起来。
.图像质量的客观评价
客观的图像质量评价方法可分为无参考评价方法和有参考评价方法两类。
有参考图像质量评价即计算过程需要观测图像与标准图像做对比,从而得出观测图像与标准图像之间的差异,该差异越大,说明观测图像的降质程度越大,图像质量也越差。
但在实际应用中,往往找不到标准图像,比如一些在运动中拍摄的图像,往往带有各种噪声和运动模糊,在评价这些图像的质量时,不存在与之做对比的标准图像,因此在这种情况下需要开发无参考图像质量评价指标去衡量其图像质量。
在图像处理中的应用简介
第二章图像的频域变换
教学内容:
傅里叶变换、离散余弦变换、变换、离散沃尔什哈达玛变换
教学重点:
傅里叶变换、离散余弦变换
教学难点:
变换
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
傅立叶变换
2.1.1连续函数的傅立叶变换
令()为实变量的一维连续函数,当()满足狄里赫莱条件,即()具有有限个间断点、具有有限个极值点、绝对可积时,则傅立叶变换对一定存在。
在实际应用中,这些条件基本上都是可以满足的。
一维连续函数的傅立叶变换对定义为:
一维连续函数的傅立叶变换推广到二维,如果二维函数满足狄里赫莱条件,则它的傅立叶变换对为
2.1.2离散函数的傅立叶变换
设{()(),(),(),…,()}为一维信号()的个抽样,其离散傅立叶变换对为:
式中:
,,,,…,-。
2.1.3二维离散傅立叶变换的基本性质
()线性性质
()比例性质
()可分离性
()频率位移与空间位移
()周期性和共轭对称性
()旋转性质
()平均值
()卷积定理
()相关定理
2.1.4快速离散傅立叶变换
2.1.5数字图像傅立叶变换的频谱分布和统计特性
.数字图像傅立叶变换的频谱分布
图2.1.8二维傅立叶变换的频谱分布
.图像傅立叶变换的统计分布
离散余弦变换
2.2.1一维离散余弦变换
2.2.2二维离散余弦变换
2.2.3快速离散余弦变换
—变换
2.3.1—变换的定义
2.4.2—变换的性质
离散沃尔什—哈达玛变换
2.4.1离散沃尔什变换
.一维离散沃尔什变换
.二维离散沃尔什变换
2.4.2离散哈达玛变换
.一维离散哈达玛变换()
.二维离散哈达玛变换
第三章图像增强与复原技术
教学内容:
图像增强与复原技术概述、灰度变换、直方图修正、图像平滑、图像锐化、伪彩色增强、图像退化与图像复原
教学重点:
直方图修正、图像平滑、图像锐化
教学难点:
图像退化与图像复原
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
图像增强与图像复原概述
3.1.1图像增强的体系结构
3.1.2图像复原的体系结构
灰度变换
3.2.1灰度线性变换
3.2.2灰度非线性变换
直方图修正
3.3.1灰度直方图的定义
3.3.2直方图的计算
3.3.3直方图均衡化
图像平滑
3.4.1滤波原理与分类
3.4.2空域低通滤波
3.4.2频域低通滤波
图像锐化
3.5.1空域高通滤波
3.5.2频域高通滤波
3.5.3同态滤波的图像增强
3.5.2频域高通滤波
()理想高通滤波器
()巴特沃斯高通滤波器
()指数型高通滤波器
()梯形高通滤波器
伪彩色增强
3.6.1灰度分层法伪彩色处理
3.6.2灰度变换法伪彩色处理
3.6.3频域伪彩色处理
图像退化与图像复原
3.7.1图像的退化模型
3.7.2图像复原的基本方法
3.7.3图像复原实现的案例分析
3.7.4运动模糊图像的复原
图像的几何校正
3.8.1几何畸变的描述
3.8.2几何校正
第四章图像的几何变换
教学内容:
几何变换基础、图像的位置变换、图像形状变换、图像平滑复合变换、投影变换
教学重点:
图像形状变换、图像平滑复合变换
教学难点:
图像形状变换
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
几何变换基础
4.1.1齐次坐标
4.1.2齐次坐标的一般表现形式与意义
4.1.3二维图像几何变换的矩阵
图像的位置变换
4.2.1图像平移变换
4.2.2图像镜像变换
4.2.3图像旋转变换
图像形状变换
图像形状变换
4.3.1图像比例缩放变换
图像复合变换
.复合平移
.复合比例
.复合旋转
三维几何变换的投影变换简介
4.5.1投影变换
4.5.2透视投影
4.5.3平行投影
第五章图像分割技术
教学内容:
基于阈值选取的图像分割方法、基于区域的图像分割方法、基于边缘检测的图像分割、基于变换的线圆检测、运动图像目标分割
教学重点:
基于区域的图像分割方法、基于边缘检测的图像分割
教学难点:
基于边缘检测的图像分割
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
阈值选取的图像分割方法
5.1.1灰度阈值分割
5.1.2直方图阈值
5.1.3最大熵阈值
5.1.4全局阈值分割和局部阈值法
5.1.5二维直方图阈值
基于区域的图像分割方法
5.2.1区域生长法
分割的目的是把一幅图像划分成一些区域,对于这个问题的最直接的方法是把一幅图像分成满足某种判据的区域。
要划分成区域,要确定一个区域与其它区域相区别的特征,还要产生有意义分割的相似性判据。
分割区域的一种方法叫区域生成或区域生长。
可以从满足区域特征的一点开始,加上与已知点相似的邻点形成一个区域。
这个相似性准则可以是灰度级、彩色值、结构、梯度或其它特征。
相似性的测度可以由所确定的阈值来判定。
所以,此方法是从满足检测准则的点开始,在各个方向上生长区域。
当其邻近点满足检测准则,就并入区域中。
不断重复这一过程,直到没有可接受的邻近点为止。
5.2.2分裂合并
.树结构
.图像四叉树结构
.金字塔数据结构
基于边缘检测的图像分割
5.3.1边缘检测的基本原理
5.3.2边缘检测算子
.梯度算子
.一阶微分算子
基于变换的线圆检测
5.4.1变换原理
5.4.2应用变换检测空间曲线
图像运动目标分割
5.5.1图像背景差值法
5.5.2图像差分法
第六章图像特征分析
教学内容:
颜色特征分析、形状特征分析、纹理特征分析、其他特征和描述
教学重点:
形状特征分析、纹理特征分析
教学难点:
形状特征分析、纹理特征分析
教学方法:
讲授法、举例法
教学方式:
板书
教学课时:
学时
教学过程:
颜色特征分析
6.1.1颜色直方图
6.1.2直方图不变特征量
6.1.3颜色矩
形状特征分析
6.2.1链码
6.2.2傅立叶描述子
6.2.3几何特征的描述
.质心
.周长
面积
.距离
6.2.4形状特征的描述
.长轴和短轴
.矩形度
.长宽比
.圆形度
球状性
6.2.5不变矩
()质心
()中心矩
纹理特征分析
6.3.1自相关函数
6.2灰度共生矩阵法
6.3.3频谱法
其他特征或描述
6.4.1标记
6.2拓扑描述符
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- 医学 图像 处理 教案