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。

2 图像采样和量化；

采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。即：空间坐标的离散化。如果图像出现棋盘格则说明采样数目不够。

量化：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。即：灰度的离散化。如果图像出现伪轮廓则说明灰度级数不够。

对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。

对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊。

空间分辨率：是图像中可辨别的最小细节，取样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。

灰度分辨率：指在灰度级别中可分辨的最小变化，由量化的等级决定，灰度级通常是2的整数次冥。

3 像素间的一些基本关系；

p的4邻域：坐标为(x,y)的像素p有4个水平和垂直方向上的相邻像素，坐标分别为：(x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1)，这个像素集称为p的4邻域，用N4(p)表示。

p的4个对角邻域：坐标分别为：(x+1, y+1), (x-1, y-1), (x-1, y+1), (x-1, y-1)，用N D(p)表示。

p的8邻域：N4(p)+ N D(p)

设V是用于定义邻接性的灰度值集合。4邻接：如果q在N4 (p)中，具有V中数值的两个像素p和q是4邻接的。8邻接：如果q在N8 (p)中，具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的。m邻接(又称混合邻接)：如果q在N4(p)中，或者q在ND(p)中且集合N4(p) ∩N4(q)没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接的。

有3种类型的通路：4通路、8通路、m通路：

设p 和q 是1个图象子集S 中的2个象素，那么如果存在1条完全由在S中的象素组成的从p 到q 的通路，那么就称p 在S 中与q 相连通的。

给定2个象素p、q，坐标分别为(x，y)，(s，t)：

欧氏距离：

城区(city-block)距离，或称D4距离：D4(p，q) = |x-s| + |y-t|

棋盘(chessboard)距离：或D8距离：D8(p，q)=max(|x-s|，|y-t|)

例题5：人眼视网膜上的感光细胞中，对颜色信息比较敏感。答案：锥状细胞

例题6：图像数字化包括和两个过程，其参数分别决定了图像的空间分辨率和

答案：采样、量化、灰度级分辨率

例题7：一幅彩色数字图像的分辨率为1024×768像素，若采用RGB

彩色空间，红、绿、蓝每一颜色分量用8位表示，在无压缩的情况下，在计算机中存储该图像将占用存储空间；当用图像处理软件去掉图像的彩色信息，只留下灰度信息，灰度等级为16，在无压缩的情况下，存储该图像将占用存储空间。答案：采用RGB空间，每一像素用3字节表示，无压缩时占存储空间大小为：1024×768×3=2359298≈2.4MB

2）去掉彩色信息，每一像素用4位表示，无压缩时占存储空间大小为：1024×768×4/8=393216≈400KB

例题8：令定义邻接性的灰度级集合V={0, 1}，计算下面图像p和q 两点间的4-通路、8-通路和m-通路的最短长度(通路的长度是组成通路的像素序列的长度)，并用箭头标出。如最短通路不止一条，请标出任一条。如某种通路不存在，请指出。

答案：p、q间不存在4-通路；最短的8-路径长度为6；最短的m-路径长度为8。

第三章空间域图像增强

1 图像增强的基本概念和图像的灰度变换；

图像增强：目的是为了改善图象的视觉效果，或者是为了更便于人或机器的分析和处理；在不考虑降质原因的情况下，用试探的方式对图像进行加工，力求改善图像的质量；加强、突出（增强）图象中的感兴趣的特征，抑制、削弱、剔除图象中的不需要的信息，使处理的结果对特定的应用来说比原始图象更“合适” ；改善后的图像不一定要去逼近原图像。

空间域：指的是图像平面本身（由像素组成的空间）。

灰度变换函数为线性，即s=T(r)=ar+b；则：

a=1,b=0 输出图像象素不发生变化；

a=1,b≠0 输出图像所有灰度值上移或下移；

a>1 输出图像灰度级扩展，对比度增强；

0

a<0 输出图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求反；

分段线性变换：设f(x,y)灰度范围为[0,Mf]，g(x,y)灰度范围为[0,Mg]