医学图像处理技术基础ppt课件
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医学图像处理PPT
医学图像处理PPT
医学图像处理是利用计算机软、硬件技术对医学图像进行处理和分析的一门 跨学科技术，广泛应用于医学研究、临床诊断和治疗等领域。
医学图像处理的定义和作用
医学图像处理是对医学图像进行数字化、分析和增强的过程，以提取有用的信息以辅助医疗决策、疾病诊断和 治疗策略制定。
常用的医学图像处理方法
使用X射线、超声波、磁共振等设备对 患者进行图像扫描和采集。
图像存储和传输
采用DICOM等标准格式进行图像存储和 传输，便于医疗信息交流和共享。
图像分割
图像分割是将医学图像中的区域进行分离和提取，以便进行进一步的特征分析和量化测量。
医学图像的特征提取
通过计算和分析医学图像中的特征，如纹理、形状和灰度分布等，以辅助疾 病诊断和治疗。
图像数字化
将医学图像从模拟信号转换为数字信号，便于存储和处理。
图像滤波和去噪
使用滤波器去除图像中的噪声，提高图像质量和可读性。
图像增强和锐化
通过调整图像的对比度、亮度和边缘等特征，使图像更清晰、细节更突出。
图像的数字化和采集
1
图像数字化过程2Βιβλιοθήκη 将采集到的模拟信号转换为数字信号，
并存储在计算机中。
3
图像采集设备
基于机器学习的医学图像处理
利用机器学习和深度学习算法对医学图像进行自动分类、分割和诊断，提高 疾病检测的准确性和效率。
医学图像配准
医学图像配准是将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐和匹配，以便 进行病变追踪和治疗效果评估。
医学图像的三维重建
通过将多个二维图像叠加和融合，以重建出患者的三维解剖结构，提供更全面的信息。
《医学图像处理课件：基础篇》
图像平滑
均值滤波
用周围像素的平均值替代每 个像素的值。
中值滤波
用周围像素的中值替代每个 像素的值。
高斯滤波
用高斯分布计算的加权平均 值替代每个像素的值。
图像变换
旋转
按一定角度将图像围绕中心点 旋转。
缩放
改变图像的尺寸和比例。
翻转
将图像水平或垂直翻转。
医学图像配准
1
图像对齐
将多幅图像对齐到一个参考坐标系。
改进的SIFT
通过局部特征提取描述图像。
纹理特征
通过纹理分析描述图像。
医学图像分类
支持向量机
使用定义在特征空间中的超 平面进行分类。
卷积神经网络
深度学习模型用于医学图像 分类任务。
随机森林
通过构建多个决策树进行分 类。
医学图像识别
1
病变检测
自动识别医学图像中的异常区域。
器官定位
2
判断医学图像中的器官位置和形状。
变换
2
通过旋转、平移和缩放等变换将图像对
齐。3Biblioteka 配准评估评估配准结果的准确性和质量。
医学导航
4
应用配准结果进行导航和手术规划。
医学图像分割
1 阈值分割
根据像素灰度值将图像分割 成不同的区域。
2 边缘检测
查找图像中的边界，用于分 割不同的结构。
3 区域增长
从种子点开始，根据一定的条件逐步扩展区域。
医学图像特征提取
3
病症诊断
根据医学图像判断患者疾病。
疾病分级
4
将医学图像中的疾病分为不同的等级。
数学工具在医学图像处理中的 应用
1 傅里叶变换
将信号从时域转换到频域进 行分析和处理。
医学图像处理技术基础.ppt
5.打开文件
对于保存在磁盘、光盘中的图像文件，选择 “文件/打开”命令，或用鼠标在Photoshop桌面 灰色区域双击，或使用快捷键“Ctrl+O”打开。
6.新建文件 1）选择“文件/新建”命令，或使用快捷键 “Ctrl+N”，弹出新建文件对话框，里面有“名称、 预设、高级”三个选项，其中名称就是文件名，默 认的是“未标题-1”，可现在更改或保存的时候更 改。
2.工具栏选项 当选择某个工具时，工具选项栏的选项参数
也会随之改变。在选项栏最左侧位置拖动鼠标， 可将工具选项栏移动。
3.使用控制面板 Photoshop CS2有许多不同用途的控制面 板，帮助我们观察和修改图像。 默认启动时，“导航器／信息”、“颜色／
色板／样式”和“图层／通道／路径／历史记录 ／动作”3组控制面板在启动程序后成组显示在 窗口右侧，可随意组合、拆分、显示、移动和关 闭。
当图像放大到工作窗口容纳不下整个图像时，窗口下 方或右方会出现滚动条。当需要缩小显示比例时，仍需选 择缩放工具，将鼠标移动到图像区，按下“ALT”键，鼠标 会变成带有〔一〕号的放大镜形状，此时在图像区每单击 一次，显示比例就会逐渐缩小，最小可到0.17%。
9.导航器
激活导航器控制面板。单击屏幕右侧控制面板组中的 导航器标签使其激活，如果找不到该标签，可执行“窗口/ 导航器”命令显示该控制面板。
பைடு நூலகம்.缩放文件
在显示区域，我们可以以不同的显示比例观察图像， 可将图像缩放0.17%～1600%，通过当前文件窗口上方 的标题栏，我们可了解文件的名称、当前的显示比例、文 件的色彩模式，需要注意的是，图像查看类工具只影响图 像的显示，不会影响图像的尺寸和文件大小。
单击工具箱中的缩放工具将其选择，然后将鼠标移动 到图像区，鼠标变成带有[+]号的放大镜形状。单击鼠标， 图像会以单击点为中心放大，最大可放大到1600%倍。 快 捷 键 ： 按 “ Ctrl++” 键 ， 为 放 大 图 像 显 示 比 例 ； 按 “Ctrl+-”键，为缩小图像显示比例。
对于保存在磁盘、光盘中的图像文件，选择 “文件/打开”命令，或用鼠标在Photoshop桌面 灰色区域双击，或使用快捷键“Ctrl+O”打开。
6.新建文件 1）选择“文件/新建”命令，或使用快捷键 “Ctrl+N”，弹出新建文件对话框，里面有“名称、 预设、高级”三个选项，其中名称就是文件名，默 认的是“未标题-1”，可现在更改或保存的时候更 改。
2.工具栏选项 当选择某个工具时，工具选项栏的选项参数
也会随之改变。在选项栏最左侧位置拖动鼠标， 可将工具选项栏移动。
3.使用控制面板 Photoshop CS2有许多不同用途的控制面 板，帮助我们观察和修改图像。 默认启动时，“导航器／信息”、“颜色／
色板／样式”和“图层／通道／路径／历史记录 ／动作”3组控制面板在启动程序后成组显示在 窗口右侧，可随意组合、拆分、显示、移动和关 闭。
当图像放大到工作窗口容纳不下整个图像时，窗口下 方或右方会出现滚动条。当需要缩小显示比例时，仍需选 择缩放工具，将鼠标移动到图像区，按下“ALT”键，鼠标 会变成带有〔一〕号的放大镜形状，此时在图像区每单击 一次，显示比例就会逐渐缩小，最小可到0.17%。
9.导航器
激活导航器控制面板。单击屏幕右侧控制面板组中的 导航器标签使其激活，如果找不到该标签，可执行“窗口/ 导航器”命令显示该控制面板。
பைடு நூலகம்.缩放文件
在显示区域，我们可以以不同的显示比例观察图像， 可将图像缩放0.17%～1600%，通过当前文件窗口上方 的标题栏，我们可了解文件的名称、当前的显示比例、文 件的色彩模式，需要注意的是，图像查看类工具只影响图 像的显示，不会影响图像的尺寸和文件大小。
单击工具箱中的缩放工具将其选择，然后将鼠标移动 到图像区，鼠标变成带有[+]号的放大镜形状。单击鼠标， 图像会以单击点为中心放大，最大可放大到1600%倍。 快 捷 键 ： 按 “ Ctrl++” 键 ， 为 放 大 图 像 显 示 比 例 ； 按 “Ctrl+-”键，为缩小图像显示比例。
医学图像处理课件-图像处理1绪论
• 量子化（Quantitization）: 每个测量值都 是整数.
❖ 将连续数值变换到离散单元 ❖ 用整数表示
数字图像处理
• 对比度（Contrast）: 图像中灰度值的差异. • 解像度（Resolution）:单位图像内所包含的像
素点数. • 采样密度（Sampling density）: 像素间距 • 放大率（Magnification）:图像中的物体和它在
Discussion
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.
计算机图形
数字图像处理
• 计算机图形学（Computer Graphics）：
图像处理技术讲座（1） Digital Image Processing (1)
INTRODUCTION
简介
2006.2.24
Lixu Gu @ 2005 copyright reserved
为什么开设医学图像处理？
随着医学影像技术的日益成熟以及各种各样的 医学影像设备在医院中的广泛使用，可以便捷无 损的获取到人体内部组织信息图像，如何通过图 像处理技术对这些信息进行有效的处理，用于辅 助医生的诊断甚至进行手术规划等，具有重大的 社会效益和广泛的应用前景。正式在这种形势下， 结合生物医学工程专业开设了《医学图像处理》 课程。
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.
❖ 将连续数值变换到离散单元 ❖ 用整数表示
数字图像处理
• 对比度（Contrast）: 图像中灰度值的差异. • 解像度（Resolution）:单位图像内所包含的像
素点数. • 采样密度（Sampling density）: 像素间距 • 放大率（Magnification）:图像中的物体和它在
Discussion
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.
计算机图形
数字图像处理
• 计算机图形学（Computer Graphics）：
图像处理技术讲座（1） Digital Image Processing (1)
INTRODUCTION
简介
2006.2.24
Lixu Gu @ 2005 copyright reserved
为什么开设医学图像处理？
随着医学影像技术的日益成熟以及各种各样的 医学影像设备在医院中的广泛使用，可以便捷无 损的获取到人体内部组织信息图像，如何通过图 像处理技术对这些信息进行有效的处理，用于辅 助医生的诊断甚至进行手术规划等，具有重大的 社会效益和广泛的应用前景。正式在这种形势下， 结合生物医学工程专业开设了《医学图像处理》 课程。
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.
《医学图象处理》课件
1 概述
2 分类
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI等多 种模态，提供了人体内部结构和功能的可 视化展示。
医学图像可以分为结构图像（如X射线） 和功能图像（如PET扫描），每种图像有 不同的特点和应用。
医学图像处理的基本任务
1 图像增强
通过去除噪声、增强对比度等技术，改善图像质量，使医生能够更清晰地识别病变。
2 纹理分析
提取并量化图像中的纹理特征，用于区分不同类型的组织和病变。
3 局部特征描述
通过提取局部特征点和描述符，对医学图像进行匹配和配准。
医学图像三维重建技术
1 体素重建
通过对医学图像中的体素进行堆叠和插值，重建出三维的图像。
2 表面重建
根据医学图像中的边缘和特征点，重建出物体的三维表面模型。
3 成像重建
医学图像处理在临床上的应用
1 病变检测和诊断
2 手术导航和规划
3 病理分析与研究
通过医学图像处理技术， 医生可以更准确地检测 和诊断各种病变，如肿 瘤和血管异常。
利用医学图像重建技术， 医生可以在手术前精确 导航和规划手术过程， 提高手术成功率。
医学图像处理技术可以 帮助病理学家分析组织 切片图像，研究疾病的 病理特征和发展过程。
利用多幅二维医学图像的投影信息，恢复出三维物体的内部结构。
常用的医学图像处理工具
1 ImageJ
一款开源的图像处理软 件，提供了多种用于医 学图像分析和处理的工 具。
2 3D Slicer
用于医学图像的可视化 和分析，提供了各种算 法和插件用于医学图像 的处理。
3 OpenCV
一套用于计算机视觉和 图像处理的通用开源库， 提供了丰富的图像处理 算法和工具。
医学图像处理第二章图象处理的基础知识2.7 本章课件
直方图虽然不能直接反映出图像内容但对它进行分析可以得出图像一些有用的特征有些特征能反映出图像的质量例如直方图能体现整幅图像的平均明暗和对比度特性图像偏暗图像偏亮所以在处理图像之前可以根据灰度直方图来选取处理手段图像亮度与灰度直方图的关系图像偏亮直方图显示只在右边可能曝光过度
第二章 医学图像处理基础
• 图像的数字化 • 数字图像的数值描述 • 数字图像的类型 • 图像文件格式 • 数字图像的灰度直方图 • 图像像素间的基本关系
数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素 （pixel）的若干小离散点，并将各像素的灰度值 用整数值来表示的图像。像素是组成数字图像的 基本单元，其值用一系列二进制数码（0和1）来 表示。
连续图像
离散化 数字化
数字图像
离散化：采样和量化两个过程。
采样：空间坐标的离散化，将连续图像转换成 离散的采样点（像素、样本点）的过程。
带宽 fc1 3, fc1 4时为0， f x0 3, f y0 4
采样频率：f s
f xs
f ys
1 0.2
5 2 f x0或2 f y0
不满足采样定理，有混频现象
奈奎斯特频率：不混叠时采样中的最低限2 f x0，2 f y0
对同一图像而言采样间隔越小，采样图像的空间分辨率就越高。 可观察到的图像细节就比较多．由采样图像重建原始图像的失 真就越小。 空间分辨率：把映射到图像平面上的单个像素的景物元素的 尺寸。单位：像素/英寸或像素/厘米。常用单位面积内像素的 个数来表示如800×640。
常用于文字识别、图样识别等应 用中，黑或白分别用来表示不需 要进一步处理的背景和需要进一 步处理的前景目标，便于对目标 进行识别。
黑白图像（二值图像）的表示
第二章 医学图像处理基础
• 图像的数字化 • 数字图像的数值描述 • 数字图像的类型 • 图像文件格式 • 数字图像的灰度直方图 • 图像像素间的基本关系
数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素 （pixel）的若干小离散点，并将各像素的灰度值 用整数值来表示的图像。像素是组成数字图像的 基本单元，其值用一系列二进制数码（0和1）来 表示。
连续图像
离散化 数字化
数字图像
离散化：采样和量化两个过程。
采样：空间坐标的离散化，将连续图像转换成 离散的采样点（像素、样本点）的过程。
带宽 fc1 3, fc1 4时为0， f x0 3, f y0 4
采样频率：f s
f xs
f ys
1 0.2
5 2 f x0或2 f y0
不满足采样定理，有混频现象
奈奎斯特频率：不混叠时采样中的最低限2 f x0，2 f y0
对同一图像而言采样间隔越小，采样图像的空间分辨率就越高。 可观察到的图像细节就比较多．由采样图像重建原始图像的失 真就越小。 空间分辨率：把映射到图像平面上的单个像素的景物元素的 尺寸。单位：像素/英寸或像素/厘米。常用单位面积内像素的 个数来表示如800×640。
常用于文字识别、图样识别等应 用中，黑或白分别用来表示不需 要进一步处理的背景和需要进一 步处理的前景目标，便于对目标 进行识别。
黑白图像（二值图像）的表示
医学影像处理-图像处理(精)PPT课件
频率高于20000赫兹的声波称为超声波。 超声成像(Ultrasound System,US)就是利用 超声波在人体内传播时组织密度不连 续性形成的回波进行成像的技术。
依据波束扫描方式和显示技术的不同， 超声图像可分为：A型显示、M型显示、 断层图像的B型显示和多普勒D型显示等。
可能会给医学影像领域带来巨大影响的
2021
10
磁共振波谱分析 (Magnetic Resonance Spectroscopy，MRS)亦是 MRI技术研究的热门课题， 借助MRS技术，有可能在获 得病人解剖结构信息的同 时又得到功能信息，将MRS 与MRI进行图像融合,能够 获得更多的有价值的诊断 信息。
2021
11
(5)超声US图像
20213x线ct图像computerizedtomographyct是以测定x射线在人体内的衰减系数为物理基础采用投影图像重建的数学原理经过计算机高速运算求解出衰减系数数值在人体某断面上的二维分布矩阵然后应用图像处理与显示技术将该二维分布矩阵转变为真实图像的灰度分布从而实现建立断层图像的现代医学成像技术
几种主要的医学影像采集设备：
2021
1
(1)X线图像：利用人体器官和组织对X线的衰减不 同，透射的X线的强度也不同这一性质，检测出 相应的二维能量分布，并进行可视化转换，从而 可获取人体内部结构的图像。
计算机X线摄影CR (computed radiography)是X线平片数字化的比较成熟 的技术。
Emission Tomography)。统称为ECT.
2021
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(6)放射性核素图像
2021
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(7)医用红外图像
人体是天然热辐射源，利用红 外线探测器检测人体热源深度及热 辐射值，并将其转变为电信号，送 入计算机进行成像。红外图像用来 诊断与温度有关的疾病。
医学图像处理基础PPT课件
▪ 1946年Bloch教授和Puecell教授领导的
小组同时独立发现MR现象。两人共同获 得1952年诺贝尔物理学奖。
▪ 1972年，劳特伯提出了用MR信号重建
图像的方法，劳特伯和达马迪安在1973
年利用磁场梯度解决了空间信息获取的
问题，获得MR图像并因此获得2003年 度诺贝尔物理学和医学奖。
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造影像，动态增强MRA明显缩短血液成像时间， 避免扭曲血管、湍流及慢血流所致的信号丧失。
▪ FMRI技术：对人体功能进行研究和检测的MRI
技术，可检查到形态未变但功能已改变的病变， 从而达到早期诊断的目的。
▪ 磁共振成像介入：具有良好的组织对比度，可
以精确地区分病灶的界面、确定目标。
▪ MR和DSA、CR及其后推出的DR等设备进一步
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5
第二阶段：超声技术
▪ 20世纪50、60年代超声和放射性核素相继出现。
▪ 1942年奥地利人达西科将超声技术应用于临床诊
断。
▪ 1954年瑞典人应用M型超声显示运动的心壁，称
为超声心动图。
▪ 20世纪50-70年代中期，研究者将二维B型超声应
用于体外检查，可实时显示体内相关部位结构的
医学影像技术基础一
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1
第9章 医学影像技术基础
9.1 医学影像技术发展历程 9.2 医学影像系统成像的物理特性
9.3 医学影像设备
9.4 图像处理在医学中的应用
9.5 医学图像存储通讯系统
9.6 医学图像处理与分析
精选ppt课件最新
2
9.1 医学影像技术发展历程
医学影像设备的发展大致分为五个阶段
19
医学图像处理PPT
01
02
RGB色系转换到CMYK色系
其中，W表示白色。
CMYK色系—— 与RGB色系的转换
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CMYK 色系转换到RGB色系
其中，W表示白色。
CMYK色系—— 与RGB色系的转换
在这种表色系统中
Y：亮度；U，V：色差信号 目的是为了可以使电视节目可用同时被黑白电视及彩色电视接收。 电视信号在发射时，转换成YUV形式；接收时再还原成RGB三基色信号，由显像管显示。
H=0º
H=180º
H=60º
H=240º
H=120º
H=300º
HSI色系 —— 色度（H）效果示意图
HSI色系 —— 饱和度分量S
S
S：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。 在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度值为1。在中心是中性（灰）色，即饱和度为0。
S=0
01
基于彩色信息的图像识别 对灰度图像： 灰度跳变的视觉反映是边界的存在。 对彩色图像： 颜色跳变的视觉反映是边界的存在。
基于彩色信息的图像识别
ห้องสมุดไป่ตู้
图像识别加以讨论。
本节中，我们给出一个实例对基于彩色信息的
基于彩色信息的图像识别
的NNF
基于彩色信息的图像识别
的NNF
基于彩色信息的图像识别
两种算法的效果比较
I 表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
小 大
01
02
HSI色系 —— 亮度分量I
HSI色系 —— 亮度(I)效果示意图
HSI色系 —— 色度分量H
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长。0o为红色，120o为绿色，240o为蓝色。
医学图像处理ppt课件
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6
医学图像分割
1.概述 医学图像分割就是一个根据区域间的 相似或不同把图像分割成若干区域的过程。
2.方法 ①基于统计学的方法 ②基于模糊集理论的方法 ③基于知识的方法 ④基于模型的方法
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7
医学图像配准和融合
1.医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一 种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置上的配准，配准 的结果应使两幅图像上所有关键的解剖点或感兴趣的关键点 达到匹配。
于是，医学图像处理技术变得越来越重要
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3
医学图像分析（Medical Image Analysis）是综 合医学图像、数学建模、数字图像处理与分析、 人工智能和数值算法等学科的交叉领域。
本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹 理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发 展进行了综述。
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4
处 术理
技
医学图像三维可视化技术 医学图像分割
医学图像配准和融合 纹理分析方法
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5
医学图像三维可视化技术
1.概述 医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步 骤大体相同。从成像系统（如超声波）获得二维断层 图像，然后需要将图像格式转化成计算机方便处理的 格式，实现三维重构。
2.关键技术 图像分割是三维重构的基础，分割效果 直接影像三维重构的精确度。当分割归类或数据整 合结束后，对体数据进行体绘制。未来的三维可视 化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体 数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。
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2
早期： 纪70年代，医生借助学习得到的知 识和实践积累的经验，解读病人的X线照 片所反映的解剖结构和病生理信息。但是， 这种人工解读方式，往往依赖于医生个人 的经验、知识和情绪，且效率较低。
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灰度级C取256级(m=8bit)，即可满足图像处理的需要。
对胸部放射图片取2048×2048，灰度级m取10bit或者
12bit。
.
矩阵、量化等级与图像的关系 图像分辨率与采样和灰度级密切相关。 从理论上讲，这两个参数越大，离散数 组与原始图像就越接近。但图像处理系 统存储和处理的需求将随图像的尺寸和 像素灰度级的增加而迅速增加，因此需 要根据实际需要在权衡后做出选择。
80
255 0 0
0 160 80 G 255 255 160
0 255 0
0 80 160
B
0
0 240
255 255 255
.
医学图像分类
1.静态图像 反映某一时刻生理病理组织结构的图像。这是目前 最常用最多数的医学诊断图像。如常规放射图像、 X-CT、MRI图像等。
2.动态图像 影像增强器放射成像：实时显示生理运动过程， 允许较长时间观察, 可用于诊断和手术过程（介 入治疗、精细手术的定位和过程观察、手术导航 等方面） 超声图像 内窥镜图像
.
y 采 样 间 隔
采样间隔
像素
x 为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进 行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为 图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数 字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
.
灰度图像的阵列表示法
设连续图像f(x,y)按等间隔采样，排成方阵列N×N,
如下式所示：
f(0,0) f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(N1,0) f(N1,0) f(N1,N1)
图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pixel)。
在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整
数幂，即取N＝2 n 及C＝ 2m。对一般图像，N取256或512，
灵活性大 图像处理大体上可分为图像的像质改善、 图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富 的内容。数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能 实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系 来表达的一切运算均可用数字图像处理实现
.
图像分类
• 二值图像 • 灰度图像 • 无色调图像 • 有色调图像 • 二维图像 • 三维图像
处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模 拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主 要取决于图像数字化设备的能力
.
数字图像处理的优点
适用面宽 图像可以来自多种信息源，它们可以是可 见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线 图像、 射线图像、超声波图像或红外图像等）。从 图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图 像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像
亮度等级
色调
空间维数
.
• 二值图像
是指图像的每个像素只能是黑或者白， 没有中间的过渡。2值图像的像素值为0、1。
1 0 0
I
0
0
1
1 1 0
.
灰度图像描述
.
• 彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色 构成的图像，其中RBG是由不同的灰度级来 描述的
255 240 240
R 255 0
数字医学图像处理基础
数字图像处理又称为计算机图像处理， 它是指将图像信号转换成数字信号并利用计 算机对其进行处理的过程。数字图像处理的 主要内容包括图像变换、图像编码、图像增 强、图像恢复、图像分割、图像的理解和识 别等。
.
数字图像处理的优点
再现性好 数字图像处理不会因图像的存储、 传输或复制等一系列变换操作而降低图像质 量。只要图像在数字化时准确地表现了原稿， 则数字图像处理过程始终能保持图像的再现
其中x、y 和z是指空间的坐标，t为时间轴坐标，λ为
光的波长。
对于二维灰度图像，任意点(x,y)上f(x,y)的值 正比于图像在该点的亮度（灰度级），即
If(x,y)
.
数字图像的表示方法
黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面 的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值)。 对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。
.
图像的形成
图像是对客观存在的物体的一种相 似性的生动模仿或描述。是物体的 一种不完全、不精确，但在某种意 义上是适当的表示。
.
Hale Waihona Puke 像是当光辐射能量照在物体上，经过它的反射 或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视 觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像的亮度一般可以用多变量函数来表示
If(x,y,z,,t)
.
图像压缩
数字图像的特点是数据量特别大。例如一幅 512×512的彩色图像，24bit/pixel，那么其 数据量是
512×512×24＝786432Byte 图像压缩能大幅度降低影像的数据量，从而 降低存储规模，缩短传输时间，节省数据存 储及传输方面的费用，提高数字影像系统的 实用性。
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图像压缩
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3.功能图像 PET、SPECT可反映组织的生理、生化、代谢活动 红外成像可反映组织的温度分布,进而推知其新 陈代谢活动的强弱 微波成像可以通过组织介电常数的测定反映细胞 质成分,血氧和判断心肌是否缺血
4.其他人工重组的图形和图像 把各种生理信息通过计算机按一定的映射重构成一 些图形或图像，使其信息内容可视化,并给出一定 的特征值。如脑电地形图,生理信号的趋势图,频谱 图等。
• 无损压缩 • 有损压缩 • 视觉无损 • 图像压缩国际标准
图像变换主要研究各种变换模型和快速实 现方法。
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图像增强
图像增强主要是指利用各种数学方 法和变换手段提高图像中人们感兴 趣部分的清晰度，包括图像灰度修 正、图像平滑、噪声去除、图像边 缘增强等。
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图像复原
图像降质
目标的高速运动 系统畸变 介质散射 噪声干扰
图像复原
图像降质因素的分析和降质模型的建立 针对降质模型的各种处理方法 把降质的图像恢复成原来的景物图像
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图像处理的主要方法
❖ 图像变换 ❖ 图像增强 ❖ 图像复原 ❖ 图像压缩 ❖ 图像重建
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图像变换
图像变换通常是利用数学变换的性质和特 点，将图像转换到变换域中进行处理
由时间域或空间域的图像转换到频率域的 变换处理方便图像处理实现
因为大多数变换都有快速实现的方法，从 而大大提高了处理运算的速度
对胸部放射图片取2048×2048，灰度级m取10bit或者
12bit。
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矩阵、量化等级与图像的关系 图像分辨率与采样和灰度级密切相关。 从理论上讲，这两个参数越大，离散数 组与原始图像就越接近。但图像处理系 统存储和处理的需求将随图像的尺寸和 像素灰度级的增加而迅速增加，因此需 要根据实际需要在权衡后做出选择。
80
255 0 0
0 160 80 G 255 255 160
0 255 0
0 80 160
B
0
0 240
255 255 255
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医学图像分类
1.静态图像 反映某一时刻生理病理组织结构的图像。这是目前 最常用最多数的医学诊断图像。如常规放射图像、 X-CT、MRI图像等。
2.动态图像 影像增强器放射成像：实时显示生理运动过程， 允许较长时间观察, 可用于诊断和手术过程（介 入治疗、精细手术的定位和过程观察、手术导航 等方面） 超声图像 内窥镜图像
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y 采 样 间 隔
采样间隔
像素
x 为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进 行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为 图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数 字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
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灰度图像的阵列表示法
设连续图像f(x,y)按等间隔采样，排成方阵列N×N,
如下式所示：
f(0,0) f(0,1) f(0,N1)
f(x,y)
f(1,0)
f(1,1)
f(1,N1)
f(N1,0) f(N1,0) f(N1,N1)
图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pixel)。
在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整
数幂，即取N＝2 n 及C＝ 2m。对一般图像，N取256或512，
灵活性大 图像处理大体上可分为图像的像质改善、 图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富 的内容。数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能 实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系 来表达的一切运算均可用数字图像处理实现
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图像分类
• 二值图像 • 灰度图像 • 无色调图像 • 有色调图像 • 二维图像 • 三维图像
处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模 拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主 要取决于图像数字化设备的能力
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数字图像处理的优点
适用面宽 图像可以来自多种信息源，它们可以是可 见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线 图像、 射线图像、超声波图像或红外图像等）。从 图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图 像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像
亮度等级
色调
空间维数
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• 二值图像
是指图像的每个像素只能是黑或者白， 没有中间的过渡。2值图像的像素值为0、1。
1 0 0
I
0
0
1
1 1 0
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灰度图像描述
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• 彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色 构成的图像，其中RBG是由不同的灰度级来 描述的
255 240 240
R 255 0
数字医学图像处理基础
数字图像处理又称为计算机图像处理， 它是指将图像信号转换成数字信号并利用计 算机对其进行处理的过程。数字图像处理的 主要内容包括图像变换、图像编码、图像增 强、图像恢复、图像分割、图像的理解和识 别等。
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数字图像处理的优点
再现性好 数字图像处理不会因图像的存储、 传输或复制等一系列变换操作而降低图像质 量。只要图像在数字化时准确地表现了原稿， 则数字图像处理过程始终能保持图像的再现
其中x、y 和z是指空间的坐标，t为时间轴坐标，λ为
光的波长。
对于二维灰度图像，任意点(x,y)上f(x,y)的值 正比于图像在该点的亮度（灰度级），即
If(x,y)
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数字图像的表示方法
黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面 的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值)。 对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。
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图像的形成
图像是对客观存在的物体的一种相 似性的生动模仿或描述。是物体的 一种不完全、不精确，但在某种意 义上是适当的表示。
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Hale Waihona Puke 像是当光辐射能量照在物体上，经过它的反射 或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视 觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
图像的亮度一般可以用多变量函数来表示
If(x,y,z,,t)
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图像压缩
数字图像的特点是数据量特别大。例如一幅 512×512的彩色图像，24bit/pixel，那么其 数据量是
512×512×24＝786432Byte 图像压缩能大幅度降低影像的数据量，从而 降低存储规模，缩短传输时间，节省数据存 储及传输方面的费用，提高数字影像系统的 实用性。
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图像压缩
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3.功能图像 PET、SPECT可反映组织的生理、生化、代谢活动 红外成像可反映组织的温度分布,进而推知其新 陈代谢活动的强弱 微波成像可以通过组织介电常数的测定反映细胞 质成分,血氧和判断心肌是否缺血
4.其他人工重组的图形和图像 把各种生理信息通过计算机按一定的映射重构成一 些图形或图像，使其信息内容可视化,并给出一定 的特征值。如脑电地形图,生理信号的趋势图,频谱 图等。
• 无损压缩 • 有损压缩 • 视觉无损 • 图像压缩国际标准
图像变换主要研究各种变换模型和快速实 现方法。
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图像增强
图像增强主要是指利用各种数学方 法和变换手段提高图像中人们感兴 趣部分的清晰度，包括图像灰度修 正、图像平滑、噪声去除、图像边 缘增强等。
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图像复原
图像降质
目标的高速运动 系统畸变 介质散射 噪声干扰
图像复原
图像降质因素的分析和降质模型的建立 针对降质模型的各种处理方法 把降质的图像恢复成原来的景物图像
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图像处理的主要方法
❖ 图像变换 ❖ 图像增强 ❖ 图像复原 ❖ 图像压缩 ❖ 图像重建
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图像变换
图像变换通常是利用数学变换的性质和特 点，将图像转换到变换域中进行处理
由时间域或空间域的图像转换到频率域的 变换处理方便图像处理实现
因为大多数变换都有快速实现的方法，从 而大大提高了处理运算的速度