醫(yī)學(xué)圖像處理與分析

內(nèi)容概要

　　第一章　數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)　　1.1圖像及圖像處理　　1.1.1圖像及數(shù)字圖像　　1.1.2圖像處理的任務(wù)　　1.2數(shù)字圖像及其表示　　1.2.1數(shù)字圖像的形成　　1.2.2數(shù)字圖像的表示　　1.2.3圖像像素的空間位置關(guān)系　　1.2.4圖像灰度的統(tǒng)計(jì)特性一一灰度直方圖　　1.3圖像的質(zhì)量　　1.3.1圖像的視覺效應(yīng)和質(zhì)量　　1.3.2圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)　　1.4圖像處理系統(tǒng)的構(gòu)成　　1.4.1圖像處理系統(tǒng)中的硬件結(jié)構(gòu)及其性能指標(biāo)　　1.4.2圖像處理系統(tǒng)中的軟件構(gòu)成　　1.4.3圖像處理系統(tǒng)中的文件格式　　1.5不同成像技術(shù)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)圖像　　1.5.1可見光產(chǎn)生的圖像　　1.5.2非可見射線透射、反射或輻射產(chǎn)生的投影圖像　　1.5.3由投影重建的圖像　　第二章　圖像的運(yùn)算　　2.1圖像的點(diǎn)運(yùn)算　　2.1.1點(diǎn)運(yùn)算的定義　　2.1.2點(diǎn)運(yùn)算的應(yīng)用　　2.2圖像的算術(shù)運(yùn)算　　2.2.1算術(shù)運(yùn)算的定義　　2.2.2算術(shù)運(yùn)算的應(yīng)用　　2.3圖像的幾何運(yùn)算　　2.3.1幾何運(yùn)算的定義　　2.3.2幾何運(yùn)算的應(yīng)用　　2.4圖像的邏輯運(yùn)算　　第三章　圖像增強(qiáng)　　3.1直方圖增強(qiáng)　　3.1.1直方圖增強(qiáng)的原理　　3.1.2直方圖均衡化　　3.1.3直方圖規(guī)定化　　3.2圖像平滑　　3.2.1圖像平滑的目的　　3.2.2多幅圖像的平均　　3.2.3鄰域平均　　3.2.4部分鄰域平均　　3.2.5中值濾波器　　3.3銳化增強(qiáng)　　3.3.1灰度梯度和邊緣像素的確定　　3.3.2邊界的檢測(cè)及銳化　　3.4局部增強(qiáng)　　3.5偽彩色增強(qiáng)　　3.5.1偽彩色增強(qiáng)的目的　　3.5.2偽彩色增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)　　第四章　圖像的分割　　4.1基于邊界的圖像分割　　4.1.1基于邊界分割圖像的原理　　4.1.2邊緣檢測(cè)算子　　4.1.3閉合邊界的確定　　4.2閾值分割　　4.2.1閾值分割的原理　　4.2.2全局閾值分割　　4.2.3局部閾值分割　　4.2.4閾值分割的推廣——特征空間中的聚類　　4.3基于區(qū)域增長(zhǎng)或分裂的分割　　4.3.1區(qū)域增長(zhǎng)　　4.3.2區(qū)域分裂和合并　　4.4分割效果的評(píng)價(jià)　　4.4.1分割效果評(píng)價(jià)的目的　　4.4.2評(píng)價(jià)分割效果的方法和測(cè)度　　第五章　圖像的表達(dá)與描繪　　5.1目標(biāo)外特性的表達(dá)與描繪　　5.1.1邊界的鏈碼表達(dá)　　5.1.2形狀描繪　　5.2目標(biāo)內(nèi)特性的表達(dá)與描繪　　5.2.1區(qū)域的表達(dá)　　5.2.2域內(nèi)灰度(密度)分布的描繪.　　5.2.3區(qū)域內(nèi)紋理的描繪　　5.3目標(biāo)特性描繪的標(biāo)定　　5.3.1標(biāo)定的目的　　5.3.2形狀描繪的標(biāo)定　　5.3.3灰度分布描繪的標(biāo)定　　第六章　圖像的變換　　6.1傅里葉變換　　6.1.1傅里葉變換的定義　　6.1.2傅里葉變換的性質(zhì)及快速計(jì)算　　6.1.3傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用　　6.2小波變換　　6.2.1小波變換的定義　　6.2.2小波變換在圖像處理中的應(yīng)用　　第七章　圖像的識(shí)別　　7.1圖像相似性的測(cè)量　　7.1.1邊界的相似性　　7.1.2區(qū)域的相似性　　7.2圖像的特征　　7.2.1特征和分類　　7.2.2圖像特征的選擇　　7.3圖像的分類　　7.3.1分類方法的種類　　7.3.2判別函數(shù)　　7.3.3分類的訓(xùn)練及性能測(cè)量　　7.3.4樣本的規(guī)格化　　參考文獻(xiàn)

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第一章　數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)1.1圖像及圖像處理1.1.1圖像及數(shù)字圖像1.1.2圖像處理的任務(wù)1.2數(shù)字圖像及其表示1.2.1數(shù)字圖像的形成1.2.2數(shù)字圖像的表示1.2.3圖像像素的空間位置關(guān)系1.2.4圖像灰度的統(tǒng)計(jì)特性一一灰度直方圖1.3圖像的質(zhì)量1.3.1圖像的視覺效應(yīng)和質(zhì)量1.3.2圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)1.4圖像處理系統(tǒng)的構(gòu)成1.4.1圖像處理系統(tǒng)中的硬件結(jié)構(gòu)及其性能指標(biāo)1.4.2圖像處理系統(tǒng)中的軟件構(gòu)成1.4.3圖像處理系統(tǒng)中的文件格式1.5不同成像技術(shù)產(chǎn)生的醫(yī)學(xué)圖像1.5.1可見光產(chǎn)生的圖像1.5.2非可見射線透射、反射或輻射產(chǎn)生的投影圖像1.5.3由投影重建的圖像第二章　圖像的運(yùn)算2.1圖像的點(diǎn)運(yùn)算2.1.1點(diǎn)運(yùn)算的定義2.1.2點(diǎn)運(yùn)算的應(yīng)用2.2圖像的算術(shù)運(yùn)算2.2.1算術(shù)運(yùn)算的定義2.2.2算術(shù)運(yùn)算的應(yīng)用2.3圖像的幾何運(yùn)算2.3.1幾何運(yùn)算的定義2.3.2幾何運(yùn)算的應(yīng)用2.4圖像的邏輯運(yùn)算第三章　圖像增強(qiáng)3.1直方圖增強(qiáng)3.1.1直方圖增強(qiáng)的原理3.1.2直方圖均衡化3.1.3直方圖規(guī)定化3.2圖像平滑3.2.1圖像平滑的目的3.2.2多幅圖像的平均3.2.3鄰域平均3.2.4部分鄰域平均3.2.5中值濾波器3.3銳化增強(qiáng)3.3.1灰度梯度和邊緣像素的確定3.3.2邊界的檢測(cè)及銳化3.4局部增強(qiáng)3.5偽彩色增強(qiáng)3.5.1偽彩色增強(qiáng)的目的3.5.2偽彩色增強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)第四章　圖像的分割4.1基于邊界的圖像分割4.1.1基于邊界分割圖像的原理4.1.2邊緣檢測(cè)算子4.1.3閉合邊界的確定4.2閾值分割4.2.1閾值分割的原理4.2.2全局閾值分割4.2.3局部閾值分割4.2.4閾值分割的推廣——特征空間中的聚類4.3基于區(qū)域增長(zhǎng)或分裂的分割4.3.1區(qū)域增長(zhǎng)4.3.2區(qū)域分裂和合并4.4分割效果的評(píng)價(jià)4.4.1分割效果評(píng)價(jià)的目的4.4.2評(píng)價(jià)分割效果的方法和測(cè)度第五章　圖像的表達(dá)與描繪5.1目標(biāo)外特性的表達(dá)與描繪5.1.1邊界的鏈碼表達(dá)5.1.2形狀描繪5.2目標(biāo)內(nèi)特性的表達(dá)與描繪5.2.1區(qū)域的表達(dá)5.2.2域內(nèi)灰度(密度)分布的描繪.5.2.3區(qū)域內(nèi)紋理的描繪5.3目標(biāo)特性描繪的標(biāo)定5.3.1標(biāo)定的目的5.3.2形狀描繪的標(biāo)定5.3.3灰度分布描繪的標(biāo)定第六章　圖像的變換6.1傅里葉變換6.1.1傅里葉變換的定義6.1.2傅里葉變換的性質(zhì)及快速計(jì)算6.1.3傅里葉變換在圖像處理中的應(yīng)用6.2小波變換6.2.1小波變換的定義6.2.2小波變換在圖像處理中的應(yīng)用第七章　圖像的識(shí)別7.1圖像相似性的測(cè)量7.1.1邊界的相似性7.1.2區(qū)域的相似性7.2圖像的特征7.2.1特征和分類7.2.2圖像特征的選擇7.3圖像的分類7.3.1分類方法的種類7.3.2判別函數(shù)7.3.3分類的訓(xùn)練及性能測(cè)量7.3.4樣本的規(guī)格化參考文獻(xiàn)

編輯推薦

　　本書將數(shù)字圖像處理理論和實(shí)踐相結(jié)合，著重于數(shù)字圖像處理的基本概念和各種實(shí)用技術(shù)，使讀者能理性地運(yùn)用圖像處理軟件，并充分利用其功能，來解決醫(yī)學(xué)科研及臨床實(shí)踐中常見的實(shí)際問題。本書適合作為醫(yī)學(xué)院校本科生及研究生、醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)科研及臨床科學(xué)工作者、生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)學(xué)生及技術(shù)人員的教材及參考資料。

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