医学图像处理期末复习资料汇编

第一章引言

1、图像的定义

●数字图像：为与模拟图像相区别，图像又称为数字图像，是数字化表示的图片或照

片。(早期)

●图像：各种数字化表示的图片、图表以及照片的统称即为图像。

●数字图像

一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标（x,y）上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x，y和幅值f为有限离散数值时，称该图像为数字图像。

2、图像与信号的区别

●图像至少是一种二维的高维信号。

3、图像的分类

（1）按灰度值的不同分类

●黑白图像(二值)

●灰度图像

●彩色图像

（2）按图像的维数不同分类

●二维图像

●三维图像

●四维图像

（3）按图像是否随时间变化分类

●静止图像

●运动图像：又称为图像序列

（4）按不同的用途、拍摄对象及获取方式分类

●遥感图像、景物图像、人像

（5）获取图像传感器的不同波段分类

●可见光图像

●红光图像

●微波图像

●雷达图像

（6）成像传感器所处的平台不同分类

●卫星图像、航拍图像、显微图像等

（7）按成像原理与获取方式的不同分类

●X射线图像

●超声图像

●CT图像

●核磁共振图像

●核医学图像

4、图像处理的定义

(1) 图像处理的定义

●最早被称为数字图像处理，是指为了某种目的采用数字计算机对图像所进行的操作

和处理步骤。

(2) 图像处理的层次

●低级图像处理

主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。

特点：输入是图像，输出也是图像，即图象之间进行的变换。

●中级图像处理

主要对图象中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图象的描述。

特点：输入是图象，输出是数据。

●高级图像处理

在中级图像处理的基础上，进一步研究图象中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图象内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。

特点：“输入是数据，输出是理解”

5、图像处理的目的

●减少噪声影响：对图像滤波

●提高图像亮度和对比度：对图像均衡和图像增强

●为了识别或提高感兴趣的物体：对图像分割或提取轮廓

●减少传输图像的数据量：对图像进行压缩

6、图像处理的分类

①狭义的图像处理

●单纯对图像的像素值所进行的改变或变换处理。

●特点是：输入的是图像，输出的也是图像。

②广义的图像处理

●以理解、分析与识别为目的所进行的图像处理，如特征提取、分类识别等。

●特点：输入的是图像，而输出的是图像所形成的特征或模型。

7、图像处理的意义

图像处理技术自产生以来，被广泛地应用于医学影像，并有力的推动了医学影像学在临床医学中的应用。

①提高图像质量

②进行计算机辅助诊断

③利用图像信息进行介入式治疗中手术引导

④利用图像作为评价标准和手段对于疾病治疗和手术效果进行定量平价与评估。

8、Matlab生成工具矩阵的函数。

①zeros(m,n):生成m行n列的0矩阵

②zeros(m):生成m行m列的0矩阵

③ones(m,n): 生成m行n列的全1矩阵

④ones(m): 生成m行m列的全1矩阵

⑤eye(m)：生成m行m列的单位矩阵

⑥rand(m,n)：生成均匀分布的m行n列随机矩阵。

⑦randn(m,n) ：生成正态分布的m行n列随机矩阵。

⑧hilb()：生成Hilbert矩阵

⑨magic()：生成魔方矩阵

⑩vander()：生成Vandermonde矩阵

9、常用的矩阵操作函数

①矩阵翻转函数:fliplr()是矩阵左右翻转函数，flipud() 是矩阵上下翻转函数，rot90()是

把矩阵逆时针旋转90度。

②求矩阵的最值与均值:max()取最大分量，min()取最小分量，mean()求均值，median()

求中值。

③矩阵元素的选取:用a(i, j)可以实现数组元素的调用，除了这种基本的调用外，Matlab

还提供了“：”方法。

10、数组生成函数

①linspace(a,b,n):产生a与b间等距离的n点行向量。

②linspace(a,b)：产生a与b间等距离的100点行向量。

③logspace(a,b,n):产生10a与10b间对数间隔的n点行向量。

④logspace(a,b):产生10a与10b间对数间隔的50点行向量。

⑤ meshgrid():是二维数组生成函数。

⑥ ndgrid():是n维数组生成函数。

第二章图像处理基本知识

1、人眼的结构

（1）光敏接收细胞

在视网膜上分布着大量的光敏接收细胞，主要分为两类：

●视锥细胞(cone cell)：13 亿，对外界的细节和颜色敏感

●视杆细胞(rode cell)：700万，对暗光下的物体敏感，只能识别灰度信息。

（2）物体的颜色

●由于内部物质的不同，受光线照射后，一部分光线被吸收，其余的被反射或投射出

来，进入人眼就成为人眼所见的物体的颜色。

●颜色既与光有密切关系，也与被光照射的物体，以及与观察者均有关。

（3）视觉系统

①颜色是视觉系统对可见光的感知结果；

②人眼的视网膜通过神经元来感知外部世界的颜色，每个神经元或者是一个对颜色敏

感的锥状细胞(cone)，或者是一个对颜色不敏感的杆状细胞(rod)。

③锥状细胞主要有三种类别，分别对红、绿、蓝色光敏感。大约65%的锥状细胞对红

光敏感，33%对绿色敏感，只有2%对蓝光敏感。

（4）锥状细胞(cone)

①视网膜上对红、绿、蓝光敏感的锥状细胞分别称为L-cone、M-cone和S-cone。

②每一种锥状细胞主要对一种原色光产生兴奋，而对其余两种原色光产生程度不等的

反应。如果某一种锥状细胞缺乏，则会产生对此种颜色的感觉障碍，表现为色盲或色弱

2、四邻域与八邻域

（1）p的4邻域

①坐标为(x,y)的像素p有4个水平和垂直的相邻像素，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。

②每个像素距一个单位距离，如果位于图像的边界，则p的某一邻像素位于数字图像

的外部。

（2）p的8邻域

① p 的4个对角的相邻像素有如下坐标：

② 并用ND (p )表示。与4个领域点一起，这些点称为p 的8邻域，用N 8(p )表示。 ③ 如果p 点位于图像的边界，则ND (p )和N 8(p )中的某些点落入图像外边。 3、图像的二维与一维表示

（1）图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括:采样和量化两个过程。

（2）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。 （3）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。

4、数字b 是存储数字图像所需的比特数，有:

k N M b ??=

例：当一幅图像有k

2灰度级时，常称该图像是k 比特图像。假设一幅图像有256个可能的灰度级，称其为8比特图像。 5、图像表示方法 （1）图像的数字化

● 图像：每个图像本质上是一个非常复杂的数学函数，这个数学函数一般是不能用解

析式子表示的。图像具有不规则性、自然性、复杂性。

● 图像的数字化：随着数字摄像技术的诞生，数字图像成为科学研究及应用领域的研

究重点。在计算机中，图象被看作是一些数字矩阵。 （2）图像的读取与显示

● 图像的读取：函数imread()用来读取图像，把图像数据读出以后，可以赋给一个变

量。

● 图像数据的调用：既然图像数据是存储在数组中，那么调用图像数据就变成了操作

数组元素。 ● 图像的显示：

函数imshow( )用来显示图像

函数imview( )、image( )、imagesc( )也可以用来显示图像。 函数montage( )用来在一个窗口中显示多帧图像。

6、图像的分类

(1)按图像的显示效果分 ① 灰度图像

灰度图像对应着一个数据矩阵（二维数组），数组元素的值表示图像在该位置上的亮

度值。

B=imread('D:\2.jpg'); B2=rgb2gray(B);

subplot(1,4,1); imshow(B) subplot(1,4,2); imshow(B,2) subplot(1,4,3); imshow(B,240) subplot(1,4,4); imshow(B,16) ② 二值图像

()()()()

1,1,1,1,1,1,1,1--+--+++y x y x y x y x

灰度级为2的图像为二值图像，二值图像只有两个颜色，黑与白。

B=imread('D:\2.jpg');

B2=rgb2gray(B);

imshow(B2)

③RGB图像

RGB图像使用m*n*3数组表示，也就是3个m*n二维矩阵表示。

1)第一个二维矩阵表示：红色值的分布；

2)第二个二维矩阵表示：绿色值的分布；

3)第三个二维矩阵表示：蓝色值的分布。

④HSV图像

HSV图像使用m*n*3数组表示，也就是3个m*n二维矩阵表示。

1)第一个二维矩阵表示：色彩值（hue）；

2)第二个二维矩阵表示：饱和度(saturation)；

3)第三个二维矩阵表示：亮度(value)。

【例1-14】HSV图像的3个分量显示。

设计下面程序，显示一幅图像的H、S、V分量。

B=imread('D:\117.jpg');

B2=rgb2hsv(B);

B11=B2(:,:,1); B12=B2(:,:,2); B13=B2(:,:,3);

subplot(1,4,1); imshow(B)

subplot(1,4,2); imshow(B11)

subplot(1,4,3); imshow(B12)

subplot(1,4,4); imshow(B13)

⑤索引图像

索引图像是由数值矩阵和颜色映射数组组成。

数值矩阵是每个像素的颜色索引编号，通过这个编号到颜色数组中查找颜色。

7、切割图像制作动画

Matlab提供了函数imcrop(A,[i,j,m,n])用来对图像进行切割，其中参数A是被切割图像矩阵，（i,j）表示被切割区域的左上角顶点，（m,n）表示被切割区域的右下角顶点。【例】使用切割图像函数制作动画。

A=imread('D:\111.jpg');

a=50;

b=50;

for i=1:50

a=a-1;

b=b+1;

A1=imcrop(A,[a,a,b,b]);

imshow(A1)

end

（1）图像直方图定义

● 假设图像A(i,j)采用L 量化(通常L 取为2的幂次，如256=28)

● 使用图像中每个灰度级出现的次数来统计该灰度级在图像中出现的几率，即图像直

方图。

（2）图像直方图的数组表示

● 图像统计直方图使用一维数组表示：

）

式其他

其中，式32(01)(,0)

22())

,(()(101

-??

?==<≤-=∑∑-=-=k

x x h L k j i A h k H M i N j

（3）举例

● 如果一个灰度图像的颜色值是在0~255范围内的整数，那么计算从0到255共256

种颜色每个颜色的象素点个数，得到的一维256个元素的数组（可以绘制出图形）就是直方图。

● 直方图表达的信息是每种亮度的像素点的个数。 （4）彩色图像颜色分量直方图

● 当把图像分解为R 、G 、B 图像后，每个分解后的二维图像都可以作为一个特定的灰

度图像进行处理，当然也包括求直方图。

【例】求彩色图像的R 、G 、B 颜色直方图。

设计下面程序：

A= imread('D:\flower.jpg'); subplot(1,4,1),imshow(A) subplot(1,4,2),imhist(A(:,:,1)) subplot(1,4,3),imhist(A(:,:,2)) subplot(1,4,4),imhist(A(:,:,3)) 5、HSV 图像的直方图

● 当把图像分解为H 、S 、V 分量图像后，每个分解后的二维图像也可以作为一个特定

的灰度图像进行处理。下面求彩色图像的H 、S 、V 分量直方图

【例】求彩色图像的H 、S 、V 分量直方图。

设计下面程序：

A= imread('D:\flower.jpg'); B=rgb2hsv(A);

subplot(1,4,1),imshow(A) subplot(1,4,2),imhist(B(:,:,1)) subplot(1,4,3),imhist(B(:,:,2)) subplot(1,4,4),imhist(B(:,:,3)) 6、图像质量评价的方法

● 主观评价方法：专家打分——按预先规定好的准则和标准进行打分，然后通过数据

处理的方法获得对图像质量的平均分。

● 客观评价方法：通过图像本身进行计算。该方法又分为两类: (1)已知标准图像的图像客观评价方法； (2)未知标准图像的图像客观评价方法

（1）直方图

● 灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了

图像中每种灰度出现的频率。

● 灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度。 （2）灰度级为[0,L-1] 的图像的直方图

● 灰度级为[0,L -1]范围的数字图像的直方图是离散函数h (rk )=nk ，其中rk 是第k 级灰

度，nk 是图像中灰度级为rk 的像素个数。

● 经常以图像中像素的总数（用n 表示）来除它的每个值，以得到归一化的直方图。

因此，一个归一化的直方图由P (rk )=nk /n ，其中k =0,1,…,L -1。

（3）直方图的性质

（1）直方图只包含了图像中某一灰度值的像素出现的概率信息，而丢失了其所在位置的信息。

（2）图像与直方图之间是多对一的映射关系。 （4）直方图的用途

● 直方图是多种空间域处理技术的基础。 ● 直方图操作能有效地用于图像增强。 9、直方图均衡化的步骤

(1) 求灰度直方图

(2) 计算灰度级的分布概率Pf

(3) 计算灰度级的累积分布概率Pa (4) 计算新图像的灰度值 255*Pa

(1)求灰度直方图 设f 、g 分别为原图像和处理后的图像。求出原图f 的灰度直方图，设为h 。显然，在[0,255]范围内量化时，h 是一个256维的向量。 (2)计算灰度级的分布概率

求出图像f 的总体像素个数:

● Nf = m ×n (m,n 分别为图像的长和宽）

灰度级i 的分布概率 Pf(i)：灰度级i 的像素个数在整个图像中Nf 所占的百分比。

Pf (i)=h(i) / Nf (i=0,1, (255)

(3)计算灰度级的累积分布概率

图像灰度级i 的累积分布概率按照下式计算：255,...,3,2,1)

()i (0

==∑=i k P P i

k f

a ，

并令0)0(=a P ，)i (a P 为灰度级i 的累积分布概率。

(4)计算新图像的灰度值

假设新图像中的最大灰度级为9，则新图像的灰度值按下式计算：

)),((.9),(j i f P j i g a =

第三章 图像滤波、恢复与增强

一、根据噪声的统计特性分类

1、脉冲噪声：是非连续的，由持续时间短和幅度大的不规则脉冲或噪声尖峰组成。 ● 产生脉冲噪声的原因多种多样，其中包括电磁干扰以及通信系统的故障和缺陷，也可能

在通信系统的电气开关和继电器改变状态时产生。设加噪前后图像分别为:F(i,j) ，A(i,j) ：

)33(),()

,(),(255

),(-??

?=为非噪声点

为噪声点j i j i F j i j i A

2、椒盐噪声：指随机产生的黑白噪声。设加噪前后图像分别为:F(i,j) ，A(i,j) ：

）

（为非噪声点

为黑噪声点为白噪声点43),(),(),(0

),(255),(-??

?

??=j i j i F j i j i j i A 3、高斯白噪声：称为高斯型白噪声，是指噪声的概率密度函数满足高斯分布统计特性，同

时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。

[])53(),(),(0),(),(0

255),(),(255),(-??

?

??+≤+≥+=其他

j i N j i F j i N j i F j i N j i F j i A

● 高斯白噪声由均值和方差两个参数确定，但均值为0时，则高斯白噪声由方差决定。

● 在图像噪声中，不同点之间的噪声相互独立，则期望值为0，即：

(){})63(0

),(,-=?l k n j i n E

二、均值滤波算法 1、噪声图像形成

● 将噪声η(x,y)加入到原始图像f(x,y)形成带有噪声的图像，即：g(x,y)=η(x,y) +f(x,y) ● 假设每个坐标点上的噪声不相关且均值为零。 2、图像除噪操作

● 输入同一物体的K 幅图像 gi (x ,y ) ，i =1,2,…,K ;对K 幅不同的噪声图像取平均，则

输出图像为: ∑==k

i i y x g k y x g 1

),(1),(

● 其目的通常是: 为了减少噪声影响 ,从而得到(近似)理想图像。

3、图像求平均的优点

实际得到图像几乎都是由理想图像和噪声叠加得到的：

4、假设噪声为零均值的高斯分布

(,)(,)(,)

g x y f x y x y η=+实际图像 理想图像 噪声

三、高斯平滑滤波

1、均值滤波采用的是统一的、相等的加权系数，即无论离被滤波点多远，其在平滑滤波中取得的作用都是一样。

2、考虑到像素之间相关性的变化，为了减少平滑过程中对图像边缘造成的模糊，可根据像素间的相关性来确定加权系统的大小，其中离被平滑点近的点，采用大的权值，离得远的点加权的系数就小。

3、利用高斯函数所进行的平滑滤波，称为高斯平滑滤波。

4、平滑滤波器的两种形式

1)等权

2)加权

四、统计排序滤波器

1、统计排序滤波器是一种非线性的空间滤波器，他的响应基于图像区域中像素的排序。

2、中值滤波器

中值滤波器：抑制噪声的同时又能很好地保持图像的边缘 3、中值滤波器举例

例1：已知模板覆盖的灰度值为

求它的中值。

五、图像增强

1、图像增强的概念

为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点、存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法，或加强图像某些特征的措施称为图像增强。

()

2

(,)~0,(,)x y N x y ηησ即的期望为理想图像),,(),()1y x f y x g {(,)}(,)E g x y f x y =倍，即的方差是噪声的方差的K y x g 1),()222(,)(,)

1

g x y x y K ησσ=9

9

111199

i i

i i R z z ====∑∑91i i i R w z

==∑

2、图像增强的主要目的

① 改善图像的视觉效果，提高图像成份的清晰度；

② 使图像变得更利于计算机处理，如锐化处理可突出图像边缘轮廓线。 ③ 图像预处理(preprocessing)---为后续处理与分析做准备 3、图像增强方法

① 数字减影

② 图像灰度线性拉伸 ③ 图像直方图均衡 六、数字减影 1、数字减影原理

● 数字减影血管造影(DSA)是通过电子计算机进行辅助成像的血管造影方法，是70

年代以来应用于临床的一种崭新的X 线检查新技术。它是应用计算机程序进行两次成像完成的。在注入造影剂之前，首先进行第一次成像，并用计算机将图像转换成数字信号储存起来。注入造影剂后，再次成像并转换成数字信号。两次数字相减，消除相同的信号，得知一个只有造影剂的血管图像。 ● 数字减影血管造影，是通过计算机把血管造影片上的骨与软组织的影像消除，仅在

影像片上突出血管的一种摄影技术。

2、公式表示

)113()

,(),(),('--=j i A j i A j i A T B

● AB (i,j ), AT (i,j )表示变化前后的图像，其差值就是获得的目标。 七、图像灰度线性拉伸

1、问题产生：由于图像拍摄时的原因，会造成图像灰度集中在某一区域，使得图像对比度降低，图像不清唽。

2、解决方法：灰度拉伸，将原灰度分布从一个较小的范围拉伸到一个尽可能大的灰度区域

)123(255

),(),('min

max min

-?--=

A A A j i A j i A

3、对比拉伸的思想：提高图像灰度处理时灰度级的动态范围。

4、对比拉伸的典型变换

① (r1,s1)和(r2,s2）的位置控制了变换函数的形状。

② r1 =r2，该变换为线性函数，产生一个没有变化的灰度级。

③ 若r1 =r2，s1=0且s2=L-1,则该变换为阈值函数，并产生一个二值图像。

4、对比拉伸举例

① b 是一幅8比特低对比度的图像。

② c 为对比拉伸后的效果，设置(r1,s1)=(rmin,0)且(r2,s2)=(rmax,L-1)。变换函数

把灰度级由原范围线性地拉伸至饱和范围[0,L-1]. ③ d 使用了阈值函数（ r1 =r2=m ） 5、对比拉伸原理

① 对比拉伸的目的：将人所关心的部分强调出来。设新、旧图的灰度级分别为g 和f ，

要求g 和f 均在[0，255]间变化，但是g 的表现效果要优于f 。 ② 对比拉伸原理：对像素进行灰度级映射。

6、对比拉伸公式表示

① 可用下图表示映射关系，将原图像像素灰度 f(i ,j) 映射为新的像素灰度 g(i, j) 。

② 将上面图示的映射关系，用计算公式表达即为：

③ 举例：

已知一幅图像F 如下，其中灰度变化范围为0～7，请对其进行线性对比度

展宽处理。假设fa=3, fb=5, ga=2, gb=6。求新图像G 。

123306574F ??

??=??

????

【例3-2】统计pout.tif每个灰度颜色的像素个数

A=imread('d:\pout.tif')

A1=floor(double(A))

S=size(A1)

N=zeros(256)

for i=1:S(1)

for j=1:S(2)

k=A1(i,j)

N(k+1)=N(k+1)+1

end

end

bar(N)

【例3-3】已知：图像hehua.jpg存放在D:\下，其颜色值主要集中在90～120之间。现将90～120之间的颜色值离散开，按比例离散为分布在0～255之间的颜色值。同时把颜色值小于90的置为0，颜色值大于120的置为255。

A=imread('pout.tif')

A2=double(A);

A3=(A2-90)*255/30

s=size(A3)

for i=1:s(1)

for j=1:s(2)

if A3(i,j)<0

A3(i,j)=0

end

if A3(i,j)>255

A3(i,j)=255

end

end

end

subplot(1,2,1)

imshow(A)

subplot(1,2,2)

imshow(A3)

使用imadjust、histeq、adapthisteq、bighten、stretchlim对图像进行灰度调整。

八、图像邻域操作与滤波函数

1、邻域操作使用的方法

使用算子模版逐行（或逐列）地图像上滑动，滑动时对模版经过区域进行运算，把计算的结果作为区域中心像素的新值，所以有时也称为滑动邻域操作。

2、函数inline(‘median(x(:))’)的功能是根据参数字串median(x(:))创建函数对象，然后可以在后面程序语句中调用该函数。

函数median(x(:)) 是把数组x的所有列排成一列，变成一列向量，然后求该列向量的中值。3、当x是矩阵时，函数mean(x)是求矩阵每列的平均值，得到一个（均值）行向量

4、colfilt函数与nlfilter函数的区别：

①colfilt函数在处理图像时，先把滑动块遮住的图像部分（与滑动块同样大

小）排成一列，处理之后再恢复原来大小。

②一般说来，colfilt函数处理图象的速度要快，但是要占用较多的内存空间。

③colfilt函数与nlfilter函数的另一个重要区别是colfilt函数在移动的时候可

以在'sliding'与'distinct'两者中进行选择，而nlfilter函数只是执行'sliding'

操作。colfilt函数在选择'distinct'时，滑动块不再逐象素滑动，而是逐块移动。

5、fspecial函数生成线性空间滤波器。

可以使用Matlab中的函数fspecial(T,P)产生一个由T指定的二维线性滤波器。参数T可以在下面选项中选取。

①'average' 均值滤波器

②'disk' 圆形均值滤波器

③'gaussian' 高斯低通滤波器

④'laplacian' 二维拉普拉斯滤波器

⑤'log' 高斯拉普拉斯滤波器

⑥'motion' 运动滤波器

⑦'prewitt' Prewitt水平边缘增强滤波器

⑧'sobel' Sobel水平边缘增强滤波器

第四章边缘检测

一、图像边缘的定义

1、图像边缘的定义

●图像灰度或纹理发生了不连续的点。

●边缘是不同区域的分界线，是图像局部强度变化最显著的那些像素的集合。

●边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。

2、图像边缘的分类

按灰度不连续性：阶跃边缘、屋顶边缘、线状边缘 图像灰度不连续性产生的原因分类

① 表面法向的变化而产生的边缘 ② 深度的不连续变化而产生的边缘 ③ 颜色的变化所产生的边缘 ④ 照度的变化所产生边缘 3、不同边缘定义的数学表达形式

二、图像梯度 1、梯度定义

● 图像是二维空间分布，采用图像梯度来表示图像灰度在空间上的变化，图像梯度定

义为：

)14(,-?

??

? ??????=?y f x f f

2、梯度的方向

● 指向的是灰度变化最大的方向

3、图像梯度的方向：

)24(arctan -?????

?

??????=x f y f θ

4、图像的幅度：

)34(2

2

-?

??

?

????+??? ????=?y f x f f

三、图像边缘梯度算子 1、离散化公式

● 使用离散化公式求导运算。

● 灰度函数沿x 方向的导数，具体计算公式：

[]()())44(,,1,--+≈??y x f y x f y x x

f

● 灰度函数沿y 方向的导数，具体计算公式：

[]()())54(,1,,--+≈??y x f y x f y x y

f

2、图像梯度算子

● 图像梯度运算通过模版卷积的方式完成，于是产生了不同的图像梯度算子。 3、Roberts 边缘算子

● 罗伯特边缘算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的

大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘走向垂直。

4、Roberts 边缘算子计算公式

()()()()

(

)()()

(

)

)

54(1,,11,1,,2

1

2

2

-??

?

??

?

+-++++-=y x f y x f y x f y x f y x f G

5、Sobel 边缘算子

● 索贝尔算子是一组方向算子，从不同的方向检测边缘。 Sobel 边缘算子不是简单求

平均在差分，而是加强了中心像素上、下、左右四个方向像素的权重。 ● 运算结果为一副边缘图像。 6、Roberts 与Sobel 算子的特点

● Roberts 算子：在水平和垂直方向效果较好，但对噪声敏感。 ● Sobel 算子：对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好。 7、Prwitte 边缘算子

● Prwitte 边缘算子是一种边缘样板算子，利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边

缘处达到极值检测边缘，对噪声具有平滑作用。

●该算子不仅可以检测边缘点，而且能抑制噪声的影响，

所以对灰度和噪声较多的图像处理得较好。

四、边缘与轮廓

1、轮廓

●一个物体的封闭边界就是物体的轮廓。

2、边缘与轮廓的区别：

3.pixval函数

●pixval函数可以交互显示图像上像素的颜色值。该函数还可以显示两个像素点之间

的欧氏距离。

4.图像欧拉数

●图像的欧拉数是图像的一种拓扑度量。欧拉数等于图像中所有的对象总数减去这些

对象中洞孔的数目。

5.质心

●求图像质心的方法是首先求出图像总质量，然后从第一行扫描图像，把每个像素值

相加，直到像素和等于图像总质量的一半，停止，输出停止时的行标；

●同样办法求出停止时的列标。停止时的行标列标放到一起就是图像的质心。

【例5-6】编写程序计算灰度图像的质心。

A= imread('D:\0.bmp');

sa=size(A);

A1=double(A);

subplot(1,2,1);

imshow(A1)

ma=sum(sum(A1));

zhixin=[0 0];

m=0;

for i=1:sa(1)

for j=1:sa(2)

m=A1(i,j)+m;

if m<(ma/2)

zhixin(1)=i;

end

end

end

m=0;

for j=1:sa(2)

for i=1:sa(1)

m=A1(i,j)+m;

if m<(ma/2)

zhixin(2)=j;

end

end

end

zhixin

A1(zhixin(1)-10:zhixin(1)+10,zhixin(2)-10:zhixin(2)+10)=1;

subplot(1,2,2); imshow(A1)

第五章图像分割

一、图像分割的定义

1、图像分割的两种含义与理解

①为了图像分类：将图像分为不同的子区域或对象的过程，每一个区域或对象将具有

相同的特性，或类似的特征。

②以图像识别为目的:将感兴趣的物体从图像中提取出来。

2、在图像识别过程中，其实是将图像分成两类，一类是感兴趣的物体，称为目标，其余的称为背景。

3、图像分割的作用

●图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏直接影响后

续图像处理的效果。

4、图像分割的特征

●图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。

●分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而言具有相似性，区域内部是连通的

且没有过多小孔；

●区域边界是明确的。

5.图像分割算法

●一般是基于亮度值的两个基本特性之一: 不连续性和相似性。

●第1类性质的应用途径是基于亮度的不连续变化分割图像,比如图像的边缘.

●第2类的主要应用途径是依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域。门限(阈

值)处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。

二、图像的方差及相关系数

1、图像均值

【例5-15】使用函数mean2计算图像的均值。

A= imread('D:\01.jpg');

m=mean2(A)

●程序中使用的图像D:\01.jpg，该图像是一个二值图像，白色字体的覆盖面积比较

小，所以计算出的结果是m=0.3054。

●当图像是彩色图像时，mean2(A)把所有的颜色值加在一起，得到一个平均值。如

果要求彩色图像每种颜色的平均值：

2、图像的标准偏差

【例5-16】计算向量的标准偏差。

A= [1 2 5 6 8 9];

医学图像处理实验报告

医学图像处理实验报告 班级专业姓名学号 实验名称：图像增强 一、实验目的 1：理解并掌握常用的图像的增强技术。 2：熟悉并掌握MA TLAB图像处理工具箱的使用。 3：实践几种常用数字图像增强的方法，增强自主动手能力。 二、实验任务 对于每张图像(共三张图片)，实现3种图像增强方法。根据图像的特点，分别选用不用的图像增强算法。 三、实验内容（设计思路） 1、artery_vessel (1)直方图均衡化 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。 图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。 直方图均衡化是指：采用累积分布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度分布集中在较窄区间，细节不够清晰的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀，令图像的细节清晰，达到图像增强的目的。 (2)中值滤波加直方图均衡化 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，

医学图像处理考试复习重点

C h a p t e r1 1.A n i m a g e m a y b e d e f i n e d a s a t w o-d i m e n s i o n a l f u n c t i o n,f(x,y),w h e r e x a n d y a r e s p a t i a l c o o r d i n a t e s,a n d t h e a m p l i t u d e o f f a t a n y p a i r o f c o o r d i n a t e s (x,y)i s c a l l e d t h e i n t e n s i t y o r g r a y l e v e l o f t h e i m a g e a t t h a t p o i n t. 2.I m a g e p r o c e s s i n g i n c l u d e s i m a g e a c q u i s i t i o n,i m a g e s t o r a g e,i m a g e t r a n s m i s s i o n a n d d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g. 3.L o w l e v e l p r o c e s s i n v o l v e s p r i m i t i v e o p e r a t i o n s s u c h a s i m a g e p r e p r o c e s s i n g t o r e d u c e n o i s e,c o n t r a s t e n h a n c e m e n t,a n d i m a g e s h a r p e n i n g. 4.M i d-l e v e l p r o c e s s i n v o l v e s t a s k s s u c h a s s e g m e n t a t i o n,d e s c r i p t i o n,a n d c l a s s i f i c a t i o n (r e c o g n i t i o n)o f i n d i v i d u a l o b j e c t s. 5.A s f o r m i d-l e v e l p r o c e s s,i t s i n p u t s a r e i m a g e s,b u t i t s o u t p u t s a r e a t t r i b u t e s e x t r a c t e d f r o m t h o s e i m a g e s. 6.D i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g e n c o m p a s s e s p r o c e s s e s w h o s e i n p u t s a n d o u t p u t s a r e i m a g e s a n d,i n a d d i t i o n,e n c o m p a s s e s p r o c e s s e s t h a t e x t r a c t a t t r i b u t e s f r o m i m a g e s,u p t o a n d i n c l u d i n g t h e r e c o g n i t i o n o f i n d i v i d u a l o b j e c t s. 7.I m a g e r e s t o r a t i o n i s b a s e d o n m a t h e m a t i c a l o r p r o b a b i l i s t i c m o d e l s o f i m a g e d e g r a d a t i o n. 8.I m a g e c o m p r e s s i o n i s t o r e d u c e t h e s t o r a g e r e q u i r e d t o s a v e a n i m a g e,o r t h e b a n d w i d t h r e q u i r e d t o t r a n s m i t i t. 9.M o r p h o l o g i c a l p r o c e s s i n g i s t o e x t r a c t i m a g e c o m p o n e n t s t h a t a r e u s e f u l i n t h e

医学图像处理复习重点

医学图像处理复习重点 1、图像：事物的一种表示、写真或临摹，…..，一个生动的或图形化的描述，是对事物的一种表示。 2、图像的分类：（1）数学函数产生的图像（2）可见的图像（3）不可见的物理图像 3、图像表示：常见图像是连续的，用f（x,y）表示一幅图像，其中x,y表示空间坐标点的位置，f 表示图像在点（x,y）的某种性质的数值，如亮度等。f ,x,y可以是任意实数。 4、数字图像处理的定义（两方面）：对一个物体的数字表示施加一系列的操作以达到某种预期的结果，它包括以下两方面内容：（1）将一幅图像变为另一幅经过加工的图像，是图像到图像的过程。（2）将一幅图像转化为一种非图像的表示，如一个决策等。 5、数字图象处理系统的基本组成结构：（1）图象数字化设备：扫描仪、数码相机、摄象机与图象采集卡等。（2）图象处理计算机：PC、工作站等，它可以实现通信（通信模块通过局域网等实现网络传输图像数据）、存储（存储模块采用磁盘、光盘）和图像的处理与分析（主要是运算，用算法的形式描述，用软件实现）。（3）图象输出设备：打印机等。 6、研究的内容：（1）图像增强技术（2）图像配准技术（3）图像分割技术（4）图像三维显示技术（5）医学图像数据库 7、黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为2值图像。2值图像的像素值为0、1。 8、灰度图像：每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度。以上两种为非彩色图像。 9、彩色图像：彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 10、像素的性质：图像是由一些极小尺寸的矩形小块组合而成的。组成图像的这种最小基本元素称作象素（Pixel）。 例如，一幅MR图像在水平方向上有256个象素，垂直方向上也有256个象素。整幅图像共有256=65536 256个象素。这就是图像的大小（size），又称作图像的尺度。图像尺度的计算公式为 S＝Nx*Ny 11、物理尺寸：象素本身也有自己的大小，即对应实际物体空间的大小。 12、强度：对于黑白图像来说，图像的强度是用灰度的等级（Gray level）表示的。灰度等级往往用2的整数次幂表示，例如8bit（256 个灰度等级）。 13、图像的运算（算术运算加减乘除较多、逻辑运算较少）： 13.1算术运算 13.1.1加法运算的定义：C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) 主要应用举例：（1）去除“叠加性”噪音（2）生成图象叠加效果 （1）去除“叠加性”噪音 对于原图象f(x,y),有一个噪音图象集{ gi(x,y) } i =1,2,...M其中：gi(x,y) = f(x,y) + h(x,y)iM 个图象的均值定义为：g(x,y) = 1/M (g0(x,y)+g1(x,y)+…+ gM(x,y))当：噪音h(x,y)i为互不相关，且均值为0时，上述图象均值将降低噪音的影响。 （2）生成图象叠加效果 对于两个图象f(x,y)和h(x,y)的均值有：g(x,y) = 1/2f(x,y) + 1/2h(x,y)会得到二次暴光的效果。推广这个公式为：g(x,y) = αf(x,y) + βh(x,y)其中α+β= 1我们可以得到各种图象合成的效果，也可以用于两张图片的衔接

数字图像处理期末(00002)

数字图像处理期末复习题3

二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分)： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。 3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1

医学影像系统实验报告

实验1 图像的特性及图像处理初步 1 实验目的 了解MatLab软件/语言学，会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 了解图像的基本特性，以及对图像进行简单运算后其性质的变化，学习对图像进行基本处理并评价处理结果。 2 实验要求 学生应当基本掌握MatLab的操作，掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法，会用该软件调入/保存图像数据，会利用该软件对图像进行简单的计算，例如四则运算等，并观察运算的结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。 原始图像 3 实验内容与步骤 (1) 学习MatLab的基本操作 (2) 调入并显示图像 lena.gif lane = imread('lena.gif'); figure; imshow(lane); (3) 在图像 lena.gif 和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果 l1 = imadd(lane,100); figure; imshow(l1); title('加法') l2 = imsubtract(lane,50); figure; imshow(l2); title('减法') l3 = immultiply(lane,0.6);

figure imshow(l3) title('乘法') l4 = imdivide(lane,2); figure imshow(l4); title('除法'); 从图中可以看出，当加法处理时，图像灰度值增加而变亮，减法时图像灰度值 减小而变暗，由于乘法参数为0.6，相当于减小灰度值；而 (4) 利用 imcrop 函数对图像 lena.gif 的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果 l5 = imcrop(lane,[55,50,180,212]); figure imshow(l5) 加法

数字图像处理期末考题

数字图像处理期末考题https://www.wendangku.net/doc/df4679507.html,work Information Technology Company.2020YEAR

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有 jpg 格式、 tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__ 位移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称 为像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是 t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 d.135 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.wendangku.net/doc/df4679507.html,placian增强( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是：

医学图像处理实验

实验一 yq1 I=imread('');%读黑白图像 subplot(2,2,1);imshow(I) %显示图像 subplot(2,2,2);imhist(I) %显示直方图 J=imadjust(I,[ ],[0 1]);%对比度增强 subplot(2,2,3);imshow(J) subplot(2,2,4);imhist(J) I1=imresize(I,;imview(I1)%缩小 I2=imresize(I,;imview(I2)%放大 I3=imrotate(I,45,'bilinear','crop');imview(I3)%旋转45°%%原图、直方图对比度增强、直方图 %%缩小

%%放大 %%旋转45°

yq2 I=imread(''); imshow(I); I1=rgb2gray(I);%把彩色图像转换成灰度图像figure,imshow(I1); info= imfinfo('')%查询文件信息 imwrite(I1,'D:\yq\小小.png'); %写图像

info = Filename:'C:\MATLAB7\toolbox\images\i mdemos\' FileModDate: '03-May-2003 13:53:58' FileSize: 554554 Format: 'png' FormatVersion: [] Width: 732 Height: 486 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10] Colormap: [] Histogram: [] InterlaceType: 'none' Transparency: 'none' SimpleTransparencyData: [] BackgroundColor: [] RenderingIntent: [] Chromaticities: [] Gamma: []XResolution: [] YResolution: [] ResolutionUnit: [] XOffset: [] YOffset: [] OffsetUnit: [] SignificantBits: [] ImageModTime:'20 Feb 2003 20:53:33 +0000' Title: [] Author: [] Description: [] Copyright: 'Copyright Corel' CreationTime: [] Software: [] Disclaimer: [] Warning: [] Source: [] Comment: [] OtherText: [] yq3 [I,map]=imread(''); imshow(I,map)

数字医学图像处理复习资料

第一次练习 1.X线在人体内的透过率从大到小，其正确排列为：气体、脂肪、液体及软组织、骨。 2.X线成像因素是：( A ) A.密度与厚度 B.T1弛豫时间 C.T1弛豫时间 D.流空效应 3.与X线诊断和治疗无关的特性： ( B ) A.穿透性 B.衍射作用 C.荧光效应 D.摄影效应 4.X线检查方法的选用原则不包括：( D ) A.保证病人安全 B.检查结果准确 C.操作简便，费用低廉 D.在门诊即能检查 5.关于MRI检查安全性论述，错误的有： ( D ) A.体内有金属异物、人工铁磁性关节等不应进行MRI检查； B.带有心脏起搏器患者禁止MRI检查； C.幽闭症患者不宜做MRI检查； D.早期妊娠妇女接受MRI检查肯定是安全的 6.以下CT优于MRI检查的是：( B ) A.软组织分辨率高 B.显示钙化灶 C.多参数成像 D.多切层成像 7.哪一项不是MRI的优点与特点（ D ） A.无电离辐射 B.多切层多参数成像 C.软组织分辨率高 D.可显示钙化灶此项 8.彩色多普勒血流显像特点，错误的是： ( D ) A.血流朝向探头，显示红色； B.血流背离探头，显示蓝色； C.血流朝向或背离探头，流速高均显示亮度大； D.动脉血流显示为红色 9.下列X特性中用于诊断的是（ ADE ） A.穿透性 B.生物效应 C.电离效应 D.感光效应 E.荧光效应 10.请指出X线检查三大类别（ ACE ） A.常规检查 B.电视透视 C.特殊摄影检查 D.体层摄影 E.造影检查 11.产生X线必须具备的条件是（ BDE ） A.光电管 B.电子源 C.旋转阳极 D.适当的障碍物（靶面）

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上就是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标与灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素就是A/D转换中的取样点,就是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像就是一个连续的光密度函数。 2、数字图像就是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像就是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像就是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___与__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围就是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标就是离散的,灰度就是连续的②灰度就是离散的,空间坐标就是连续的 ③两者都就是连续的④两者都就是离散的 2、采样就是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化就是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标与灰度就是连续的 6、BSQ就是数字图像的________。 ①连续记录格式②行、波段交叉记录格式③像元、波段交叉记录格式。

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

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；

医学数字图像处理期末考试重点汇编

1、模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像。 2、数字图像：空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 3、当一幅图像的 x和 y坐标及幅值 f都为连续量时，称该图像为连续图像。 为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间v和幅值的离散化处理。 (1)图像的采样：对图像的连续空间坐标 x和 y的离散化。 (2)图像灰度级的量化：对图像函数的幅值 f的离散化。 4、均值平滑滤波器可用于能否锐化图像？为什么？不能，均值滤波法有力的抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。 5、均匀采样： 对一幅二维连续图像 f(x, y)的连续空间坐标 x和 y的均匀采样，实质上就是把二维图像平面在 x方向和 y方向分别进行等间距划分，从而把二维图像平面划分成 M × N个网格，并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标(I, j)相对应。二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构8成了该幅图像的采样结果。 6、*均匀量化： 对一幅二维连续图像 f(x, y)的幅值 f的均匀量化，实质上就是将图像的灰度取值范围[0， Lmax]划分成L个等级（L为正整数， Lmax=L-1），并将二维图像平面 上 M× N个网格的中心点的灰度值分别量化成与 L个等级中最接近的那个等级的值。 7、图像增强技术根据处理空间的不同，可以分为哪两种方法？空域方法和频域方法 8、**空间分辨率 ( 1 )空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定。 (2**)一种常用的空间分辨率的定义*是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单 位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。另外，当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小 M×N称为该幅数字图像的空间分辨率。 (3)对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来，也即反应该景物的图像的质量就越高。 (4)一幅数字图像的阵列大小（简称为图像大小）通常用 M×N表示。在景物大小不变的情况下，采样的空间分辨率越高，获得的图像阵列 M×N就越大；反之，采

《数字图像处理》期末考试报告

《数字图象处理》期末考试报告 页脚内容1

《数字图象处理》期末考试报告 图像在人类接受和互通信息中扮演着重要角色，人们在日常生活与生产实践中依赖图像信息的状况比比皆是，图像信息具有如下特点。 （1）直观形象 图像可以将客观的事物的原型真实的展现在眼前，供不同目的、不同能力、不同水平的人去观察、理解，这是声音和文字信息所不能的。声音和文字信息只能够通过描述来表达事物。既然是描述，就会收到描述者诸如主观、专业、情绪、心情等因素的显示，甚至描述可能偏离客观事物。 （2）易懂 人的视觉系统有着瞬间获取图像、分享图像、识别图像与理解图像的能力。只要将一幅图像呈现在认的眼前，其视觉系统就会立即得到这幅图像所描述的鑫鑫，从而具有一目了然的效果。 （3）信息量大 图像信息量大有两层含义：其一是“一图胜千言”，图像本身所携带的信息远比文字、声音信息丰富；其二是图像数据量大，需要占据较大的存储空间与传输时间。 视觉是人类最重要的感知手段之一。视觉信息人类从自然界活的信息的主要来源，约占人类由外界获得的信息总量的80%。“眼见为实”，是视觉信息所提供的只管作用是文字和声音无法比拟的。 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反应，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或投射光的分布，“像”是认的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识。照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。 页脚内容2

近几年来，随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及，数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视，出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域以及办公室，甚至走进了人们的日常生活。目前数字图象处理技术已经广泛用于办公自动化、工业机器人、地理数据处理、地球资源监视、遥感、交互式计算机辅助设计领域。 数字图像处理技术涉及数学、计算机科学、模式识别、人工智能、信息论、生物医学等多种学科，是一门多学科交叉应用技术。图像技术内容十分丰富，例如图像获取、图像编码压缩、图像存储与传输、图像变换、图像合成、图像增强、图像复原与重建、图像分割、目标检测、图像表示与描述、图相配准、图像分类与识别、图像理解、场景分析与理解、图像数据库建立、索隐于检索以及综合利用等。 数字图像处理系统主要由图像采集系统、计算机和图像输出设备组成。 1、图像采集系统 图像采集系统的功能是将模拟图像转换成适合数字计算机处理的数字图像。因此，图像采集系统又称为图像数字化器。常用的图像数字化器一般有三种：一种是数码摄像机，它通过接口电路与计算机连接，在有关软件的控制下将图像输入计算机；二是数码照像机，它同数码摄像机的区别就是没有连续获取图像的能力；三是扫描仪，它可以将胶片上的摄影图像或纸质载体上的问题、图形、表格扫描成数字信息直接输入计算机。 2、计算机 执行数字图像处理的计算机上安装有各种图像处理软件，如Adobe公司的Photoshop，MathWorks 公司的Matlab中的图像处理工具箱。图像处理软件接受来自图像采集系统的数字图像，并执行所需要的操作，如图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分析、图像识别、图像理解等任务，最后输出 页脚内容3

医学影像成像原理复习题资料讲解

医学影像成像原理复 习题

一、选择题 1.下列常用的临床检查方法中无电离辐射的是(c） A、CT和PET B、超声和CT C、超声和MRI D、CT和MRI E、PET和MRI 2.X线信息影像传递过程中，作为信息源的是（b） A、X线 B、被照体 C、增感屏 D、胶片 E、照片 3.X线胶片特性曲线组成，不包括（d） A、趾部 B、直线部 C、肩部 D、顶部 E、反转部 4.摄影时，可以人为控制的运动模糊是（a） A、呼吸 B、痉挛 C、胃蠕动 D、肠蠕动 E、心脏搏动 5.与散射线量产生无关的因素是（c） A、被照体厚度 B、被照体密度 C、被照体姿势 D、照射野面积 E、被照体体积 6.影响散射线因素的叙述，错误的是（a） A、物体越厚，产生散射线越少 B、管电压越高，产生散射线越多 C、物体受照面越大，产生散射线越多 D、X线波长越短，产生散射线越多 7.X线照片上相邻两点之间的密度差是（b） A、密度 B、对比度 C、清晰度 D、锐利度 E、失真度 8.减小运动模糊的叙述，错误的是（c） A、需固定肢体 B、缩短曝光时间

C、尽量缩短焦-片距 D、将肢体尽量移近胶片 E、选择运动小的机会曝光 9.使用增感屏摄影的论述，错误的是（b） A、影像颗粒性变差 B、增加影像的清晰度 C、增加影像的对比度 D、减少X线照射量 E、降低影像的清晰度 10.X线影像的转换介质，不包括（e） A、屏-片系统 B、影像增强器 C、成像板（IP） D、荧光屏 E、滤线栅 11.构成照片影像的几何因素是（a） A、失真度 B、对比度 C、颗粒度 D、锐利度 E、密度 12.胶片密度与曝光量成正比关系的是（c） A、足部 B、肩部 C、直线部 D、反转部 E、全部 13.屏-片系统X线信息影像传递过程中，作为信息载体的是（a） A、X线 B、胶片 C、被照体 D、增感屏 E、显影液 14.下到哪个不是影响X线照片对比度的因素（c） A、胶片γ值 B、X线质和量 C、被照体形态 D、增感屏的使用 E、冲洗技术 15.X线检查程序可以简化为（a） A、X线→被照物→信号→检测→图像形成 B、被照物→X线→信号→检测→图像形成 C、X线→被照物→检测→图箱像成→信号 D、被照物→X线→检测→信号→图像形成 E、X线→被照物→检测→信号→图像形成

数字图像处理期末考试试题

2007级“数字图像处理”试题及答案[原创2008-07-02 17:49:06] 一、填空题( 每小题2分,本题共20 分) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp; 6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余; 9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识

二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理 指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分)： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

医学影像物理学复习资料汇总

X射线物理学 一、X射线的基本特性 1. X射线在均匀的、各向同性的介质中，是直线传播，具有光的一切特性，具有波粒二象性。 2. X射线不带电，不受外界磁场和电场影响； 3. X射线具有贯穿本领；（不同组织穿透性不同：骨骼--软组织--脂肪--肺、肠道） 4. X射线的荧光作用；(X射线照射荧光物质可发出荧光)透视、增感屏 5. X射线的电离作用；（X光子撞击电子--一次电离--撞击其它原子--二次电离）X射线损伤和治疗基础 6．X射线的热作用； 7. X射线的化学和生物效应：与物质进行光化学反应，生物体内电离和激发作用 二、X射线的产生 医学成像用的X射线辐射源都是利用高速运动的电子撞击靶物质而产生的。 1.产生X射线的四个条件： （1）具有电子源（阴极）产生发射电子； （2）有加速电子使其增加动能的电位差（高管电压） （3）有一个高度真空（P<10-4Pa）的环境（玻璃外壳），使电子在运动过程中尽可能减少能量损耗，保护灯丝不被氧化。 （4）有一个受电子轰击而辐射X射线的物体（阳极靶） 三、X射线管的阴极体作用： ①使电子初聚焦：达到初聚焦作用，增加X线的产生率。 ②防止二次电子危害：阴极体可收集二次电子，防止危害。 四、阳极的作用： 1,、是一个导电体，它接收从阴极发射出的电子并将它们传导至与X射线管相连的电缆， 2、使其能返回高压发生器； 3、为靶提供机械支撑；良好的热辐射体。 五、焦点： 1、实际焦点：灯丝发射的电子，经聚焦加速后，撞击在阳极靶上的面积。 2、有效焦点：X射线管的实际焦点在垂直于X射线管轴线方向上投影的面积，即X射线照射在胶片上的有效面积。 3、补充：影响焦点大小的因素有哪些？ 答：灯丝的形状、大小及在阴极体中的位置、管电流、管电压和阳极的靶角θ有关。管电流升高，焦点变大；管电压升高，焦点变小。 4、实际焦点和有效焦点大小的影响： 答：实际焦点面积增大，散热好，但有效焦点面积也增大，胶片影像模糊；实际焦点面积减小，阳极靶单位面积上的电子密度增大，实际焦点温度增大，阳极损坏； 5、焦点对成像的影响： 有效焦点越小，影像越清晰； 有效焦点为点光源时：胶片图象边界清晰； 有效焦点为面光源时：胶片图象边界模糊 有半影；半影大小为： d（小焦点，短距离）； 管电流增大，焦点增大，影像质量下降； 管电压增大，焦点增大，影像质量下降；

医学影像成像原理复习题汇编

㈠名词解释 ⒈CT值：CT影像中每个像素所对应的物质对X线线性平均衰减量大小的表示。CT值定义为 将人体被测组织的吸收系数与水的吸收系数的相对值 ⒉TR（重复时间）：从90°脉冲开始至下一次90°脉冲开始的时间间隔。 ⒊SNR（信噪比）：图像中的信号能量与噪声能量之比。 ⒋PACS（图像存档与传输系统）：是适应医学影像领域数字化、网络化、信息化发展势的要求，一数字成像、计算机技术和网络技术为基础，以全面解决医学影像获取、显示、处理、储存、 传输和经管为目的的综合性规划方案及系统。 ⒌螺距：（pitch,P）有关螺旋CT的一个概念。对单层螺旋CT，各厂家对此定义是统一的, 即螺距=球管旋转360度的进床距离/准直宽度。也即扫描时床进速度与扫描层厚之比。 ⒍阳极效应：又称足跟效应，是指在通过X线管长轴且垂直于有效焦点平面内，近阳极端X线 强度弱，近阴极端强，最大值约在10°处，其分布是非对称性的，这种现象称为阳极效应。阳极倾角越小，阳极效应越明显。 ⒎自旋-晶格弛豫：又称纵向弛豫(longitudinal relaxation)或T1弛豫。指平行于外磁场Bo方向的磁化矢量的指数性恢复的过程。 ⒏灵敏度：（Sensitivity）也称敏感度，在MR范畴内，是反映磁性核的MR信号可检测程 度的指标。 ㈡简答与分析论述题 ⒈分析CR成像基本原理 答：X射线入射基于光激励荧光粉（PSP）的成像板（IP）产生一帧潜影（latent image），潜影存储于成像板中。用激光激励成像板，成像板会发射出和潜影能量分布一致的光，这些光 被捕捉后被转换成电信号，从而潜影被转换成可以传输和存储的数字图像。 ⒉分析MRI空间分辨力优化的方法与作用 答：⑴调整扫描矩阵、FOV 扫描矩阵的大小决定序列中相位编码梯度的步数及频率编码步数，即数据的采样点数。FOV一定时，相位编码步数越多，体素的尺寸就越小，图像分辨力就越高。 ⑵调整层面厚度为了尽量减小部分容积效应的影响，一般应该选择较薄的层面进行扫描。 ⑶增加NEX ⒊简述MRI成像过程 答：通过对静磁场(Bo)中的人体施加某种特定频率的射频脉冲(RF)电磁波，使人体组织中的 氢质子受到激励而发生磁共振现象，当RF脉冲中止后，氢质子在弛豫过程中发射出射频信号，被接收线圈接收，再利用梯度磁场进行空间定位，最后进行图像重建而成像。 ⒋磁共振成像系统主要有哪几部分组成？ 答：磁体、梯度系统、射频系统和计算机系统组成。 ⑴磁铁系统 ①静磁场：又称主磁场。 ②梯度场：用来产生并控制磁场中的梯度，以实现NMR信号的空间编码。这个系统有三组线圈，产生x、y、z三个方向的梯度场，线圈组的磁场叠加起来，可得到任意方向的梯度场。 ⑵射频系统 ①射频（RF）发生器：产生短而强的射频场，以脉冲方式加到样品上，使样品中的氢核产生NMR现象。 ②射频（RF）接收器：接收NMR信号，放大后进入图像处理系统。 ⑶计算机图像重建系统 由射频接收器送来的信号经A/D转换器，把模拟信号转换成数学信号，根据与观察层面各体 素的对应关系，经计算机处理，得出层面图像数据，再经D/A转换器，加到图像显示器上， 按NMR的大小，用不同的灰度等级显示出欲观察层面的图像。 ⒌何为薄层扫描，其优点是什么？