醫(yī)學(xué)圖像處理與分析

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)量的評價
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 圖像的運算
2.1圖像的點運算
2.1.1點運算的定義
2.1.2點運算的應(yīng)用
2.2圖像的算術(shù)運算
2.2.1算術(shù)運算的定義
2.2.2算術(shù)運算的應(yīng)用
2.3圖像的幾何運算
2.3.1幾何運算的定義
2.3.2幾何運算的應(yīng)用
2.4圖像的邏輯運算
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)域增長或分裂的分割
4.3.1區(qū)域增長
4.3.2區(qū)域分裂和合并
4.4分割效果的評價
4.4.1分割效果評價的目的
4.4.2評價分割效果的方法和測度
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 圖像的識別
7.1圖像相似性的測量
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)練及性能測量
7.3.4樣本的規(guī)格化
參考文獻(xiàn)