视觉感知与图像处理：从医学图像到人类视觉机制

"本文主要探讨了视觉感知的本质和图像处理技术在医学图像分析中的应用。视觉感知被定义为从外界获取图像并转化为大脑内部表象的过程。文章详细介绍了图像的数字化，包括采样、分辨率和量化等关键步骤，并讨论了与之相关的视觉特性及其局限性。" 在图像处理技术中，视觉感知是核心概念之一。它涉及到从眼睛接收到光线，到大脑解析这些信息形成视觉体验的整个过程。视觉低级感知层次主要涉及光图像在视网膜上的成像，随后由视觉接收器转化为神经电信号，并通过视神经传递至大脑。这一过程确保了我们能够理解和解析周围环境。 医学图像分析是一个重要的应用领域，它利用图像处理技术来理解和解析医学图像，如CT、MRI或X射线图像。图像的数字化是这个过程的基础，包括采样、量化和分辨率的确定。采样是指将连续图像转换为离散像素的过程，采样间隔的选择至关重要，因为它直接影响图像质量和可能出现的频率混叠问题。分辨率则描述了像素对应实际物体尺寸的比例，可以以像素/英寸或像素/厘米为单位表示。 量化是将像素的亮度信息转化为数字的过程，通常使用8位量化，即0到255的灰度级别来表示黑白。低于特定位数的量化可能会导致伪轮廓现象，影响图像质量。量化可以分为均匀量化和非均匀量化，前者在灰度范围内等间隔划分，后者根据像素出现的频率调整间隔。 在理解视觉特性和人类视觉系统的限制时，我们必须考虑人类对光强度、空间清晰度、运动感知、距离和面积估计、光谱响应以及颜色识别的敏感度。尽管人类视觉在许多方面表现出色，但也存在明显的弱点，如对非可见光谱的不敏感、固定的视场角和有限的空间及灰度分辨率，以及对快速变化图像的处理能力不足等。 这些视觉特性对图像处理技术提出了挑战，同时也启发了各种算法和技术的发展，如增强对比度、降噪、边缘检测等，以克服人类视觉系统的局限性。通过模拟和改进人类视觉，图像处理技术能够在医疗诊断、安全监控等多个领域发挥重要作用，帮助我们更有效地理解和解析复杂的图像信息。