医学图像处理:层次结构与关键技术
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更新于2024-07-02
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医学图像处理技术是一门多学科交叉的领域,其核心在于如何利用数学、光学等基础知识,以及计算机科学的方法和技术,对来自各种观测系统的图像进行采集、分析、处理和理解。本课程的概要主要涵盖了以下几个关键知识点:
1. 图像的基本概念:图像被视为客观世界的二维表示,通过传感器捕捉,可以用二维数组f(x,y)来表达,其中x和y代表空间坐标,f则表示在该点的属性值。数字图像则是指在计算机中处理的图像,其特点是空间坐标和属性值均为离散且可取任意实数。
2. 图像工程:图像工程是将众多图像技术整合到一个统一框架下的研究,它不仅包括传统的图像处理,还涉及到图像理解、分析等高级处理过程。它与人工智能、模式识别、计算机视觉、计算机图形学等领域密切相关,应用于生物医学、遥感、通信等多个领域。
3. 图像处理层次结构:图像处理通常按抽象程度划分,包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次。图像处理侧重于图像变换,如增强、滤波等;图像分析则关注目标检测和测量,生成数据;而图像理解则是基于分析的结果,理解和解释图像中对象的关系,为决策提供依据。
4. 人眼的视觉特性:人眼具有亮度适应性,能够感知非常广泛的亮度范围,但这种适应性限制了同时识别的亮度范围。这在图像处理中需要考虑,因为模拟人眼视觉特性的算法是关键部分。
5. 狭义图像处理:狭义的图像处理通常涉及预处理、增强、分割、重建等操作,旨在优化图像质量,支持后续的自动识别任务。例如,图像去噪、锐化、色彩校正都是常见的图像处理步骤。
学习医学图像处理技术意味着掌握一系列的技术工具和理论,从底层的数据采集和编码,到高层的特征提取和理解,都是课程的重要组成部分。理解这些概念和技术对于在医疗诊断、遥感应用、科研等领域开展工作至关重要。
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2021-11-12 上传
2021-10-27 上传
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