医学图像处理：层次结构与关键技术

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。