数字医学图像处理：期末复习重点

"该文档是关于数字医学图像的期末复习资料，主要涵盖了图像线性变换、开窗变换、图像镜像、局部均值法以及图像缩放等关键知识点，并提供了Java代码实现双线性插值放大的方法。" 在数字医学图像处理中，图像线性变换是一种基本操作，其公式为y = a * x + b，其中a和b是常数，x和y分别代表变换前后的像素值。这种变换可以用来调整图像的亮度和对比度，以适应不同的观察需求。 开窗变换是医学图像显示中的重要技术，表达式为y = 255 * (x - cw + ww / 2) / ww，其中x是原始像素值，y是变换后显示的像素值，cw是窗位，ww是窗宽。窗位决定了图像的中心灰度值，窗宽则决定了图像的显示范围，通过改变这两个参数，可以突出显示图像中的特定灰度区间，帮助医生识别感兴趣的部分。 图像的镜像操作用于创建图像的翻转效果。水平镜像公式为x1 = w - x0，y1 = y0，表示图像在水平方向上每个像素的x坐标反向，而y坐标保持不变；垂直镜像的公式为x1 = x0，y1 = h - y0，表明图像在垂直方向上每个像素的y坐标反向，x坐标不变。 局部均值法是图像平滑处理的一种，通过计算像素邻域内的平均值来替换当前像素的值，以消除噪声。在这个过程中，首先确定一个范围，如X0 = x1/k到(x1+1)/k-1，Y0 = y1/k到(y1+1)/k-1，然后计算这个范围内所有像素的均值。 图像缩放是图像处理中的常见任务，包括缩小和放大。直接缩小法利用缩放系数0.5，将原图像的(1,1)位置的像素映射到新图像的(2,2)位置，以此类推。双线性插值是一种更高级的放大方法，通过四个相邻像素的插值计算得到目标位置的像素值，以提高放大后的图像质量。给出的Java代码`zoomSxx`函数实现了双线性插值放大，它首先创建一个新图像，然后遍历新图像的每个像素，根据缩放系数和原图像的像素值进行插值计算，填充新图像。 这份复习资料涵盖了数字医学图像处理中的核心概念和技术，对理解和处理医学图像数据有重要的指导意义。