医学图像处理：从X射线到MRI的数字革命

"该资源是关于医学图像处理的课程材料，涵盖了医学图像的国内外技术现状、发展趋势以及技术开发的目标和任务。重点讲述了数字图像处理的相关概念，包括模拟图像与数字图像的区别，特别是数字图像的像素定义和灰度级别的表示。此外，提到了几位因在成像技术领域做出重大贡献而获得诺贝尔奖的科学家，如伦琴、Hounsfield、Cormack、Bloch、Purcell、Ernst、Lauterbur和Mansfield。课程内容还涉及了图像的数字化过程，例如采样和量化，以及灰度图像的数值矩阵表示。" 在医学图像处理这一领域，数字图像处理是一项至关重要的技术。它涉及将物理图像转化为可由计算机处理的数字形式，以便进行分析、增强、存储和传输。伦琴的X射线发现开启了医学成像的新纪元，而CT（计算机断层扫描）的发明进一步推动了医学诊断的精确度，其发明者Hounsfield和Cormack因此获得了诺贝尔奖。NMR（核磁共振）现象的发现和后续的MRI（磁共振成像）技术的发展，使得非侵入性的体内结构观察成为可能，Ernst、Lauterbur和Mansfield也因此获得了诺贝尔奖项。 数字图像由像素组成，每个像素代表图像中的一个小区域，包含位置和灰度值两个关键属性。对于单色图像，灰度值通常用0到255之间的数字表示，其中0代表黑色，255代表白色，其他数值则代表不同灰度层次。采样和量化是将连续的物理图像转换为离散的数字图像的关键步骤，采样决定了图像的空间分辨率，量化则影响图像的灰度分辨率。 课程内容通过一个具体的128x128灰度图像示例，展示了数字图像的数值矩阵表示，强调了每个像素对应的灰度级。这种表示方式对于理解图像数据的结构和进行图像处理算法的实现至关重要。无论是简单的图像增强操作，如对比度调整，还是复杂的图像分析任务，如分割、识别和重建，都基于这些基本概念和数字图像的表示方法。