医学图像处理复习大纲_sk

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1、《医学图像处理》课程复习大纲题型:选择题（20分）、判断题（10分）、填空简答题（10分）、分析计算题（60分）第一章绪论1.数字图像处理研究的主要内容：图像变换，图像的数字化，图像增强，图像恢复（也叫图像复原），图像编码（也叫图像压缩），图像重建，图像分析，图像分割。（大体了解每个含义）。l几何处理：(geometricalprocessing)坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动、多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等l算术处理：(Arithmeticprocessing)对图像施以＋、－、×、÷等运算，主要针对像素点的处理，如医学图像的减影处

2、理l图像增强：(ImageEnhancement)突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释方法：直方图增强、伪彩色增强法、窗口技术l图像复原：(ImageRestoration)去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目噪声包括随机噪声和相干噪声随机噪声干扰表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰方法：维纳滤波、逆滤波、同态滤波l图像重建：(ImageReconstruction)从数据到图像的处理。也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像方法：代数法、迭代法、傅立叶反投影法、卷积反投影法等l图像编码：(ImageEncod

3、ing)减少数据存贮量，降低数据率以减少传输带宽，压缩信息量，便于特征抽取，为识别作准备第一代编码：PCM、DPCM、△M，变换编码中的DFT、DCT、Walsh-Hadamard等第二代编码：金字塔编码法、Fractal编码、基于神经元网络的编码方法、小波变换编码法、模型基编码法l图像识别：(ImageRecognition)统计识别法；句法结构模式识别法；模糊识别法。l图像理解：(ImageUnderstanding)该处理输入的是图像，输出的是一种描述，利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容l图像分割：按照应用的要求将图像分割成一

4、块块区域，目的是将感兴趣的对象提取出来2.几个重要的概念:视觉特征(如：视觉系统的可视波长范围，韦伯定理同时对比度,马赫效应（当亮度发生跃变时，会有一种边缘增强的感觉，视觉上会感到亮侧更亮，暗侧更暗）)、图像信息的熵（定义，熵的最大和最小值出现在什么情况下），能量谱和功率谱l人眼可见的波长范围是390~780nml同时对比效应：人眼对某个区域感觉到的亮度不仅依赖于它的自身亮度，还与它的背景有关l视觉遮蔽：当背景存在明显的空间或时间变化时，辨别亮度变化的门限增加l韦伯定理：如果一个物体的亮度与周围背景I有刚刚可以察觉到的差别△I，则△I和I的比值是I的函数，且该比值在一定

5、的亮度范围内近似不变，该比值称为韦伯比韦伯定理说明人眼视觉系统对亮度的对比度敏感，而非亮度值本身低照度，韦伯比高，亮度分辨能力差；高照度，韦伯比低，亮度分辨能力强重现图片只需要重现物体间的对比度即可l马赫带效应：人眼所感觉到的亮度并不是亮度的简单函数，视觉系统有趋于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象视觉系统在不同亮度区域边缘周围存在“欠调”和“过调”现象实际各色带的亮度恒定，但是感觉条带边缘亮度有变化，边缘亮的一边更亮，暗的更暗l图像信息的熵：信源X发出的xj（j=1,2,…,n）共n个随机事件的自信息统计平均，即H(X)称为信源X的“熵”，即信源X发出任意一个随机

6、变量的平均信息量。图像中，某种幅度值出现的概率为P，则所包含的信息量为1）等概率事件的熵最大：此时，2）当P(x1)＝1时，P(x2)＝P(x3)＝…＝P(xj)＝0，熵最小信息熵是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率（离散随机事件的出现概率）。一个系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个系统越是混乱，信息熵就越高。信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量l能量谱和功率谱：帕塞瓦尔定理：能量谱：单位频率的信号能量，记为在频带内的信号能量为信号在整个频率范围内的总能量：功率谱：单位频率的信号功率，记为在频带范围内的总功率：幅度谱：相位谱：

7、功率谱：2.图像质量评价指标：均方误差，信噪比l均方误差：变换前后的差异l平均绝对值误差：l峰值信噪比：第一章图像文件的格式1.BMP文件结构，占用的字节数，能够计算一幅bmp格式图像所占用字节数。lBMP文件格式：图像文件头：14字节bfType、bfSize、bfOffBits、两个保留字节图像信息头：40字节biSize、biwidth、biHeight、biBitCount、biClrUsed等调色板：4字节*位图中实际所用的颜色索引数若biClrUsed=0表示使用所有调色板项即1,4,8位图分别有2,16,256个项若biCl