医学图像处理基础

图像采样的步骤:
(1)沿垂直方向按一定的间隔,从上到下沿水平方向以直线扫描的方式,取出各个水行上的灰度值的一维扫描信息,从而得到图像每行的灰度值阵列,即一组一维的连续信号。
(2)再对一维扫描信号按一定的时间间隔采样得到离散信号。即图像采样是先通过在垂直方向上的采样,然后得到结果再沿水平方向采样两个步骤来完成。

二、量化
经过采样以后,模拟图像已经被分解成时间和空间上离散的像素,但这些像素的取值仍然是连续量。
量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值来表示的过程。一般量化用整数。
将连续图像的像素值分布在[Zi,Zi+1]范围内的点的取值量化为qi+1,称为灰度值或灰阶。把真实值Z与量化值qi+1之差称为量化误差,把表示对应于各个像素的暗亮程度称为灰度等级或灰度标度。
对于处理文字或图形时,各个像素只需要有“0”与“1”两个值,即1bit量化就足以满足描述字迹或线条与背景之间的差别。这种用1bit信息表示的图像称为二值图像。对于风景、人物照片来说,则至少需要使用32~64(>5bit)灰度级来表示。
一般等间隔量化称为均匀量化,非等时间隔量化称为非均匀量化。均匀量化是简单的把采样值的灰度范围等间隔的分割并进行量化,这种量化方法称为线性量化。非均匀化是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差最小的原则进行量化的方法。具体的做法就是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度范围,量化间隔小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些。

第二节 数字图像的数值描述

第三节 数字图像的类型
静态图像可以分为矢量图、位图,位图也称为栅格图像。
矢量图,是用一系列绘图指令来表示一幅图。这种方法的本质是用数学公式描述一幅图像。图像的每一个形状都是一个完整的数学公式。优点在于:一是它的文件数据量很小;二是图像质量与分辨率无关。缺点:不易绘制色调丰富或色彩变化太多的图像,而且绘制出来的图像不是很逼真。
位图,是利用许多像素点来表示一幅图像,每个像素具有颜色属性和位置属性。位图
又可以分为4种:线画稿(lineArt)、灰度图像(grayScale)、索引颜色图像(index color)和真彩色图像(true Color)。

一 位图
(1)单色图像
单色图像只有黑白两种颜色,一个像素仅占1bit,0表示黑,1表示白,或相反。

(2)灰度图像
灰度图像中,像素灰度级通常用8bit表示,所以每个像素都是介于黑色和白色之间的256(2的8次)种灰度中的一种。

(3)索引图像
索引图像把像素值直接作为索引颜色的序号,根据索引颜色的序号就可以找到该像素的实际颜色。
(4)真彩色图像
“真彩色”是RGB颜色的另一种流行的叫法。真彩色是写到磁盘上的图像类型,而RGB颜色是指显示器的显示模式。RGB图像的颜色是非映射的,它可以从系统的“颜色表”里自由获取所需的颜色,这种图像文件里的颜色直接与PC机上的显示颜色相对应。在真彩色图像中,每一个像素由红、绿、篮三个字节组成,即每一个像素的颜色有存储在相应位置的红、篮、绿分量共同决定。每个字节为8bit,表示0~255之间的不同的亮度值,这三个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。彩色图像不能用一个矩阵表示,一般是用三个矩阵同时进行描述。

二 位图有关术语
(1)像素、点、样点
计算机中,图像是由显示器上许多光点组成的,将显示在显示器上的这些点(光的单元),称为像素。扫描一幅图像时,需设置扫描仪的分辨率,分辨率决定了扫描仪从源图像里每英寸取多少个样点。扫描仪将原图像看成由大量的网格组成,然后从每个网格里取出一个点,用该点的颜色代表这一网格里所有的颜色值,这些别选中的点就是样点。
(2)分辨率
经过采样和量化两个步骤的数字化过程,可以把一幅模拟图像转化成数字图像。转化成数字图像的质量是由采样间隔和量化的灰度等级两个参数来决定的。因此,由模拟图像转化成的数字图像的质量一般由两个指标来衡量,即图像的空间分辨率和密度分辨率。

第四节 图像文件格式
BMP GIF JPEG DICOM

第五节 数字图像的灰度直方图
一 直方图的概念
灰度直方图反映一幅图像的总体灰度分布,是灰度级的函数,它表示图像中具有灰度级的像素个数,反映图像中每种灰度出现的频率。

直方图能体现整幅图像的平均明暗和对比度特性。一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大,这样的图像其较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰,一个自然的想法是使图像的灰度动态范围变大,并且让灰度频率较小的灰度级经过变换后其频率变得更大一些,从而使像素个数增多以醒目,即应将变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内区域均衡。

二 直方图的性质
灰度直方图具有以下三个重要的性质:
(1)灰度直方图表征了图像的一维信息,不表示图像的空间信息,即图像所有的空间信息全部丢失了。
(2)灰度直方图与图像之间的关系是多对一的映射关系。
(3)子图直方图之和为整幅图的直方图。

三 直方图的用途
1. 评价成像条件
根据图像灰度直方图,分析图像在成像过程(或数字化过程中)是否合理的使用了灰度动态范围。
2. 进行图像增强处理
根据图像的灰度直方图,设计一种灰度映射函数,实现处理后图像的像素尽可能充分地使用灰度动态范围,或将灰度映射到色彩空间,以不同的颜色强化图像的灰度变化。
3. 进行图像的分割
根据图像的灰度直方图,将像素分割成不同类别,实现不同景物的提取。直方图对物体与背景有较强对比的景物的分割特别管用,可以确定图像二值化的阈值。
4. 进行图像的压缩
利用灰度直方图的统计信息,设计一种编码方案,让具有最多像素的灰度以最小的字长表示,从而用最少的数据量表达整幅图像。

第六节 图像像素间的基本关系
像素间基本关系的描述是基于像素邻域处理算法的基础。

一 像素邻域
(1)像素的4邻域
坐标为(x,y)的像素p有4个水平和垂直的相邻像素。

(二)像素的4个对角邻像素

(3)像素的8邻域

二 邻接性、连通性、区域和边界
(一)邻接性
令V是用于定义邻接性的灰度值集合。在二值图像中,如果把具有1值得像素归入邻接的,则V={1}。在灰度图像中,概念也是一样的,但是集合V一般包含更多的元素。
(二)连通性
从具有坐标(x,y)的像素p到具有坐标(s,t)的像素q的通路是特定像素序列。另S代表一幅图像中的像素的子集。如果S中全部像素之间存在一个通路,则可以说两个像素p和q在S中是连通的。对于S中的任何像素p,S中连通到该像素的像素集叫做S的连通分量。如果S仅有一个连通分量,则集合S叫做连通集。
(三)区域
另R是图像中的像素子集。如果R是连通集,则称R为一个区域。
(四)边界

第三章 医学图像的运算

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