导语

  

内容提要

  

    《医学数字图像处理及应用》是作者张兆臣、李强、张春玲、王红梅、尚宪刚等根据课题组几年来的医学数字图像方面的教学和科研实际工作，参考了国内外最新的研究成果撰写而成。主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像运算与变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。附录程序是在总结多年教学、科研经验的基础上用Visual Basic语言编写而成的，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法。
    本书以实用为主，系统地论述了医学数字图像处理的基本理论和基本方法、技术。适合作为高等院校数字图像专业、医学信息专业的学生作为教材，也可作为医学数字图像处理爱好者的参考书。

第1章  绪论
  1.1 概述
    1.1.1 数字图像处理发展史
    1.1.2 数字图像处理的基本特点
    1.1.3 数字图像处理的优点
    1.1.4 数字图像处理的发展动向
  1.2 数字图像的形成
    1.2.1 抽样
    1.2.2 图像抽样方法
    1.2.3 量化
    1.2.4 图像量化方法
  1.3 数字图像处理的主要研究内容及应用
    1.3.1 数字图像处理的主要研究内容
    1.3.2 数字图像处理的应用
  1.4 数字图像处理系统的基本组成
  1.5 医学数字图像处理系统的构成
    1.5.1 医学图像的概念及特点
    1.5.2 医学图像处理设备
  1.6 医学数字图像的数据源
    1.6.1 医学X线成像
    1.6.2 显微医学成像
    1.6.3 核医学图像
    1.6.4 体表医学图像
    1.6.5 超声医学图像
    1.6.6 医学断层图像
    1.6.7 磁共振成像
    1.6.8 PET成像
    1.6.9 医用LCD液晶显示器
  1.7 医学数字图像的主要研究内容
第2章  图像与视觉
  2.1 概述
    2.1.1 图像质量评价与视觉的心理
    2.1.2 画面组成和视觉心理
    2.1.3 视觉的时空频率分析
    2.1.4 视觉生理和模型的研究
  2.2 光辐射
    2.2.1 可见光
    2.2.2 相对视敏度
    2.2.3 光源的辐射功率波谱
    2.2.4 可见光的度量
    2.2.5 黑体辐射与色源
    2.2.6 标准光源
    2.2.7 辐射谱分解及反射率
  2.3 视觉系统
    2.3.1 视觉现象
    2.3.2 视觉系统的基本构造
  2.4 光度学
  2.5 彩色视觉
    2.5.1 物体的颜色
    2.5.2 三基色原理和混色方法
    2.5.3 彩色视觉
    2.5.4 彩色量
  2.6 人眼成像原理
第3章  数字图像的数据结构及基本统计特征
  3.1 数字图像的基本数学模型
  3.2 数字图像的数据结构及格式文件
    3.2.1 图像的数据结构
    3.2.2 图像的格式文件
  3.3 数字图像的统计特征
    3.3.1 图像的基本统计量
    3.3.2 概率分布及直方图
第4章  数字图像的运算与变换
  4.1 数字图像的点运算
    4.1.1 数字图像的点运算概述
    4.1.2 数字图像的代数运算
  4.2 数字图像的几何运算
    4.2.1 概述
    4.2.2 几何变换基础——齐次坐标
    4.2.3 图像的位置变换
    4.2.4 图像的形状变换
  4.3 数字图像的傅里叶变换
    4.3.1 1-D连续函数的傅里叶变换
    4.3.2 1-D离散傅里叶变换
    4.3.3 2-D连续函数的傅里叶变换
    4.3.4 2-D离散傅里叶变换
    4.3.5 2-D傅里叶变换的性质
    4.3.6 快速傅里叶变换
  4.4 数字图像的沃尔什变换
    4.4.1 正交函数的概念
    4.4.2 拉格尔函数
    4.4.3 沃尔什函数
    4.4.4 沃尔什变换
  4.5 数字图像的哈达玛变换
    4.5.1 1-D离散哈达玛变换
    4.5.2 2-D离散哈达玛变换
  4.6 数字图像的离散余弦变换
    4.6.1 1-D离散余弦变换
    4.6.2 2-D离散余弦变换
  4.7 数字图像的霍特林变换
  4.8 数字图像的小波变换
    4.8.1 离散小波变换
    4.8.2 2-D小波
    4.8.3 小波包
    4.8.4 Mallat算法
第5章  数字图像的增强及应用
  5.1 图像的直方图增强
    5.1.1 对比度扩展
    5.1.2 非线性变换
    5.1.3 直方图调整
  5.2 图像的平滑处理
    5.2.1 局部平均法
    5.2.2 阈值法
    5.2.3 空间域低通滤波
    5.2.4 频域低通滤波法
    5.2.5 多帧平均法
  5.3 图像的锐化处理
    5.3.1 空间域图像锐化
    5.3.2 频率域高通滤波
  5.4 图像的彩色增强
    5.4.1 伪彩色处理
    5.4.2 假彩色处理
  5.5 图像彩色变换
    5.5.1 颜色模型
    5.5.2 彩色变换
    5.5.3 图像的彩色变换
  5.6 二值图像处理
    5.6.1 图像的二值化
    5.6.2 二值化图像处理
  5.7 图像的同态增强
  5.8 图像的非线性滤波
    5.8.1 图像的中值滤波
    5.8.2 选择平均法
    5.8.3 加权平均法
第6章  数字图像的恢复及几何校正
  6.1 图像退化的数学模型
    6.1.1 一维离散退化模型
    6.1.2 2-D离散退化模型
  6.2 图像退化的参数估计
    6.2.1 点扩散函数的估计
    6.2.2 噪声功率谱的估计
  6.3 图像的非约束恢复
    6.3.1 逆滤波
    6.3.2 消除匀速直线运动模糊
  6.4 图像的约束恢复
    6.4.1 最小二乘方滤波器和Wiener滤波器
    6.4.2 最小二乘方恢复
  6.5 图像的同态滤波复原
  6.6 图像的几何校正
    6.6.1 空间几何坐标变换
    6.6.2 像元值的内插
    6.6.3 控制点的确定
第7章  数字图像的编码
  7.1 数字图像的编码的分类
  7.2 图像的PCM编码
    7.2.1 PCM编码的基本原理
    7.2.2 PCM编码的量化噪声
    7.2.3 编码器
    7.2.4 非线性PCM编码
    7.2.5 亚奈奎斯特采样PCM编码
  7.3 图像的预测编码
    7.3.1 无损预测编码
    7.3.2 有损预测编码
  7.4 图像的熵编码
    7.4.1 概述
    7.4.2 哈夫曼编码方法
    7.4.3 香农编码法
  7.5 图像的变换编码
    7.5.1 变换编码的策略
    7.5.2 变换编码的方法
  7.6 图像的分形编码
    7.6.1 分形编码方法与步骤
    7.6.2 自动分形图像编码
  7.7 图像的小波变换编码
    7.7.1 小波变换编码一般方法
    7.7.2 利用正交小波变换实现图像编码
    7.7.3 图像编码的KL变换及小波包快速算法
第8章  数字图像分析
  8.1 图像分割方法
    8.1.1 阈值法
    8.1.2 边缘检测
  8.2 图像的纹理分析
    8.2.1 直方图特征
    8.2.2 傅里叶特征
    8.2.3 灰度共生矩阵特征
    8.2.4 纹理边缘的检测
    8.2.5 纹理区域分割
  8.3 形状分析的细化
  8.4 图像特征的描绘方法
    8.4.1 区域描绘
    8.4.2 关系描绘
    8.4.3 相似性描绘
第9章  图像测量与医学图像重建
  9.1 图像的几何测量
    9.1.1 长度测量
    9.1.2 面积和周长测量
    9.1.3 角度测量
  9.2 形状分析
    9.2.1 圆形度
    9.2.2 矩形度
    9.2.3 中心矩
    9.2.4 主轴
    9.2.5 链码及形状分析
  9.3 图像的特征值提取
    9.3.1 图像的特征
    9.3.2 图像的特征值提取概述
  9.4 医学图像重建
  9.5 医学图像重建方法
    9.5.1 方程联立法
    9.5.2 迭代法
    9.5.3 二维傅里叶变换法
    9.5.4 反投影法
  9.6 图像三维可视化
    9.6.1 面绘制
    9.6.2 体绘制
    9.6.3 体数据二维重建
附录A  常用数字图像处理英文词条
附录B  常用医学数字图像处理Visual Basic程序
附录C  医学图像的实际处理效果图