醫(yī)學(xué)圖像處理課件整理

數(shù)字圖像處理第二章圖像處理基礎(chǔ)數(shù)字圖像處理第二章圖像處理基礎(chǔ)本章要點(diǎn)采樣量化分辨率彩色模型圖像格式視頻制式本章要點(diǎn)采樣圖像的離散化連續(xù)圖像

數(shù)字圖像目的:便于計(jì)算機(jī)處理空間采樣對(duì)應(yīng)的指標(biāo):分辨率(Resolution)如:512×512像素(Pixel)幅值量化對(duì)應(yīng)的指標(biāo):灰度級(jí)

(Greylevel)256級(jí),28級(jí),8bit圖像的離散化連續(xù)圖像數(shù)字圖像圖像離散化的示意圖二維采樣定理(Nyguist準(zhǔn)則)1/△x,1/△y≥2倍的圖像函數(shù)上限頻帶圖像離散化的示意圖二維采樣定理(Nyguist準(zhǔn)則)一幅圖像的灰度分辨率越高,它所能夠表現(xiàn)的細(xì)節(jié)就越細(xì).如果灰度分辨率不夠高的話,圖像的細(xì)節(jié)就會(huì)丟失,甚至出現(xiàn)圖像模糊和馬賽克現(xiàn)象圖像離散化的示意圖圖像離散化的示意圖曹沖稱(chēng)象與離散化曹沖稱(chēng)象與離散化640×480像素分辨率不同圖像的比較640×480像素分辨率不同圖像的比較320×240像素分辨率不同圖像的比較320×240像素分辨率不同圖像的比較160×120像素分辨率不同圖像的比較160×120像素分辨率不同圖像的比較80×60像素分辨率不同圖像的比較80×60像素分辨率不同圖像的比較從粗到細(xì)的觀察分辨率不同圖像的比較從粗到細(xì)的觀察分辨率不同圖像的比較圖像的色彩在醫(yī)學(xué)圖像分析和應(yīng)用中起著重要作用組織切片的光學(xué)照片數(shù)字化后就采用彩色圖像數(shù)據(jù)格式,可以較真實(shí)地反映組織特性CT、MRI等掃描圖像本身是沒(méi)有顏色的.臨床掃描的醫(yī)學(xué)圖像多是灰度圖像,一般有256個(gè)灰度分度或更多.人的肉眼能夠直接分辨的灰度等級(jí)只有16個(gè)左右,但是人眼對(duì)色彩的微小變化較為敏感醫(yī)學(xué)上往往用人工方法給這些圖像賦予一些顏色,將這些灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像增強(qiáng)人們對(duì)圖像的分辨和理解.為了與物體固有的真顏色予以區(qū)別,這種人工色彩被稱(chēng)作假彩色或偽彩色

彩色編碼方法圖像的色彩在醫(yī)學(xué)圖像分析和應(yīng)用中起著重要作用彩色編碼方法彩色模型彩色模型牛頓的三棱鏡實(shí)驗(yàn)彩色模型牛頓的三棱鏡實(shí)驗(yàn)彩色模型彩色模型彩色模型RGBCMYHSV(HIS)YUVYCrCb彩色模型RGB彩色模型盡管彩色圖像的色彩多種多樣,它們都可分解為三種基本的成分,即可以用紅(Red)、綠(Green)、藍(lán)(Blue)三種基色的組合表示顏色模型——RGBR波長(zhǎng)700nmG波長(zhǎng)546.1nmB波長(zhǎng)435.8nm三基色盡管彩色圖像的色彩多種多樣,它們都可分解為三種基本的成分,即顏色模型——RGB顏色模型——RGBCMY-在印刷行業(yè),CMY分別是青色(Cyan),品紅(Magenta)和黃色(Yellow)三種油墨色CMY常用于從白光中濾去某種顏色,又被稱(chēng)為補(bǔ)色系統(tǒng)顏色模型——CMYCMY-在印刷行業(yè),CMY分別是青色(Cyan),品紅(Ma

Hypotheticalreflectancefunctionsforblueandyellowpaints.Bluepaintreflectsmostlightattheshortwavelengthsandabsorbslightoflongwavelengths.Yellowpaintreflectsmostlightatlongwavelengthsandabsorbslightatshortwavelengths.Becausebluepaintandyellowpaintbothreflectmiddle(greenappearing)wavelengthswhenblueandyellowpaintaremixedtogether,themixtureappearsgreen.藍(lán)色+黃色顏料得到綠色

CMY-在印刷行業(yè),CMY分別是青色(Cyan),品紅(Magenta)和黃色(Yellow)三種油墨色CMY常用于從白光中濾去某種顏色,又被稱(chēng)為補(bǔ)色系統(tǒng)CMY顏色模型與RGB顏色模型幾乎完全相同.差別僅僅在于前者的原點(diǎn)為白,而后者的原點(diǎn)為黑.前者是定義在白色中減去某種顏色來(lái)定義一種顏色,而后者是通過(guò)從黑色中加入顏色來(lái)定義一種顏色顏色模型——CMYCMY-在印刷行業(yè),CMY分別是青色(Cyan),品紅(Ma該模型經(jīng)常為藝術(shù)家所使用.這種格式反映了人類(lèi)觀察色彩的方式,同時(shí)也有利于圖像處理光照明暗給物體顏色帶來(lái)的直接影響就是亮度分量(V),所以若能將亮度分量從色彩中提取出去,而只用反映色彩本質(zhì)特性的色度、飽和度來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)分析,會(huì)獲得比較好的效果.這也正是HSV模型在彩色圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究中經(jīng)常被使用的原因顏色模型——HSV該模型經(jīng)常為藝術(shù)家所使用.這種格式反映了人類(lèi)觀察色彩的方式,顏色模型——HSV顏色模型——HSVHSV與RGB之間轉(zhuǎn)換關(guān)系顏色模型——HSVHSV與RGB之間轉(zhuǎn)換關(guān)系顏色模型——HSV主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)的彩色傳輸模型Y－黑白亮度分量,U,V－彩色信息用以顯示彩色圖像與RGB之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系顏色模型——YUV主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)的彩色傳輸模型顏色模型——YUV主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)方面,被廣泛的應(yīng)用在電視的色彩顯示等領(lǐng)域中顏色模型——YCrCb主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)方面,被廣泛的應(yīng)用在電視的色彩顯主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)方面,被廣泛的應(yīng)用在電視的色彩顯示等領(lǐng)域中與RGB之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系顏色模型——YCrCb主要用于彩色電視信號(hào)傳輸標(biāo)準(zhǔn)方面,被廣泛的應(yīng)用在電視的色彩顯不可見(jiàn)光的用途不可見(jiàn)光的用途不可見(jiàn)光的用途正常拍攝黑白色調(diào)紅外處理不可見(jiàn)光的用途正常拍攝黑白色調(diào)紅外處理不可見(jiàn)光的用途不可見(jiàn)光的用途不可見(jiàn)光的用途不可見(jiàn)光的用途偽彩色指圖像中象素的顏色與原灰度圖像中的灰度值有定量的轉(zhuǎn)換關(guān)系.典型的有金屬色(Metalcolor)與彩虹色(Rainbowcolor)兩種金屬色金屬在不同溫度下表面顏色不同.鐵等金屬在溫度較低時(shí)是暗黑色,在加溫后顏色會(huì)漸漸變紅,繼續(xù)提高溫度,就會(huì)變成白熾的顏色.金屬色是模擬金屬加熱過(guò)程,將原灰度圖像中象素的灰度按數(shù)值大小映射為相應(yīng)的顏色.即低灰度對(duì)應(yīng)黑色,強(qiáng)度高些對(duì)應(yīng)紅色,再高對(duì)應(yīng)白色等.偽彩色用金屬色表示的人腦MR圖像偽彩色指圖像中象素的顏色與原灰度圖像中的灰度值有定量的轉(zhuǎn)換關(guān)偽彩色指圖像中象素的顏色與原灰度圖像中的灰度值有定量的轉(zhuǎn)換關(guān)系.典型的有金屬色(Metalcolor)與彩虹色(Rainbowcolor)兩種彩虹色與金屬色原理一樣,只不過(guò)顏色與灰度的映射關(guān)系不同.彩虹色是將圖像灰度模擬可見(jiàn)光光譜中多種顏色轉(zhuǎn)換.順序不限于赤、橙、黃、綠、青、蘭、紫,只要有色彩與灰度值的對(duì)應(yīng)關(guān)系即可偽彩色(PseudoColor)用彩虹色表示的人腦巴金森病治療前后多巴胺含量分布的例子.藍(lán)色等較暗的顏色表示多巴胺濃度較低,紅、黃等暖色表示多巴胺濃度較高偽彩色指圖像中象素的顏色與原灰度圖像中的灰度值有定量的轉(zhuǎn)換關(guān)假彩色圖像的顏色只是為了突出圖像中的感興趣區(qū)或?qū)⒛骋粚?duì)象與周?chē)鷧^(qū)域區(qū)分開(kāi),會(huì)人為地賦予這些區(qū)域某種特定的顏色.這種顏色與原灰度圖沒(méi)有定量關(guān)系假彩色(FalseColor)各種顏色只是用來(lái)區(qū)分不同的腦葉,沒(méi)有其他含義假彩色圖像的顏色只是為了突出圖像中的感興趣區(qū)或?qū)⒛骋粚?duì)象與周色調(diào)值是用網(wǎng)點(diǎn)大小或疏密來(lái)表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)如印刷復(fù)制品所表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)

半色調(diào)(Halftone)色調(diào)值是用網(wǎng)點(diǎn)大小或疏密來(lái)表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)半色調(diào)(Halfto色調(diào)值是用網(wǎng)點(diǎn)大小或疏密來(lái)表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)如印刷復(fù)制品所表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)

半色調(diào)(Halftone)色調(diào)值是用網(wǎng)點(diǎn)大小或疏密來(lái)表現(xiàn)的畫(huà)面階調(diào)半色調(diào)(HalftoTaggedimagefileformat(*.TIF)DOS,UNIX,andMacintoshimagesEncapsulatedPostScript(*.EPS)PublishingindustryformatGraphicalinterchangeformat(*.GIF)CompuServegraphicsformatBit-mappedformat(*.BMP)

MicrosoftWindowsformat圖像文件格式Taggedimagefileformat(*.TIPresentationmanager(*.BMP)IBMOS/2bit-mappedformatMacintosh(*.PICT)AppleMacintoshimagesJPEG(*.JPG)JointPhotographicsExpertsGroupMPEG(*.MPG)

MotionPictureExpertsGroup圖像文件格式Presentationmanager(*.BMP)圖像NTSC(NationalTelevisionSystemsCommittee)北美、日本等PAL(PhaseAlternationLine)歐洲、中國(guó)等SECAM(SystemeElectroniqueColorAvecMemoire)法國(guó)等視頻文件格式NTSC(NationalTelevisionSystCCD:charge-coupleddevices電荷耦合器件Scanning掃描Continuous連續(xù)的Discrete離散的Digitization數(shù)字化Sampling采樣Quantization量化Band-limitedfunction帶寬有限函數(shù)SNR:signal-to-noiseratio信噪比常用的術(shù)語(yǔ)CCD:charge-coupleddevices電ADC:analog-to-digitalconverter模數(shù)轉(zhuǎn)換器Pixel:pictureelement像素Gray-scale灰度Graylevel灰度級(jí)Gray-scaleresolution灰度分辨率Resolution分辨率Sampledensity采樣密度Pixelspacing像素間距Contrast對(duì)比度常用的術(shù)語(yǔ)ADC:analog-to-digitalconvertFrame幀F(xiàn)ield場(chǎng)Line行，線Interlacedscanning隔行掃描Framegrabber幀抓取器常用的術(shù)語(yǔ)Frame幀常用的術(shù)語(yǔ)BMP圖像文件的結(jié)構(gòu)可以分為如下三個(gè)部分文件頭位圖信息數(shù)據(jù)塊圖像數(shù)據(jù)Windows中將BMP圖像文件的文件頭分成兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BITMAPFILEHEADER:包含BMP文件的類(lèi)型、大小和數(shù)據(jù)位置等信息BITMAPINFOHEADER:包含BMP文件的尺寸定義等信息如果圖像文件還需要調(diào)色板數(shù)據(jù),則將其存放在文件頭信息之后BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式BMP圖像文件的結(jié)構(gòu)可以分為如下三個(gè)部分BMP圖像文件的數(shù)據(jù)文件頭是一個(gè)BITMAPFILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)文件頭位圖信息數(shù)據(jù)塊BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——文件頭文件頭是一個(gè)BITMAPFILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BMP圖位圖信息數(shù)據(jù)由一個(gè)位圖信息頭和一個(gè)顏色表組成位圖信息頭是一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BITMAPINFOHEADER.內(nèi)含有設(shè)備無(wú)關(guān)點(diǎn)陣位圖的尺寸和顏色格式信息BITMAPINFOHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——信息頭位圖信息數(shù)據(jù)由一個(gè)位圖信息頭和一個(gè)顏色表組成BMP圖像文件的數(shù)據(jù)段是可變長(zhǎng)的,其長(zhǎng)度由位信息頭中的biBitCount值決定,顏色表中的每一項(xiàng)是一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)RGBQUAD,項(xiàng)數(shù)由biBitCount值決定顏色表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——顏色表數(shù)據(jù)段是可變長(zhǎng)的,其長(zhǎng)度由位信息頭中的biBitCount數(shù)據(jù)段是可變長(zhǎng)的,其長(zhǎng)度由位信息頭中的biBitCount值決定,顏色表中的每一項(xiàng)是一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)RGBQUAD,項(xiàng)數(shù)由biBitCount值決定RGBQUAD的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——顏色表數(shù)據(jù)段是可變長(zhǎng)的,其長(zhǎng)度由位信息頭中的biBitCount位圖數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度由圖像尺寸、像素的位數(shù)和壓縮方式等共同決定實(shí)際尺寸可由文件頭中的第二項(xiàng)“文件大小”減去第五項(xiàng)“數(shù)據(jù)偏移值”得到注意事項(xiàng):由于存儲(chǔ)的要求,圖像的列數(shù)須為4的整數(shù)倍.否則的話,應(yīng)在每行的最后增補(bǔ)幾個(gè)0,使列數(shù)為4的整數(shù)倍.在使用應(yīng)用軟件或自己編程對(duì)已有圖像截取時(shí)必須注意這一點(diǎn)BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位圖數(shù)據(jù)位圖數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度由圖像尺寸、像素的位數(shù)和壓縮方式等共同決定BM數(shù)據(jù)格式圖例BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位圖數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式圖例BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位圖數(shù)據(jù)24位的彩色位圖沒(méi)有顏色表,每個(gè)圖像象素對(duì)應(yīng)三個(gè)字節(jié),分別代表紅、綠、藍(lán)三種顏色成分BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位圖數(shù)據(jù)24位的彩色位圖沒(méi)有顏色表,每個(gè)圖像象素對(duì)應(yīng)三個(gè)字節(jié),分別代24位的彩色位圖的數(shù)據(jù)格式圖例BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位圖數(shù)據(jù)24位的彩色位圖的數(shù)據(jù)格式圖例BMP圖像文件的數(shù)據(jù)格式——位2011年Turing獎(jiǎng)得主——JudeaPearlForfundamentalcontributionstoartificialintelligencethroughthedevelopmentofacalculusforprobabilisticandcausalreasoning.JudeaPearlisaprofessorofcomputerscienceattheUniversityofCalifornia,LosAngeles,wherehewasdirectoroftheCognitiveSystemsLaboratory.

BeforejoiningUCLAin1970,hewasatRCAResearchLaboratories,workingonsuperconductiveparametricandstoragedevices.

Previously,hewasengagedinadvancedmemorysystemsatElectronicMemories,Inc.

PearlisagraduateoftheTechnion,theIsraelInstituteofTechnology,withaBachelorofSciencedegreeinElectricalEngineering.

In1965,hereceivedaMaster’sdegreeinPhysicsfromRutgersUniversity,andinthesameyearwasawardedaPh.D.degreeinElectricalEngineeringfromthePolytechnicInstituteofBrooklyn.

2011年Turing獎(jiǎng)得主——JudeaPearlFo2011年Turing獎(jiǎng)得主——JudeaPearlAmonghismanyawards,Pearlistherecipientofthe2012HarveyPrizeinScienceandTechnologyfromtheTechnion,andthe2008BenjaminFranklinMedalinComputersandCognitiveSciencefromtheFranklinInstitute.

Hewaspresentedwiththe

2003AllenNewellAward

fromACMandtheAAAI(AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence).Hisgroundbreakingbookoncausality,

Causality:Models,Reasoning,andInference,wonthe2001LakatosAwardfromtheLondonSchoolofEconomicsandPoliticalScience“foranoutstandingsignificantcontributiontothephilosophyofscience.”

PearlisamemberoftheNationalAcademyofEngineeringandaFellowofAAAIandtheInstituteforElectricalandElectronicEngineers(IEEE).2011年Turing獎(jiǎng)得主——JudeaPearlAm2011年Turing獎(jiǎng)得主——JudeaPearlJudeaPearl'sworkhastransformedartificialintelligence(AI)bycreatingarepresentationalandcomputationalfoundationfortheprocessingofinformationunderuncertainty.

Pearl'sworkwentbeyondboththelogic-basedtheoreticalorientationofAIanditsrule-basedtechnologyforexpertsystems.

Heidentifieduncertaintyasacoreproblemfacedbyintelligentsystemsanddevelopedanalgorithmicinterpretationofprobabilitytheoryasaneffectivefoundationfortherepresentationandacquisitionofknowledge.Focusingonconditionalindependenceasanorganizingprincipleforcapturingstructuralaspectsofprobabilitydistributions,Pearlshowedhowgraphtheorycanbeusedtocharacterizecon