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第1章 概述 1

1.1 有关数字图像处理系统的基本概念 1

1.1.1 图像、图形与图像处理 1

1.1.2 描述图像的基本物理量 2

1.2 医学影像图像处理研究的内容 5

1.3 医学影像图像处理系统 13

第2章 医学影像图像数字化及其运算 16

2.1 对医学影像图像的数字化处理 16

2.1.1 Shah函数与信号采样 16

2.1.2 量化 20

2.1.3 二维图像信号数字化 21

2.1.4 图像的矩阵表示与图像数据量 25

2.2 图像灰度直方图 26

2.3 图像的基本运算 28

2.3.1 图像的点运算 28

2.3.2 图像直方图的均衡化与匹配 32

2.3.3 代数运算与图像直方图 34

2.3.4 图像的几何运算 36

第3章 医学影像图像增强处理 43

3.1 对医学影像图像的空域法增强 43

3.1.1 图像空域滤波基础 44

3.1.2 平滑空间滤波器 46

3.1.3 锐化空间滤波器 47

3.2 信号的频域滤波 53

3.2.1 频域滤波基本过程 53

3.2.2 频域滤波与空间滤波的对应关系 55

3.3 对医学影像图像的频域法增强 57

3.3.1 平滑频域滤波器 57

3.3.2 频域锐化滤波器 58

3.4 对傅里叶变换和卷积的再讨论 60

3.4.1 傅里叶变换及其实现 60

3.4.2 对卷积的讨论 62

3.4.3 z变换与滤波器设计 64

第4章 医学影像图像重建 69

4.1 以X-CT为代表的医学影像图像重建设备与过程 69

4.1.1 X-CT影像设备与图像重建流程 69

4.1.2 X-CT反投影重建成像算法 72

4.2 X-CT平行射束滤波反投影图像重建 75

4.2.1 X-CT影像滤波——反投影重建算法 75

4.2.2 X-CT中的滤波函数与内插函数 79

4.2.3 X-CT影像滤波——反投影重建的计算机实现 84

4.3 X-CT扇形束投影图像重建 89

4.4 MRI图像重建 92

第5章 医学影像图像分割 99

5.1 基于区域的医学影像图像分割 100

5.1.1 区域增长和分裂合并 101

5.1.2 基于最大熵阈值分割法及其应用 103

5.1.3 基于高斯混合分布的图像分割方法 109

5.2 基于边缘的医学影像图像分割 112

5.2.1 基于模糊连接的图像分割方法 112

5.2.2 分水岭图像分割方法 115

5.2.3 基于参数形变的医学图像分割 120

5.2.4 基于几何形变的图像分割 127

5.3 医学影像图像分割的研究特点与分割评价 131

5.3.1 医学影像图像分割的研究特点 131

5.3.2 医学影像图像分割结果和分割评价 132

第6章 医学图像描述 137

6.1 医学图像形状特征描述 137

6.1.1 关部图像形状描述的几个基本概念 137

6.1.2 对图像区域内部的描述 138

6.1.3 对图像区域边界的描述 144

6.1.4 小波矩描述 153

6.1.5 三维图像描述 154

6.2 医学图像纹理特征分析 157

6.2.1 空间灰度共生矩阵 158

6.2.2 纹理图像的谱分析 160

6.2.3 图像纹理结构分析 161

6.3 基于数学形态学的图像分析 163

6.3.1 基于形态学的骨架算法 163

6.3.2 灰度图像的形态学滤波 165

第7章 医学影像图像配准 169

7.1 医学影像图像配准技术简介 170

7.1.1 图像配准的概念与分类 170

7.1.2 医学影像图像配准的特性 172

7.1.3 图像相似度测度 175

7.2 医学影像图像配准技术与方法 176

7.2.1 基于图像灰度的医学影像图像配准 176

7.2.2 基于特征点的医学影像图像配准 180

7.2.3 基于边缘的医学影像图像配准 183

7.3 医学影像图像配准方法评价 186

7.4 基于小波概率估计的图像融合 187

7.4.1 基于小波变换的图像融合 187

7.4.2 多源图像融合概率估计 190

7.4.3 基于小波包的多源图像融合 195

第8章 医学图像模式识别 200

8.1 特征提取、选择与分类器 200

8.1.1 特征提取 201

8.1.2 特征选择 202

8.1.3 分类器设计 204

8.2 统计模式识别 205

8.2.1 基于概率统计的贝叶斯模式识别 205

8.2.2 线性分类与Fisher分类识别 208

8.2.3 最短距离分类与决策树分类识别 211

8.3 结构模式识别与模糊模式识别 214

8.3.1 结构模式识别 214

8.3.2 模糊模式识别 217

8.4 人工神经网络模式识别 220

8.4.1 BP神经网络图像识别 220

8.4.2 自组织神经网络与支持向量机的图像识别方法 222

8.5 模式识别方法比较 225

第9章 医学影像三维重建与可视化 228

9.1 三维图像与医学影像可视化 228

9.1.1 三维数字图像 229

9.1.2 可视化的概念与框架 232

9.1.3 三维数据处理算法 236

9.2 体素级图像重建 237

9.2.1 立体法构造等值面 238

9.2.2 高精度的等值面构造方法 242

9.2.3 分解立方体法 244

9.2.4 等值面显示 245

9.3 切片级重建方法 247

9.3.1 轮廓对应 247

9.3.2 轮廓拼接 249

9.3.3 分叉处理与曲面拟合 252

9.4 直接体视化初步 253