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正版 医学图像处理与分析(第2版北京市高等教育精品教材) 编者:罗
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第二版前言
第一版前言
基础篇
第1章 医学图像的发展
1.1 伦琴开创了人体图像的先河
1.2 CT技术与三维医学图像
1.3 PET技术与功能医学图像
1.4 分子成像技术
1.5 多种成像模式
1.6 医学图像后处理概念
参考文献
第2章 医学图像基础
2.1 像素、空问分辨和强度分辨
2.2 图像数据格式
2.3 灰度直方图
2.3.1 灰度直方图概念
2.3.2 灰度直方图的性质
2.3.3 归一化直方图
2.3.4 直方图的线性拉伸与压缩
2.4 彩色编码方法
2.4.1 RGB模型
2.4.2 CMY模型
2.4.3 HSV模型
2.4.4 YUV模型
2.4.5 YC(r)C(b)模型
2.4.6 彩色图像到灰度图像的转换
2.5 伪彩色与假彩色
2.5.1 伪彩色
2.5.2 假彩色
2.6 图像体数据集
2.6.1 体数据集
2.6.2 体数据文件格式
2.7 图像插值技术
2.7.1 插值的概念
2.7.2 图像灰度插值
2.7.3 二维图像灰度插值方法
2.7.4 三维图像灰度插值方法
2.8 图像形状和纹理量化
2.8.1 形状量化
2.8.2 纹理量化
参考文献
第3章 医学图像增强
3.1 设备的非线性特性校正
3.2 像素灰度变换
3.3 直方图均衡
3.4 局部区域直方图均衡
3.5 空间滤波器
3.6 卷积算子
3.7 频域增强技术
3.8 多幅图像运算
参考文献
第4章 医学图像分割
4.1 医学图像分割概念
4.2 阈值分割技术
4.2.1 全局阈值法
4.2.2 大津阈值分割
4.3 微分算子边缘检测
4.3.1 灰度梯度及Prewitt模板
4.3.2 Roberts交叉算子
4.3.3 Sobel模板
4.3.4 Kirsch算子
4.3.5 Laplace算子
4.3.6 Marr-Hidreth算子
4.3.7 Canny算子
4.3.8 Hough变换
4.4 区域增长技术
4.4.1 基于局部区域性质一致性的区域增长
4.4.2 登山算法
4.4.3 分水岭算法
4.4.4 区域的拆分与合并
4.5 聚类分割技术
4.5.1 c均值聚类
4.5.2 ISODATA算法
4.6 形态运算
……
第5章 医学图像分类
第6章 医学图像配准
第7章 医学图像可视化
第8章 医学图像标准数据库
提高篇
第9章 图像增强技术应用
第10章 图像分割方法应用
第11章 图像配准方法应用
第12章 图像可视化方法应用
第13章 计算机辅助检测与计算机辅助诊断(CAD)
第14章 医学图像压缩、存储和通信
第15章 图像引导手术与医学虚拟现实
附录 英文缩写词
本书是《医学图像处理与分析》的第二版,本版在结构上有较大的调整,内容也有所增删,全书分为基础篇和提高篇。基础篇面向教学,分8章阐述医学图像处理与分析的基本内容,包括医学图像的发展、医学图像基础、医学图像增强、医学图像分割、医学图像分类、医学图像配准、医学图像可视化、医学图像标准数据库,并附10个示例,帮助读者理解所述内容;提高篇面向更多的从事医学图像相关研究人员,分7章阐述了图像增强技术应用、图像分割方法应用、图像配准方法应用、图像可视化方法应用、计算机辅助检测与计算机辅助诊断,以及医学图像压缩、存储与通信和图像引导手术与医学虚拟现实。“计算机辅助检测与计算机辅助诊断”为新增内容,较系统地介绍了CAD概念、基本技术、应用和性能评估方法。
本书可作为研究生教材,也可作为本科、专科学校有关专业的医学图像处理课程的教材,从事医学图像处理的研究人员、教师和工程技术人员也可以参考阅读。本书由罗述谦、周果宏编著。
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