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[正版] 医学数字图像处理及应用 张兆臣 李强 张春玲 王红梅 尚宪刚 邱 清华大学出版社
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书名: | 医学数字图像处理及应用 |
出版社: | 清华大学出版社 |
出版日期: | 2017 |
ISBN号: | 9787302473510 |
本书是作者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。 |
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1.本书注重应用,系统地论述了数字图像处理的基本理论、基本方法和技术及其在医学上的应用。 2. 所附加的程序是总结多年教学、科研经验的基础上用Visual Basic编写而成,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;并且列出了经这些程序处理后的医学影像图像的效果。 3. 本书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。
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目录 第1章绪论1 1.1概述1 1.1.1数字图像处理发展史1 1.1.2数字图像处理的基本特点3 1.1.3数字图像处理的优点4 1.1.4数字图像处理的发展动向4 1.2数字图像的形成5 1.2.1抽样6 1.2.2图像抽样方法6 1.2.3量化9 1.2.4图像量化方法10 1.3数字图像处理的主要研究内容及应用 12 1.3.1数字图像处理的主要研究内容12 1.3.2数字图像处理的应用14 1.4数字图像处理系统的基本组成17 1.5医学数字图像处理系统的构成24 1.5.1医学图像的概念及特点24 1.5.2医学图像处理设备26 1.6医学数字图像的数据源28 1.6.1医学X线成像28 1.6.2显微医学成像28 1.6.3核医学图像29 1.6.4体表医学图像29 1.6.5超声医学图像30 1.6.6医学断层图像31 1.6.7磁共振成像31 1.6.8PET成像32 1.6.9医用LCD液晶显示器33 1.7医学数字图像的主要研究内容34医学数字图像处理及应用目录第2章图像与视觉39 2.1概述39 2.1.1图像质量评价与视觉的心理40 2.1.2画面组成和视觉心理40 2.1.3视觉的时空频率分析40 2.1.4视觉生理和模型的研究40 2.2光辐射41 2.2.1可见光41 2.2.2相对视敏度42 2.2.3光源的辐射功率波谱42 2.2.4可见光的度量42 2.2.5黑体辐射与色源45 2.2.6标准光源46 2.2.7辐射谱分解及反射率47 2.3视觉系统48 2.3.1视觉现象48 2.3.2视觉系统的基本构造49 2.4光度学50 2.5彩色视觉51 2.5.1物体的颜色51 2.5.2三基色原理和混色方法51 2.5.3彩色视觉53 2.5.4彩色量54 2.6人眼成像原理54 第3章数字图像的数据结构及基本统计特征56 3.1数字图像的基本数学模型56 3.2数字图像的数据结构及格式文件57 3.2.1图像的数据结构57 3.2.2图像的格式文件60 3.3数字图像的统计特征75 3.3.1图像的基本统计量75 3.3.2概率分布及直方图76 第4章数字图像的运算与变换78 4.1数字图像的点运算78 4.1.1数字图像的点运算概述78 4.1.2数字图像的代数运算79 4.2数字图像的几何运算80 4.2.1概述80 4.2.2几何变换基础——齐次坐标81 4.2.3图像的位置变换82 4.2.4图像的形状变换84 4.3数字图像的傅里叶变换85 4.3.11D连续函数的傅里叶变换85 4.3.21D离散傅里叶变换86 4.3.32D连续函数的傅里叶变换87 4.3.42D离散傅里叶变换87 4.3.52D傅里叶变换的性质88 4.3.6快速傅里叶变换91 4.4数字图像的沃尔什变换95 4.4.1正交函数的概念95 4.4.2拉格尔函数96 4.4.3沃尔什函数97 4.4.4沃尔什变换99 4.5数字图像的哈达玛变换100 4.5.11D离散哈达玛变换100 4.5.22D离散哈达玛变换103 4.6数字图像的离散余弦变换104 4.6.11D离散余弦变换104 4.6.22D离散余弦变换104 4.7数字图像的霍特林变换105 4.8数字图像的小波变换107 4.8.1离散小波变换107 4.8.22D小波109 4.8.3小波包112 4.8.4Mallat算法115 第5章数字图像的增强及应用116 5.1图像的直方图增强116 5.1.1对比度扩展116 5.1.2非线性变换118 5.1.3直方图调整119 5.2图像的平滑处理127 5.2.1局部平均法127 5.2.2阈值法127 5.2.3空间域低通滤波128 5.2.4频域低通滤波法128 5.2.5多帧平均法130 5.3图像的锐化处理130 5.3.1空间域图像锐化130 5.3.2频率域高通滤波136 5.4图像的彩色增强137 5.4.1伪彩色处理137 5.4.2假彩色处理140 5.5图像彩色变换141 5.5.1颜色模型141 5.5.2彩色变换143 5.5.3图像的彩色变换145 5.6二值图像处理146 5.6.1图像的二值化146 5.6.2二值化图像处理147 5.7图像的同态增强148 5.8图像的非线性滤波150 5.8.1图像的中值滤波150 5.8.2选择平均法154 5.8.3加权平均法155 第6章数字图像的恢复及几何校正157 6.1图像退化的数学模型157 6.1.1一维离散退化模型157 6.1.22D离散退化模型159 6.2图像退化的参数估计161 6.2.1点扩散函数的估计161 6.2.2噪声功率谱的估计162 6.3图像的非约束恢复163 6.3.1逆滤波163 6.3.2消除匀速直线运动模糊165 6.4图像的约束恢复166 6.4.1最小二乘方滤波器和Wiener滤波器166 6.4.2最小二乘方恢复167 6.5图像的同态滤波复原169 6.6图像的几何校正171 6.6.1空间几何坐标变换171 6.6.2像元值的内插174 6.6.3控制点的确定176 第7章数字图像的编码178 7.1数字图像的编码的分类178 7.2图像的PCM编码179 7.2.1PCM编码的基本原理179 7.2.2PCM编码的量化噪声180 7.2.3编码器181 7.2.4非线性PCM编码181 7.2.5亚奈奎斯特采样PCM编码183 7.3图像的预测编码184 7.3.1无损预测编码184 7.3.2有损预测编码185 7.4图像的熵编码190 7.4.1概述190 7.4.2哈夫曼编码方法192 7.4.3香农编码法193 7.5图像的变换编码194 7.5.1变换编码的策略195 7.5.2变换编码的方法195 7.6图像的分形编码198 7.6.1分形编码方法与步骤199 7.6.2自动分形图像编码201 7.7图像的小波变换编码205 7.7.1小波变换编码一般方法205 7.7.2利用正交小波变换实现图像编码206 7.7.3图像编码的KL变换及小波包快速算法209 第8章数字图像分析211 8.1图像分割方法212 8.1.1阈值法212 8.1.2边缘检测214 8.2图像的纹理分析216 8.2.1直方图特征216 8.2.2傅里叶特征217 8.2.3灰度共生矩阵特征217 8.2.4纹理边缘的检测219 8.2.5纹理区域分割219 8.3形状分析的细化219 8.4图像特征的描绘方法221 8.4.1区域描绘221 8.4.2关系描绘225 8.4.3相似性描绘227 第9章图像测量与医学图像重建229 9.1图像的几何测量230 9.1.1长度测量230 9.1.2面积和周长测量230 9.1.3角度测量232 9.2形状分析232 9.2.1圆形度232 9.2.2矩形度233 9.2.3中心矩234 9.2.4主轴234 9.2.5链码及形状分析234 9.3图像的特征值提取236 9.3.1图像的特征236 9.3.2图像的特征值提取概述240 9.4医学图像重建243 9.5医学图像重建方法243 9.5.1方程联立法244 9.5.2迭代法245 9.5.3二维傅里叶变换法245 9.5.4反投影法247 9.6图像三维可视化248 9.6.1面绘制248 9.6.2体绘制249 9.6.3体数据二维重建250 附录A常用数字图像处理英文词条252 附录B常用医学数字图像处理Visual Basic程序254 附录C医学图像的实际处理效果图264
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前言 数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。随着图像处理技术的深入发展,从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得不少重要的研究成果。其中代表性之一的成果是20世纪70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想,再就是因将图像处理技术应用医学而发明CT的英国电子工程师Hounsfield,他于1979年获得诺贝尔医学奖。 图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,这些领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字化医疗设备的不断应用和普及,数字医学图像已经成为临床诊断的主要依据,医学影像的后处理技术也得到了不断的应用,并且有着广泛的应用前景。 本书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。在撰写过程中作者参考了国内外最新的资料,在讨论传统的图像处理和模式识别方法的基础上,引入最新的图像处理方法和模式识别方法,理论联系实际、深入浅出、具有方法性和实用性等特点。 全书共分9章,第1.1~1.5节、第2章由尚宪刚撰写;第3章由李强撰写;第1.6节、第4~5章以及附录B和附录C由张兆臣撰写;附录A、第6章由王红梅撰写;第7章由张春玲撰写;第8章由邱建峰撰写;第9章由张光玉撰写。全书由张兆臣统稿、修改定稿,袭著霞校对。本书在撰写过程中得到了学校领导和很多老师的大力支持和帮助,特别是得到了医学信息工程学院、放射学院领导及泰安市中医医院的大力支持,在此一并表示衷心感谢! 由于时间仓促加上作者水平有限,书中难免有不足之处,请广大读者批评指正! 编著者2017年3月医学数字图像处理及应用前言
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本书是作者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。
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