1、醫學圖像處理第二章數字圖像基礎詳解演示文稿第一頁，共四十九頁。（優選）醫學圖像處理第二章數字圖像基礎第二頁，共四十九頁。教學基本要求：2.1視覺感知要素；2.2圖像感知和獲取；2.3圖像取樣和量化；2.4像素間的一些基本關系；*第三頁，共四十九頁。眼睛的形狀近似于一個圓球，平均直徑大約20mm有三層膜包圍著眼睛虹膜： 2mm8mm，其作用是控制入光量視網膜：圖像視覺，表面的光接收器分為兩類，即錐狀體和桿狀體。錐狀體數目600萬 700萬 ，負責顏色和細節識別，錐狀視覺又稱白晝視覺；桿狀體數目約7500萬15000萬，無彩色感覺，稱夜視覺。可把中央凹看作一個1.5 mm1.5mm的方形傳感器陣列

2、。*第四頁，共四十九頁。眼睛的晶狀體和普通光學透鏡之間的主要差別在于前者的適應性強。當晶狀體的折射能力由最小變到最大時，晶狀體的聚焦中心與視網膜間的距離由17mm縮小到14mm，因此可以很容易計算出圖像在視網膜成像的大小。(P29)*2.55mm第五頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：“馬赫帶，Mach Band”（P32）*第六頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：瞬時對比現象(P32)*第七頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺(P33)*第八頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡

3、單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺*第九頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺*第十頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺*第十一頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺*第十二頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺柵格火花錯覺*第十三頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺*第十四頁，共四十九頁。人眼的主觀亮度并非簡單的光強函數，下面是一些有趣的例子：視覺錯覺埃斯切爾的不可能的盒

4、子*第十五頁，共四十九頁。教學基本要求：2.1視覺感知要素；2.2圖像感知和獲取；2.3圖像取樣和量化；2.4像素間的一些基本關系；*第十六頁，共四十九頁。*第十七頁，共四十九頁。*傳感器原理：通過對特殊類型檢測能源敏感的傳感器材料將輸入量轉變為電壓，傳感器的響應是輸出電壓波形。三種主要傳感器裝置單元成像傳感器：用單個傳感器獲取場景成像；線成像傳感器：用帶狀傳感器獲取場景成像；陣列成像傳感器：用傳感器陣列獲取場景成像第十八頁，共四十九頁。*單元成像傳感器：如光敏二級管通過x-y方向二維運動來得到二維圖像。(P37)第十九頁，共四十九頁。*線成像傳感器：如平板掃描儀線性移動每增加一個單位輸出一個

5、圖像行；只需一維運動就能得到二維圖像。(P38)第二十頁，共四十九頁。*陣列成像傳感器：如CCD（Charge-coupled Device ，電荷耦合元件）圖像傳感器。不需要運動就能形成圖像。第二十一頁，共四十九頁。教學基本要求：2.1視覺感知要素；2.2圖像感知和獲取；2.3圖像取樣和量化；2.4像素間的一些基本關系；*第二十二頁，共四十九頁。圖像數字化：將模擬圖像經過離散化之后，得到用數字表示的圖像。圖像的數字化包括采樣和量化兩個過程。采樣：是將在空間上連續的圖像轉換成離散的采樣點（即像素）集的操作。即：空間坐標的離散化。量化：把采樣后所得的各像素的灰度值從模擬量到離散量的轉換稱為圖像灰

6、度的量化。即：灰度的離散化。*第二十三頁，共四十九頁。*第二十四頁，共四十九頁。*第二十五頁，共四十九頁。采樣：Sampling，實際上采樣方式由產生圖像的傳感器裝置決定：P40量化：Quantization，由灰度級決定*第二十六頁，共四十九頁。采樣和量化的結果是一個實際矩陣。一幅有M行和N列的數字圖像表示如下：離散坐標用整數表示，原點的坐標值是（0,0）*第二十七頁，共四十九頁。*第二十八頁，共四十九頁。數字圖像的質量在很大程序上取決于采樣和量化中所用的采樣數和灰度級。空間分辨率是圖像中可辨別的最小細節，采樣值是決定一幅圖像空間分辨率的主要參數。灰度分辨率指在灰度級別中可分辨的最小變化，由

7、量化的等級決定，灰度級通常是2的整數次冥。通常把大小為M N，灰度為L級的數字圖像稱為空間分辨率為M N像素、灰度級分辨率為L級的數字圖像。*第二十九頁，共四十九頁。*1024*1024512*512256*256128*1286432第三十頁，共四十九頁。1024*1024512*512256*256128*12864*6432*32第三十一頁，共四十九頁。小結：從上面的圖中我們可以看出，在圖像尺寸不變的情況下，空間分辨率高的圖像比空間分辨率低的圖像包含的像素多，像素點較小，因而圖像更清晰。如果圖像出現棋盤格則說明采樣數目不夠。*第三十二頁，共四十九頁。*第三十三頁，共四十九頁。*256灰度

8、級16灰度級8灰度級4灰度級第三十四頁，共四十九頁。小結：從上面的圖中我們可以看出，在空間分辨率不變的情況下，灰度級高的圖像比灰度級低的圖像質量更好。如果圖像出現偽輪廓則說明灰度級數不夠。*第三十五頁，共四十九頁。當限定數字圖像的大小時, 為了得到質量較好的圖像，一般可采用如下原則：對緩變的圖像， 應該細量化， 粗采樣， 以避免假輪廓。對細節豐富的圖像， 應細采樣， 粗量化， 以避免模糊。*第三十六頁，共四十九頁。放大過采樣步驟一：創立新的像素位置（在原圖像上放一個虛構的柵格）步驟二：對新位置賦灰度值（兩種最常用的插值方法：最近鄰域插值、雙線性內插）*第三十七頁，共四十九頁。最近領域插值(x

9、, y)點的灰度值等于離它最近的像素的灰度值；優點：算法簡單、快捷缺點：存大較大誤差*(x,y)(x,y+1)(x+1,y)(x+1,y+1)(x ,y )第三十八頁，共四十九頁。雙線性內插*(x,y)(x,y+1)(x+1,y)(x+1,y+1)(x ,y )第三十九頁，共四十九頁。縮小欠采樣步驟同放大*第四十頁，共四十九頁。整數倍放大可通過簡單的像素復制完成；*第四十一頁，共四十九頁。整數倍縮小可通過簡單的像素刪除完成；*第四十二頁，共四十九頁。教學基本要求：2.1視覺感知要素；2.2圖像感知和獲取；2.3圖像取樣和量化；2.4像素間的一些基本關系；*第四十三頁，共四十九頁。 如果一幅圖像

10、用f(x,y)表示，特殊像素用小寫字母（p或q）表示：p的4鄰域坐標為(x,y)的像素p有4個水平和垂直方向上的相鄰像素，坐標分別為：(x+1, y), (x-1, y), (x, y+1), (x, y-1)，這個像素集稱為p的4鄰域，用N4(p)表示。*第四十四頁，共四十九頁。p的4個對角鄰像素坐標分別為：(x+1, y+1), (x-1, y-1), (x-1, y+1), (x-1, y-1)，用N D(p)表示。p的8鄰域 N4(p)+ ND(p)*第四十五頁，共四十九頁。為了確定兩個像素是否連通，必須確定（1）它們是否相鄰（2）它們的灰度值是否滿足特定的相似性準則。設V是用于定義鄰接性的灰度值集合。4鄰接：如果q在N4 (p)中，具有V中數值的兩個像素p和q是4鄰接的。8鄰接：如果q在N8 (p)中，具有V中數值的兩個像素p和q是8鄰接的。*第四十六頁，共四十九頁。m鄰接(又稱混合鄰接)：如果q在N4(p)中，或者q在ND(p)中且集合N4(p) N4(q)沒有V值的像素，則具有V值的像素p和q是m鄰接的。 混合鄰接的引入是為了消除