醫學圖像處理（簡體書）

隨著醫學成像技術的發展與進步，圖像處理在醫學研究與臨床醫學中的應用越來越廣泛。與一般意義上的圖像處理比較，醫學圖像處理有其特殊性和不同的側重點，因此編寫一本適用于生物醫學工程專業的圖像處理教材是十分必要的。本教材在作者多年從事醫學圖像處理及醫學圖像分析課程教學工作基礎上，由自編講義、課件等匯編而成，主要講授對象為生物醫學工程專業本科生、碩士研究生以及其他非電類專業畢業的博士研究生，也可以作為從事生物醫學工程專業研究工作的青年教師的自學叢書。本教材不僅包含圖像濾波、圖像恢復、邊緣檢測、輪廓提取、圖像編碼等傳統經典圖像處理內容，同時也重點對于醫學圖像分析中所廣泛涉及的兩個最為重要的內容——圖像分割與圖像配準進行了詳細介紹。本教材特別在課程內容講述過程中加入了作者多年來從事圖像處理，尤其是與醫學圖像處理相關的研究工作內容，從而使該教材與傳統的圖像處理教材比較，更具實用性和先進性，為讀者了解和掌握醫學圖像處理的主要理論和技術方法奠定了基礎。

第一章 引言
1．1 圖像的定義
1．2 圖像的分類
1．3 圖像處理的定義
參考文獻
習題
第二章 圖像處理基本知識
2．1 人眼的結構
2．2 四鄰域與八鄰城
2．3 圖像的二維與一維表示
2．4 圖像直方圖
2．5 圖像質量評價與度量
2．6 不同類型醫學圖像特點分析
參考文獻
習題
第三章 圖像濾波、恢復與增強
3．1 圖像噪聲
3．2 常用的圖像濾波方法
3．3 圖像增強
3．4 圖像恢復的定義
3．5 圖像恢復方法
3．6 圖像插值
參考文獻
習題
第四章 邊緣檢測
4．1 圖像邊緣的定義
4．2 圖像梯度
4．3 圖像邊緣梯度算子
4．4 高斯-拉普拉斯算子
4．5 Canny算子
4．6 邊緣與輪廓
參考文獻
習題
第五章 圖像分割
5．1 圖像分割的定義
5．2 基於門限的圖像分割方法
5．3 區域生長
5．4 分水嶺方法
5．5 基於紋理的圖像分割
參考文獻
習題
第六章 圖像輪廓提取
6．1 主動輪廓模型
6．2 水平集方法
6．3 主動形狀模型方法
參考文獻
習題
第七章 圖像配準
7．1 圖像配準的定義
7．2 圖像配準的主要應用
7．3 圖像配準方法的分類
7．4 基於區域的配準方法
7．5 基於特徵的配準方法
7．6 點映射的配準方法
7．7 基於互信息的配準方法
7．8 非剛性醫學圖像配準
7．9 基於水平集的非線性配準
參考文獻
習題
第八章 數學形態學
8．1 簡介
8．2 一些基本定義
8．3 形態學算子
參考文獻
習題
第九章 基於偏微分方程的圖像處理方法
9．1 偏微分方程理論及其在圖像處理中的應用
9．2 各向異性圖像模型
9．3 基於異質擴散的圖像邊緣特徵提取
9．4 基於異質擴散的圖像噪聲抑制
參考文獻
習題
第十章圖像壓縮
10．1 圖像壓縮的一般過程
10．2 圖像壓縮方法的分類
10．3 無損壓縮方法
10．4 有損壓縮方法
10．5 常用的醫學圖像壓縮格式
參考文獻
習題