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圖書簡(jiǎn)介

生物醫(yī)學(xué)工程是運(yùn)用現(xiàn)代自然科學(xué)與工程技術(shù)的原理與方法，從工程學(xué)的角度，在多層次上研究生物體，特別是人的結(jié)構(gòu)、功能及其他生命現(xiàn)象，研究和開(kāi)發(fā)用于防病治病、人體功能輔助及衛(wèi)生保健的人工材料、制品、裝置、系統(tǒng)和工程技術(shù)的一門交叉學(xué)科。目前我國(guó)已有一百多所大學(xué)建立了生物醫(yī)學(xué)工程本科專業(yè)，因此，編寫一本能夠適用于該專業(yè)教學(xué)和科研應(yīng)用需要的醫(yī)學(xué)圖像處理教材很有必要。作者從2002年起就先后在加拿大西安大略大學(xué)、華中科技大學(xué)等講授“醫(yī)學(xué)圖像處理”本科生及研究生課程(為了區(qū)別，研究生課程一般命名為“醫(yī)學(xué)圖像分析”，重點(diǎn)講述圖像分割和圖像配準(zhǔn)兩大部分等內(nèi)容)。本書的編寫目的是在現(xiàn)有教材講義基礎(chǔ)上，通過(guò)充實(shí)、提高，形成一本能夠適用于生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)課教材。
目錄
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(xiàn)
習(xí)題
第二章 圖像處理基本知識(shí)
2.1 人眼的結(jié)構(gòu)
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(zhì)量評(píng)價(jià)與度量
2.6 不同類型醫(yī)學(xué)圖像特點(diǎn)分析
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第三章 圖像濾波、恢復(fù)與增強(qiáng)
3.1 圖像噪聲
3.2 常用的圖像濾波方法
3.3 圖像增強(qiáng)
3.4 圖像恢復(fù)的定義
3.5 圖像恢復(fù)方法
3.6 圖像插值
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第四章 邊緣檢測(cè)
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(xiàn)
習(xí)題
第五章 圖像分割
5.1 圖像分割的定義
5.2 基于門限的圖像分割方法
5.3 區(qū)域生長(zhǎng)
5.4 分水嶺方法
5.5 基于紋理的圖像分割
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第六章 圖像輪廓提取
6.1 主動(dòng)輪廓模型
6.2 水平集方法
6.3 主動(dòng)形狀模型方法
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第七章 圖像配準(zhǔn)
7.1 圖像配準(zhǔn)的定義
7.2 圖像配準(zhǔn)的主要應(yīng)用
7.3 圖像配準(zhǔn)方法的分類
7.4 基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法
7.5 基于特征的配準(zhǔn)方法
7.6 點(diǎn)映射的配準(zhǔn)方法
7.7 基于互信息的配準(zhǔn)方法
7.8 非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)
7.9 基于水平集的非線性配準(zhǔn)
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第八章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
8.1 簡(jiǎn)介
8.2 一些基本定義
8.3 形態(tài)學(xué)算子
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第九章 基于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(yīng)用
9.2 各向異性圖像模型
9.3 基于異質(zhì)擴(kuò)散的圖像邊緣特征提取
9.4 基于異質(zhì)擴(kuò)散的圖像噪聲抑制
參考文獻(xiàn)
習(xí)題
第十章 圖像壓縮
10.1 圖像壓縮的一般過(guò)程
10.2 圖像壓縮方法的分類
10.3 無(wú)損壓縮方法
10.4 有損壓縮方法
10.5 常用的醫(yī)學(xué)圖像壓縮格式
參考文獻(xiàn)
習(xí)題

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