医学图像处理与分析-第五章-图像预处理

第五章图像预处理图像预处理目的改善图像的视觉效果突出感兴趣的信息，抑制无用的信息便于图像分析识别技术点处理、算数运算、邻域（模板）运算直方图修改、图像平滑、边缘锐化、伪彩色增强第五章图像预处理一、图像的运算与配准1.图像的点运算及直方图均衡2.图像的算术运算及其应用3.图像的几何运算及其应用二、伪彩色增强三、图像降噪和边缘锐化图像运算目的：有利于提取或显现有用信息特点：像素灰度或空间位置间的运算结果仍为图像数字图像数字图像灰度级125,153,158,157,127,70,103,120,129,144,144,150,150,147,150,160,165,160,164,165,167,175,175,166,133,60,133,154,158,100,116,120,97,74,54,74,118,146,148,150,145,157,164,157,158,162,165,171,155,115,88,49,155,163,95,112,123,101,137,108,81,71,63,81,137,142,146,152,159,161,159,154,138,81,78,84,114,95,点运算（灰度变换）)],([),(yxGfyxGinout点运算特点只有一幅输入图像；运算只涉及像素本身的灰度值；运算不涉及像素的空间坐标点运算的表示形式坐标系中的曲线表格计算公式原灰度现灰度02551254225332524251......25412550)],([),(yxGfyxGinout50BADD1.5BADD0.8BADD1255BADDlena.bmp点运算种类－线性点运算0.8255255xxfxxlena.bmp点运算种类－非线性点运算点运算应用-图像反转处理),(255),(yxGyxGinout点运算应用1-开窗技术开窗技术)),((256),(ainaboutCTyxGCTCTyxG开窗技术•胸部X-CT•肺窗：窗宽700，窗位-500，实际CT数-850～-150•纵膈窗：窗宽400，窗位50，实际CT数-150～+250开窗技术点运算应用2－直方图增强通过改变直方图的形状来达到增强图像对比度的效果。两种方法直方图均衡化（histogramenhancement）直方图规定化（histogramshaping）灰度直方图定义：灰度直方图（histogram）如图：具有256（即8位）灰度级图像的直方图灰度值频率灰度直方图灰度值频率0.......khf谱线包络线灰度直方图一幅8*8的图像f(i,j)灰度值如下：03060901201501802103003060901201501806030030609012015090603003060901201209060300306090150120906030030601801501209060300302101801501209060300灰度直方图灰度像素数频率0813%301422%601219%901016%120813%15069%18046%21023%0%5%10%15%20%25%0306090120150180210频率0%5%10%15%20%25%0306090120150180210灰度灰度直方图例：图像及其灰度直方图（512像素*512像素）灰度直方图灰度直方图直方图较亮图像的直方图直方图较暗图像的直方图直方图对比度较低图像的直方图直方图对比度较高图像的直方图灰度直方图性质反映图像的全局灰度分布（图1.3）不能反映图像空间位置（图1.4）图像→直方图，但反之不成立。*去除灰度为255部分的直方图灰度直方图不能反映像素的空间位置－划分子图像50150200250XY5015020025050150200250501502002505015020025050150200250501502002505015020025050150200250直方图均衡化方法：原图像-》每一灰度级上都有相同的像素点数目的：提高对比度、增强显示层次直方图均衡化例：原图像128×128=16384个像素，灰度级别从0到15，共16级灰度级sk像素数0163811475219663213041802516386114771475865596551081911164121641332814164151640.000.020.040.060.080.100.120.140123456789101112131415SkPs0.000.020.040.060.080.100.120.140123456789101112131415SkPs直方图均衡化灰度级像素数灰度直方图累积直方图现灰度级016380.100.102114750.090.193219660.120.315321300.130.447418020.110.558516380.100.6510611470.070.7211714750.090.811286550.040.851396550.040.89108190.050.9414111640.010.95121640.010.96133280.020.9815141640.010.99151640.011.00]5.0)1int[(kkrNtN＝16级0.000.020.040.060.080.100.120.140123456789101112131415SkPs直方图均衡化直方图均衡化缺点:1）灰度级减少，图像粗糙；2）使噪声明显局部直方图增强点运算应用－直方图规定化方法：原图像直方图-》某个特定的形状目的：增强某个灰度值范围内的对比度，使需要变换的细节更清晰直方图规定化0.000.020.040.060.080.100.120.140123456789101112131415SkPs实例：原图像128×128=16384个像素，灰度级别从0到15，共16级0.000.030.060.090.120.150.180123456789101112131415SkPs0.000.030.060.090.120.150.180123456789101112131415SkPs原图像灰度级现图像灰度级像素数出现概率0616380.101714750.092819660.123921300.1341018020.1151116380.1061211470.077,8,91327850.1710,11,121411470.0713,14,15156560.04直方图均衡化和规定化液气胸患者胸片原图：模糊不清，对比度低。直方图灰度范围狭窄。直方图均衡化：对比度增强，但有些较暗区域模糊，被压缩的胸膜脏层与肋骨重叠。直方图规定化：使较暗区域细节更清晰直方图均衡化和规定化第五章图像预处理一、图像的运算与配准1.图像的点运算及直方图均衡2.图像的算术运算及其应用3.图像的几何运算及其应用算术运算定义),(),(),(21yxGyxGyxGininout),(),(),(21yxGyxGyxGininout),(),(),(21yxGyxGyxGininout),(),(),(21yxGyxGyxGininout算术运算特点输入图像有两幅或以上；运算只涉及相关像素本身的灰度值；运算不涉及像素的空间坐标注意：兼顾处理数学运算的限制及数字图像的定义算术运算应用-图像相加图像的融合算术运算应用-图像相减算术运算应用-图像相减46时间减影技术DSA数字血管减影系统DigitalSubtractionAngiography算术运算应用-图像相减DSA算术运算应用-图像相减检测运动算术运算应用-图像相减图像的电子拼接技术图像的电子拼接技术图像的电子拼接技术图像相乘第五章图像预处理一、图像的运算与配准1.图像的点运算及直方图均衡2.图像的算术运算及其应用3.图像的几何运算及其应用3.图像的几何运算定义：图像的空间坐标变换和灰度变换。RST变换（旋转、缩放和平移）RST变换Lena及变形图像平移f(x’,y’)=f(x,y)x'=a（x，y）=x+Δxy'=b（x，y）=y+Δysincos),('yxyxaxθyθxyxbycossin),('旋转：像素坐标的最近邻近点cxyxax/),('dyyxby/),('缩放：旋转和缩放f(x’,y’)=？1）最近邻插值2）双线性插值旋转和缩放几何运算应用－配准三维重构（配准）缺血心肌存活评价AssessmentSPECT血流图像PET葡萄糖代谢图像3D配准图像分析ROI分割第五章图像预处理一、图像的运算与配准二、伪彩色增强三、图像降噪和边缘锐化伪彩色：黑白图像的灰度值映射成相应的彩色。（一）灰度分层法将原图像灰度范围划分成k段，每一段用一种颜色来表达kilyxflCyxfiii,,2,1,),(,),(1伪彩色伪彩色处理（二）灰度变换法伪彩色TG(·)f(x,y)TR(·)TB(·)R(x,y)G(x,y)B(x,y)三基色伪彩色灰度变换曲线LLL/43L/4L/20GBR伪彩色伪彩色处理MotorActivation-RightIndexFingerMovement1Hz2Hz3Hz%100755025Schlaug,etal,1995,HarvardMedicalSchoolandBethIsraelHospital伪彩色处理伪彩色处理看见声音第五章图像预处理一、图像的运算与配准二、伪彩色增强三、图像降噪和边缘锐化1.图像质量蜕化2.图像噪声的平滑3.图像边缘的检测和锐化图像噪声三、图像降噪和边缘锐化1.图像质量蜕化噪声：随机误差边缘模糊：两侧像素的灰度有差异图像增强方法：平滑和锐化图像和模板的卷积运算51点+的邻域91圆形邻域和矩形邻域举例模板1的运算结果：0×1+1×2+0×3+1×4+1×5+1×6+0×7+1×8+0×9=25模板2的运算结果：6模板3的运算结果：模板：卷积运算第五章图像预处理三、图像降噪和边缘锐化1.图像质量蜕化2.图像噪声的平滑多幅图像平均邻域平均（均值滤波）半邻域平均中值滤波3.图像边缘的检测和锐化图像噪声的平滑目的实质：降噪，改善图像质量缺点：边界模糊方法多幅图像平均邻域平均（均值滤波）半邻域平均中值滤波多幅图像平均多幅图像间像素的算术平均多幅图像平均适用于静止图像参加平均的图像越多，减噪越明显，图5.12缺点：有相对位移的图像，则会引起信息的破坏无法消除位置固定的噪声邻域平均用邻域像素的均值取代原灰度值方法：模板运算（卷积）邻域平均模板（卷积）邻域平均模板（卷积）中心点灰度值，被3X3的模板平滑为：邻域平均缺点：边缘和细节模糊注意：模板越大、降噪越明显，但边缘和细节越模糊33c55c11101011T111T111951110101111101110111111111111TT1111111111252111111111111111101110部分邻域平均模板内无边界－邻域平均有边界－半邻域平均部分像素参与邻域平均计算目的：去噪，同时弱化边界模糊效应部分邻域平均判边界－用3X3的模板判八种情况下无边界－－所有9个像素平均有边界－－取六个N2像素平均……中值滤波器中值滤波：用邻域像素灰度的中值，取代原像素特点抑制短促的孤立噪声，同时不使边缘模糊不适用于线、尖顶等细节多的图像例如，有一个序列为。重新排序后为则，中值：均值：200显然是个噪声。取N=3的一维中值滤波1201102009080809080中值滤波器1201102009080110908090801201