- •281 И.М.Журавель "Краткий курс теории обработки изображений"
- •Типы изображений
- •Бинарные изображения: геометрические характеристики
- •Бинарные изображения
- •Ориентация
- •Кодирование с переменной длиной
- •Сложные объекты
- •Локальные вычисления и итеративная модификация
- •Системы получения рентгенографических изображений
- •Получение изображений с помощью радиоизотопов
- •Ультразвуковая диагностика
- •Использование эффекта ядерного магнитного резонанса (ямр) для получения изображений
- •Пример обработки рентгеновских биомедицинских изображений с использованием системы matlab
- •1) Методы растяжения; 2) гистограммные методы; 3) ранговые методы; 4) разностные методы; 5) методы преобразования локальных контрастов.
- •Приложение. Программа, реализующая оценивания визуального качества изображений по одному из изложенных выше методов (формулы (2)-(6))
- •Обзор методов цифровой обработки изображений
- •Моделирование разностных методов в среде matlab
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Методы растяжения
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Методы гистограммных преобразований
- •Обзор методов цифровой обработки изображений: Метод преобразования локальных контрастов
- •Адаптивное повышение контрастности изображений
- •Использование функции протяженности гистограммы
- •Энтропия изображения
- •Использование среднеквадратического отклонения значений яркостей элементов окрестности в методах контрастирования изображений
- •Нелинейное растяжение локальных контрастов
- •Анализ некоторых характеристик локальных окрестностей
- •Статистическое определение локального контраста
- •Фильтрация изображений: Алгоритмы сглаживания изображений
- •Сглаживание для аддитивной модели
- •Сглаживание для модели импульсных помех
- •Увеличение детальности изображений
- •Обнаружение деталей и их границ
- •Применения ранговых алгоритмов
- •Фильтрация изображений: Обобщенная линейная фильтрация
- •Деконволюция
- •Предварительная обработка изображений
- •1. Бейтс р., Мак-Доннелл м. Восстановление и реконструкция изображений: Пер. С англ.- м.: Мир, 1989. - 336. 2. Bracewell r.N. The Fourier Transform and its Applications. - n.Y.: McGraw-Hill, 1978.
- •Расширение границ изображений. Сверхразрешение.
- •Реконструкция размытых изображений в matlab
- •Границы изображений: Края и их обнаружение
- •Дифференциальные операторы
- •Дискретные аппроксимации
- •Выделение и локализация края
- •Классификация по ближайшему соседу
- •Классификация по ближайшей центроиде
- •Автоматическое формирование кластера
- •Кодирование и сжатие изображений
- •Применение в сейсмологии
- •Применение в биологии Электрокардиография
- •Применение на транспорте Распознавание автомобилей
- •Распознавание самолетов
- •Imshow(he), title('h&e изображение');
- •Шаг 2: Вычисление выборки цветов в цветовом пространстве l*a*b* для каждой локальной области.
- •Imshow(sample_regions(:, :, 2)), title('Пример красной области');
- •Шаг 3: Классификация каждого пикселя с использованием принципа ближайшей окрестности.
- •Шаг 4: Отображение результатов классификации по ближайшей окрестности.
- •Шаг 5: Отображение значений 'a*' и 'b*' отмеченных цветов.
- •Шаг 4: Улучшение цветных изображений
- •Изображение 2: Применение линейных конформных преобразований.
- •Изображение 4: Применение проекционных преобразований.
- •Изображение 5: Применение полиномиальных преобразований.
- •Шаг 2: Исследование отображения изображений с помощью линий сетки, окружностей и т.П.
- •Шаг 3: Достижение специальных эффектов на результирующем изображении с помощь использования метода частичных масок.
- •Шаг 4: Повторение эффекта на разных изображениях
- •Шаг 1: Первичное преобразование изображений.
- •Шаг 4: Реализация методов с параметрами 'circular' и 'symmetric'.
- •Image Acquisition Toolbox, хранятся в виде mat-файла pendulum.Mat.
- •Гранулометрия
- •Параллельные лучи - реконструкция фантома головы на основании проекционных данных.
- •Веерные лучи - вычисление синтезированных проекций.
- •Xlabel('Веерный поворот угла (в градусах) ')
- •Веерные лучи - реконструкция фантома головы на основании проекционных данных.
- •Сегментация методом управляемого водораздела
- •Шаг 3: Маркировка объектов переднего плана.
- •Шаг 4: Вычисление маркеров фона.
- •Реконструкция изображений с использованием регуляризационного фильтра
- •Восстановление изображений с использованием метода Лаки-Ричардсона
- •Шаг 5: Обработка шумовой составляющей.
- •Шаг 8: Моделирование взвешенного массива (массив weight).
- •Шаг 9: Моделирование функции протяженности точки psf.
- •Некоторые подходы к улучшению визуального качества изображений с затемненными участками.
- •Шаг 3. Арифметические операции с изображениями.
- •Шаг 4. Растяжение динамического диапазона интенсивностей пикселей изображения.
- •Реализация некоторых методов видоизменения гистограмм в системе Matlab
- •Шаг 3: Экспоненциальное преобразование гистограммы.
- •Шаг 4: Преобразование гистограммы по закону Рэлея.
- •Шаг 5: Преобразование гистограммы по закону степени .
- •Шаг 6: Гиперболическое преобразование гистограммы.
- •Шаг 3: Использование медианного фильтра для устранения импульсного шума.
- •Шаг 4: Подавление шумовой составляющей с использованием операции сглаживания.
- •Шаг 5: Пороговый метод подавления шумов.
- •Шаг 6: Низкочастотная фильтрация с использованием шумоподавляющих масок.
Получение изображений с помощью радиоизотопов
Метод, который рассматривается ниже, получил очень широкое применение в медицине. В последние десятилетия значительно развилась клиническая диагностика заболеваний человека с помощью введения в его организм радиоизотопов в индикаторном количестве. Визуализация с помощью радиоизотопов включает в себя ряд методов получения изображений, которые отражают распределение в организме меченных радионуклидами веществ. Эти вещества называются радиофармпрепаратами и предназначены для наблюдения и оценки физиологических функций отдельных внутренних органов. Характер распределения радиофармпрепаратов в организме определяется способами его введения, а также такими факторами, как величина кровотока объема циркулирующей крови и наличием того ли другого метаболического процесса.
Радиоизотопные изображения позволяют получать ценную диагностическую информацию. Наиболее распространенным методом этого класса является статическая изотопная визуализация в плоскости, которая называется планарной сцинтиграфией. Планарные сцинтиграммы представляют собой двумерные распределения, а именно проекции трехмерного распределения активности изотопов, которые находятся в поле зрения детектора. Томографические исследования с применением системы многоракурсного сбора информации об объекте разрешают преодолеть большинство проблем, связанных с наложением информации при одноракурсном способе сбора данных. Прогресс компьютерных технологий привел к применению компьютеров при исследованиях с помощью радиоизотопов, где важную роль играет томографическая и динамическая информация. Использование компьютерной техники повышает качество изображения и дает возможность при радиоизотопной визуализации получать количественную информацию об исследуемых объектах.
Ультразвуковая диагностика
Ультразвуковые методы визуализации широко применяются при разных диапазонах частот - от подводной локации и биоэхолокации (частоты до 300 КГц) до акустической микроскопии (от 12 МГц до 1ГГц и выше). Промежуточное расположение по частотам занимают ультразвуковая диагностика и терапия, а также неразрушающий контроль в промышленности. Информация о структуре исследуемого объекта закодирована в лучах, которые прошли через него и в рассеянном излучении. Задача системы визуализации состоит в расшифровке этой информации. В отличие от рентгеновских лучей, ультразвуковые волны преломляются и отбиваются на границах раздела сред с разными акустическими показателями преломления. Эти эффекты могут быть довольно заметными, что разрешает создать фокусирующие системы.
С точки зрения выбора конкретного способа построения систем визуализации, в зависимости от вида излучения между ультразвуком и рентгеновским излучением есть существенные различия. Ультразвуковые волны распространяются довольно медленно, поэтому при характерных размерах исследуемого объекта легко измерять соответствующее время распространения, которое разрешает использовать эхо-импульсные методы для формирования акустических изображений. С другой стороны, скорость ультразвуковых волн достаточно большая для того, чтобы накапливать и реконструировать всю информацию о виде полного кадра изображения за время 80 мс. Другими словами, появляется возможность наблюдать движение объектов в динамике. Ультразвуковые приборы отличаются один от другого лишь деталями.
