图像处理各领域应用

2018-06-11 15:34:37 weixin_42078760 阅读数 8852
2015-06-25 07:00:19 Quason 阅读数 0

傅里叶变换在图像处理领域的应用

1、什么是傅里叶变换

任何函数(信号)都能分解成若干个周期函数(周期信号)的叠加形式。在这里原始信号一般是时间域信号或空间域信号,而分解后的信号是频率域信号。下图展示了一维傅里叶变换的过程,其中f=0时的幅值表示信号的直流分量(DC),其余频率的幅值表示信号的交流分量(AC)

2、二维傅里叶变换

图像处理领域用到的傅里叶变换是二维的,其目的是得到空间图像的频率分布情况,之后在频率域对图像进行各种处理可以有目的地实现很多功能。如降噪是弱化频率过高的像素点,图像压缩是对图像高频部分的信息进行简化处理,其余的应用还有图像边缘增强纹理分析等。DC在二维图像信号中表示整幅图像的平均亮度。二维傅里叶图谱中越亮的点对应图像中对比度越大的点,原图频率越集中,对应的频谱图中亮点就越集中。

2018-11-24 17:06:23 weixin_43789163 阅读数 2556

电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 徐冰砚

浅谈图像处理在医学方面的应用

1、背景:

在上学期的新生研讨课中,曾兵院长介绍了图像处理的相关原理和应用。图像处理(image processing)是一种用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。在获得图像之后,需要用专门的设备将其数字化,即通过取样和量化过程将一个以自然形式存在的图像变换为适合计算机处理的数字形式。图像在计算机内部被表示为一个数字矩阵,矩阵中每一元素称为像素。
图像处理有各种应用途径,卫星图像处理、面孔识别特征识别、显微图像处理等等,给我印象最为深刻的是图像处理在医学方面的应用。目前临床广泛使用的医学成像模式主要分为四类:X- 射线成像、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)、超声波成像(Ultrasonic Imaging)。图像分析可以将医学模拟图像转化为数字图像,开展了计算机辅助诊断(computer aided diagnosis)的初步研究,在一定程度上可以辅助医生分析医学图像,从而排除人为主观因素,提高诊断准确性和效率。

2、医学图像处理技术:

(1) 图像分割:
由于人体的组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点, 医学图像分割技术的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来, 这样就能为后续的定量、定性分析提供图像基础,同时它也是三维可视化的基础。现在有的图像分割方法有如下几种:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

(2) 图像配准和图像融合:
医学图像配准是指对于一幅医学图像通过一种或一系列的空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配,配准处理一般可以分为图像变换和图像定位两种。
医学图像在空间域配准之后,就可以进行图像融合,融合图像的创建又分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。图像融合的目的是通过综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件,对多种模态的图像进行图像融合,可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及它与周围生物组织之间的空间关系,从而及时高效地诊断疾病,也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。

(3) 伪彩色处理技术:

伪彩色图像处理技术是将黑白图像经过处理变为彩色图像, 可以充分发挥人眼对彩色的视觉能力, 从而使观察者能从图像中取得更多的信息。经过伪彩色处理技术, 提高了对图像特征的识别。临床研究对CT、MRI、B 超和电镜等图片均进行了伪彩色技术的尝试, 取得了良好的效果, 部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。

3、总结:

随着医疗技术的蓬勃发展,对医学图像处理提出的要求也越来越高。医学图像处理技术发展至今,仍然还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平、与多学科理论的交叉融合、医务人员和计算机理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。总之,医学图像作为现代医疗诊断的重要依据,必将在医药信息研究领域和计算机图像处理领域受到更多的关注。

4、参考文献:
[1]王新成.高级图像处理技术[M].北京:中国科学技术出版社,2001.
[2]丁莹.图像配准技术在医学图像处理中的应用研究[M].长春理工大学,2006.12.
[3]田捷.医学影像处理与分析[M], 电子工业出版社, 2003.
[4]田娅, 饶妮妮, 蒲立新.国内医学图像处理技术的最新动态[J].电子科技大学学报, 2002(5): 485- 489.
图片来源:(https://baike.baidu.com/item/医学图像分析/3939451#2)

2018-10-09 02:42:22 mao_hui_fei 阅读数 5931

数字图像处理应用领域

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

1)航天和航空方面

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用,除了JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。对由此得来的照片进行处理分析,以前需要雇用几千人,而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析,既节省人力,又加快了速度,还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。从60年代末以来,美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星(如LANDSAT系列)和天空实验室(如SKYLAB),由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响,图像质量总不是很高。因此,以如此昂贵的代价进行简单直观的判读来获取图像是不合算的,而必须采用数字图像处理技术。如LANDSAT系列陆地卫星,采用多波段扫描器(MSS),在900km高空对地球每一个地区以18天为一周期进行扫描成像,其图像分辨率大致相当于地面上十几米或100米左右(如1983年发射的LANDSAT-4,分辨率为30m)。这些图像在空中先处理(数字化,编码)成数字信号存入磁带中,在卫星经过地面站上空时,再高速传送下来,然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中,还是在判读分析中,都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用陆地卫星所获取的图像进行资源调查(如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等),灾害检测(如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等),资源勘察(如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等),农业规划(如土壤营养、水份和农作物生长、产量的估算等),城市规划(如地质结构、水源及环境分析等)。中国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用,并获得了良好的效果。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

2)生物医学工程方面

数字图像处理在生物医学工程方面的应用十分广泛,而且很有成效。除了上面介绍的CT技术之外,还有一类是对医用显微图像的处理分析,如红细胞、白细胞分类,染色体分析,癌细胞识别等。此外,在X光肺部图像增晰超声波图像处理心电图分析立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

3)通信工程方面

当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的多媒体通信。具体地讲是将电话、电视和计算机以三网合一的方式在数字通信网上传输。其中以图像通信最为复杂和困难,因图像的数据量十分巨大,如传送彩色电视信号的速率达100Mbit/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去,必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲,编码压缩是这些技术成败的关键。除了已应用较广泛的熵编码、DPCM编码、变换编码外,国内外正在大力开发研究新的编码方法,如分行编码、自适应网络编码、小波变换图像压缩编码等。

4)工业和工程方面

在工业和工程领域中图像处理技术有着广泛的应用,如自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类印刷电路板疵病检查弹性力学照片的应力分析流体力学图片的阻力和升力分析邮政信件的自动分拣,在一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态,先进的设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人,将会给工农业生产带来新的激励,目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

5)军事、公安方面

在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导,各种侦察照片的判读,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析,指纹识别,人脸鉴别,不完整图片的复原,以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别都是图像处理技术成功应用的例子。

6)文化艺术方面

目前这类应用有电视画面的数字编辑,动画的制作,电子图像游戏,纺织工艺品设计,服装设计与制作,发型设计,文物资料照片的复制和修复,运动员动作分析和评分等等,现在已逐渐形成一门新的艺术–计算机美术。

7)机器人视觉

机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官,主要进行三维景物理解和识别,是目前处于研究之中的开放课题。机器视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主机器人邮政、医院和家庭服务的智能机器人,装配线工件识别、定位,太空机器人的自动操作等。

8)视频和多媒体系统

目前,电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成,多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输等。

9)科学可视化

图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具。

10)电子商务

在当前呼声甚高的电子商务中,图像处理技术也大有可为,如身份认证、产品防伪、水印技术等。
总之,图像处理技术应用领域相当广泛,已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。

2015-01-03 23:34:29 ccyccy2012 阅读数 4586
选择了数字图像处理这个研究方向作为终身的目标,天赋+兴趣+努力,你将拥有了开启未来最前沿,最富活力技术的钥匙。人类获取的信息80%以上来自于视觉,但目前让机器来处理这些信息才刚刚开始呀,同志们要努力! 

(1)数字图像处理是交叉学科。是未来技术向智能化发展的最富有前景,也最富有挑战的领域。 

其研究的领域博大精深,应用领域十分广泛,每个领域都可以让你安身立命一辈子,呵呵,我给你举点你熟悉一点的通俗的例子。 

在你目前就读的电信专业来说,考虑到发送端要传输的东西(视频流)容量实在是太大,而用于传输的通道(带宽)总是不够用,想要把要传输的东西在无损或不丢失太重要信息的情况下弄得更小一点(压缩编码),然后在接收端解码以恢复原来信号的原貌。那么就产生了数字图像处理的典型应用:【图像压缩和传输(或者叫着图像通信也可以)】(如:静态图像JPEG压缩标准;动态MPEG标准,电信上类似的标准是H.264,娱乐上的MP4也属于这方面),主要研究内容是研发更有效的图像的编解码算法(现在已经有很多硬件实现的编解码芯片了,具体性能指标和适用的标准不同); 

而你所熟知的生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用(包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等),当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。通用模式是:图像预处理(如去噪、增强等) + 不变特征提取 + 与特征库中特征进行匹配 => 识别; 

而真正集中了最先进软硬件数字图像处理的应用领域是(杀人的和救人的,呵呵): 
【军事】:首先图像数据类型上包含所有的成像频段能获取的影像(如无线电(雷达成像)、红外、可见光、紫外、X线。。。你把电磁光谱拉开看就明白),用声音回波来成像也可以,如声纳。千万不要片面地理解图像就是可见光成像,那是人眼的局限,呵呵。 

主要包含这些研究内容:目标捕获 目标锁定 目标跟踪 
【医疗影像处理】:CT成像,核磁共振MRI,超声,X线成像。。。 
主要研究内容:图像去噪,图像增强,图像识别,3维可视化等等 

【机器人视觉】:啊,现在的机器人还很笨呀,能自己绕开障碍物已经是了不起了,努力呀,同仁们。 

(2)既然是交叉前沿学科,你需要掌握的基础知识还真不少。 
【数理基础】非常重要:本科里面的高等数学、线性代数、概率统计当然是最基本的啦;研究生(硕博)数理课程:矩阵理论;随机过程;泛函要学好,特别是前两门; 
【专业课程】:信号系统;数字信号处理(特别要弄清楚傅立叶理论);(研究生课程)现代数字信号处理(推荐:张贤达,清华出版);当然进阶的化,学好小波变换理论也是相当不错的(这个需要很好的泛函数理基础);人工智能与神经网络学学也不错。 
【英语】:呵呵,我们不得不承认现在数字图像处理邻域,西方科技还是要先进一些,努力学好英语吧,调研资料的时候你会很轻松,另外做学术交流的时候你也会比较从容。。。 

【计算机应用】:光有想法,不能实现自己的想法会沦为纸上谈兵,好好提高自己的工程技术能力吧,要把数据结构,C/C++学好喔,编程方面建议多用STL。

PS:我以前是做杀人方面的数字图像处理,现在是做救人方面的医学影像技术。你才刚刚开始,未来的路还很长,要学的还很多,希望我说的对你有帮助,而又不至于让你知难而退(打击你)。也希望看到更多对这一领域感兴趣的人出现。当然,这几行文字难以对数字图像处理领域有更多的了解,我尽量让你看到一个大轮廓吧。你如果要跟我交流也可以,不过要等到你到了更高层次,有一定基础再说吧。(本文转载自http://blog.csdn.net/yuan_ming/article/details/4172122)

图像处理的应用

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