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1、第四章空间域图像增强医学图像处理Medical Image Processing代数运算的概念通常情况下是：两幅或者两幅以上的图像进行点对点的加、减、乘、除计算而得到输出图像。例子：注意事项这些图像需要配准，平且每幅图像的动态范围可以比较。g(i,j)255 g(i,j)=255 g(i,j)0 g(i,j)=0 or g(i,j)=|g(i,j)|多幅图像相加求平均去除叠加性噪声。C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)加法运算的主要用途：用于图像合成和图像拼接等特效。在多光谱图像中，通过加法运算加宽波段，如绿色波段和红色波段图像相加可以得到近似全色图像。和值处理截断处理加权求和附加噪声是加
2、性噪声:噪声对于每个坐标点是不相关的，并且其平均值为零。三个假设：图像数量较多各幅图像受到同类附加噪声损害。三个假设：取M幅内容相同但含有不同噪声的图像，将它们迭加起来，然后作平均计算，如下式所示:由此得出在平均图像中任一点的均方差为结果M增加，像素值的方差就减小，这说明由于平均的结果使得由噪声造成的像素灰度值的偏差变小。从式中可以看出，当作平均处理的噪声图像数目增加时，其统计平均值就越接近原始无噪声图像。实际应用中困难多幅图像配准，以便使相应的像素能正确地对应排列。M=1M=2M=4M=16当M越大时，与原图差别越小，但由于平均，图像会有平滑的效果 C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)显
3、示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化：g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)去除不需要的叠加性图案：g(x,y)=f混合(x,y)b背景(x,y)应用在图像分割中：分割运动的车辆，可以先用减法去掉静止部分，剩余的就是运动元素和噪声。显示两幅图像的差异，检测同一场景两幅图像之间的变化g(x,y)=T2(x,y)-T1(x,y)T1、T2是两幅已配准的、不同时间或不同条件下获取的图像，他们的差值图像可表示为：例如医学影像的造影增强显示DSA视频中镜头边界的检测。相减DSAC(x,y)=A(x,y)*B(x,y)图像的局部显示：用二值蒙板图像与原图像做乘法二值蒙板图像在需要保留区域
4、，图像灰度值为1；而在被去除区域，图像灰度值为0。相乘x(a)Magnetic resonance velocity image through the human neck.Multiplying by the mask in(b)isolates pixels corresponding to one of the carotid arteries.Averaging pixel values inside the masked region and multiplying by the area of the mask yields the average blood flow.(Image courtesy of D.A.Steinman,RRI.)(a)(b)阴影校正C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)G(x,y)=f(x,y)h(x,y)f(x,y)h(x,y)THANKS医学图像处理Medical Image Processing