学习笔记2--医学图像的运算、医学图像变换

三  医学图像的运算

1.  医学图像的灰度变换就是将图像的灰度值按照某种映射关系映射为不同的灰度值，从而改变相邻像素点之间的灰度差，达到将图像对比度增强或减弱的目的。包含线性恢复变换，非线性灰度变换，部分线性灰度变换。

2.  几何运算：

1. 平移。
2. 旋转。
3. 缩放：医学图像的放大和缩小通常都是按比例放大或缩小。缩小（直接缩小法和局部均值法），放大（直接放大法和双线性插值法）。
4. 镜像。

3.  代数运算：

1. 图像的代数运算。
2. 图像的局部运算和全局运算。

 

四  医学图像变换

1.  傅立叶变换

1. 傅立叶变换是一种正交变换。
2. 一维傅立叶变换，二维傅立叶变换，傅立叶变换的性质，快速傅立叶变换，傅立叶变换的物理意义，基于傅立叶变换的频域滤波。
3. 傅立叶变换相关函数

2.  离散余弦变换

1. 离散余弦变换（DCT）是利用傅立叶变换的对称性，采用图像边界褶翻操作将图像变换为偶函数形式，然后对这样的图像进行二维离散傅立叶变换，变换后的结果将仅包含余弦项，所以称为离散余弦变换。
2. 可以将图像描述为不同幅值和频率的正弦值之和的形式。
3. 它的一个重要的性质就是，有关图像的许多重要的可是信息都几种在变换后的一小部分系数当中。
4. 在图像压缩处理离散余弦变换是非常有用的。

3.  小波变换

　　图像数据经过小波变换后可以用小波系数来描述，小波系数体现出元图像数据的性质，图像数据的局部特征可以通过对小波系数进行处理而改变。小波变换在医学图像处理上的应用思路主要采用将空间域上的图像数据变换到小波域上，得到多层次的小波系数根据所采用的小波基特性，分析小波系数特点，针对不同需求，既可以结合常规的图像处理方法，也可以提出更符合小波分析的信方法来处理小波系数，然后再对处理后的小波系数进行小波逆变换，得到所需的目标图像。

 相关函数：