1-4 医学图像处理的流程

stonstad · 发表于 2022-4-5 08:29

一个标准的图像处理的流程：

Low level: from image to image, often  called image filtering
Intermediate level: from image to symbolic  representation, also called image  segmentation
High level: from symbolic to functional  description, also called image  understanding or pattern recognition

Low level（基础层）：

实际上就是图像处理的一个预处理流程，我们又经常把它称为图像的滤波（ image filtering ),这部分基本上就是要为我们的图像处理做好一个前期的准备。这个过程是一个“从图像到图像”的，即输入与输出都是图像。

Pre-Processing (filtering) ：Enhancement (sharpen, smooth, …) Interpolate, reduce noise, crop

增强、平滑、插值（因为有的时候我们的图像会变大变小）、除噪、把图像切除一小块
Intermediate level（主要的工作是图像的分割）:

输入是一个图像，输出是一个符号集（symbolic representation）。当我们如果可以把图像当中的目标区标定出来或者分割出来之后，则输出有可能只是图像的边缘的集合，而不是一整个图像。

Segmentation ：Region (or Contour) Extraction,Labeling, Grouping

对感兴趣的一个区域边缘线求取出来，进行标别
High level（图像的理解、模式识别）：

输入可能是一个信号集或者是一个符号集，输出可能是一个功能的表达。这是一个理解的过程，即我们不仅可以把目标区表示出来，同时还可以知道这是一个什么物体（即为在一张图片当中，我们不仅可以把苹果和香蕉表示出来，同时还可以区分开来，哪个是苹果，哪个是香蕉）

Recognition ：Region feature analysis (position,orientation, size…), Object Matching

识别：对于区域的位置、朝向、尺寸以及预先知道的一些知识来对它进行识别和评判

Modeling ：Volume Rendering, Deformable Models, Mathematical Models

三维绘制与建模
上述前处理+分割+识别流程图：

整个图像处理过程的各个阶段展示图

一个实例：

Segmentation (Extraction):
1. Thresholding
2. Differential Top-hat
3. Noise Reduction
4. Region Reconstruction

识别

建立坐标系、分割、正规化

Pattern Spectrum -- size analysis：

按照尺寸分类器官（使用算法Pattern Spectrum）

Noise Reduction：

Subdivision into regions：

使用坐标进行区域的一个区分

Threshold segmentation

识别（胃脾左肾）

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