图像处理和分析教程 章毓晋 第12章

一、选题的依据及意义：（一）选题依据细胞是人体的基本单位，一定数量的细胞有组织的活动才能完成人体的各种机能，细胞数量的异常会导致人体病态。

细胞计数是医生判断病人病情最基本、使用最频繁的操作技术之一。

医生通过细胞数量的多寡可以初步判断病症。

由于红白细胞是人体的重要组成部分，由于各种原因所造成的红白细胞的生成与破坏，都会引起红白细胞在数量上或者质量上的改变，从而导致疾病的产生，了解红白细胞的正常值对于病症的判断是十分有帮助的[1]。

在正常情况下，红白细胞的生成与破坏是处于动态平衡的状态，因此血液中的红白细胞的数量是相对稳定的。

白细胞是集体防御系统的重要组成部分。

（二）选题意义医学显微图像处理是近三十年来发展起来的新一项用于细胞计数的技术，是运用计算机处理医学图像并识别细胞的代表性的课题之一[2]。

应用图像处理的方法快速识别和读取细胞数，可以节省大量的人力和时间，这对于有效地提高医治效率具有非常积极的意义。

本文是采用了图象处理技术实现细胞的全自动计数系统，并使计数结果屏幕显示。

要求计数结果不受细胞形态大小的影响，测定结果精度高，误差小，能够应用。

细胞图像自动分割问题的解决对疾病的诊断、细胞信息的定量分析，细胞内信息的传递、细胞变异研究、细胞显微、超显微结构的三维结构的实现具有着不可估量的影响，但是当前还不能完全的实现全自动图像细胞的分割，因此，在生物医学图像的处理中，国内外研究的热点话题仍然是图像分割算法。

随着硬件设备的更新。

细胞图片质量也随之提升。

噪声干扰等问题已经不再成为人们需要最迫切需要解决的问题。

这让人们在细胞算法的改进上花费了更多的精力。

本研究主旨是建立红细胞图像自动评价和分析的软件，针对粘连细胞图像实现一种全新的方法，他抛弃了传统的判断方法，借助了图像处理的技术，来测定我们所需要的参数，并采用识别的技术来进行的智能判断，此方法可以取代传统的人工方法，使得检查效率与准确率都有大幅提高。

细胞计数是医院血液常规检查的项目之一，精确的测定人体血液中红细胞、白细胞的含量是临床诊断的重要依据[3]。

第一章绪论1.模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？(什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？)图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。

灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。

模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。

(优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。

缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力)数字图像处理(称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术.(优点：精度高，内容丰富，可进行复杂的非线性处理，灵活的变通能力，一只要改变软件就可以改变处理内容)2.图像处理学包括哪几个层次？各层次间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。

图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。

图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。

区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

参考解答（姚敏著）第一章 略 第2章2.2一阶矩或平均值； 二阶矩或自相关函数；自协方差；方差2.5压缩能力更强，码书控制着量化失真量的大小，计算量大，定长码，容易处理。

2.7二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB 图像。

可以。

2.8采样间隔是决定图像空间分辨率的主要参数。

2.9如果1S 中的某些像素与2S 中的某些像素连接，则两个图像子集是相连接的。

在图2.9中，1S p ∈和2S q ∈在V 中取值，且q 在)(8p N 中，因此p 和q 是8连接的，1S 和2S 也是8连接的。

q 在)(p N D 中，且)()(44q N p N 是空集，即满足m 连接条件，因此p 和q 是m 连接的，p 和q 是8连接的，1S 和2S 也是8连接的。

也是m 连接的。

但是，1S 和2S 中所有像素之间都不存在4连接，因此1S 和2S 不是4连接的。

2.10当V={0, 1}时，p 与q 之间不可能存在4通路,下图(a)中的红色箭显示是没有办法到达q 的。

最短的8通路可在图中看出（蓝色），它的最短长度是4。

m 通路（黑色）的最短长度是5。

qq当V={1, 2}时，最短的4通路的一种可能显示在图(b)中（红色箭），它的长度是6。

最短的8通路的一种可能显示蓝色箭，它的长度是4。

m通路（黑色）的长度是6。

这些从p到q的同样长度的4、8、m通路不是唯一的。

2.11p和q之间的D4和D8距离与任何通路无关，仅与点的坐标有关。

对于像素p, q其坐标分别为(x, y)，(s，t)，D4(p, q) = | x - s | + | y – t | = 6D8(p, q) = max ( | x - s | , | y – t | ) = 3然而，如果选择考虑m邻接，则两点间的Dm距离用点间最短的通路定义。

在这种情况下，两像素间的距离将依赖于沿通路的像素值以及它们的邻点值。

Dm(p, q) = 6。

第3章3.1FFT(Fast Fourier Transformation)，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

图像办理章毓晋课后答案【篇一：数字图像办理的理论基础及常用办理方法】ass=txt> 纲要：本文介绍了数字信号办理的发源、发展，并简要概述了数字图像办理所研究的内容和办理数字图像的几大模块。

同时，也大概介绍了常用的办理数字图像的方法。

最后展望了数字图像办理的发展远景。

abstract: this paper describes the origin of digitalimage processing, development, and a brief overview of digitalimage processing of the content and process digital images ofseveral modules. also a broad overview of the commonly usedmethod of processing digital images. finally, looking ahead thefuture prospects for the development of digital image processing.重点词：数字图像办理（digital image processing）；理论基础；办理方法一、数字图像办理的发源及发展数字图像办理（ digital image processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号变换成数字信号并利用计算机对其进行办理的过程。

数字图像办理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到必定水平，人们开始利用计算机来办理图形和图像信息。

但是 50 年代的计算机主要仍是用于数值计算，知足不了办理大批数据图像的要求。

数字图像办理作为一门学科大概形成于 20 世纪 60 年代早期。

陪伴着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实质实践。

46 复习还可通过思考题和练习题进行，标有星号（*）的题在书末提供了参考解答。

【小结和参考】2.1节介绍了图像采集时的几何模型，以及所涉及的各个坐标系。

在所讨论的基本模型中，设定各个坐标系是重合的；而在所讨论的一般模型中，则考虑了各坐标系不重合的情况。

这里均利用了基本的透视投影变换，有关正交投影变换的方法和对透视投影变换的深入讨论以及关于摄像机模型和摄像机几何的详细讨论还可见文献[Hartley 2004]。

2.2节介绍图像采集时的一个基本的亮度成像模型，它建立了图像亮度与入射到物体上的光量及物体对光反射率的关系。

它也是第4章讨论的同态滤波器的基础。

相关内容还可见[Gonzalez 2008]。

2.3节介绍了采集数字图像必需进行的两个操作：采样和量化。

采样与图像的空间分辨率密切相关，而量化则与图像的幅度分辨率密切相关。

这两个操作共同确定了图像的显示质量和存储图像的数据量[Huang 1965]。

这里讨论的采样间隔和量化阶差都是均匀的，关于非均匀采样和量化的一些讨论可见文献[Gonzalez 1992]。

2.4节讨论图像像素之间的联系，包括像素的邻域、像素间和像素集合间的邻接、连接和连通。

另外，还介绍了常用的像素间距离计算，其中城区距离和棋盘距离都是数字图像中特有的。

对距离的讨论还可见文献[Basseville 1989]，对范数的详细讨论可见文献[数2000]。

对图像像素间联系的更全面讨论可见[章2012c]。

2.5节先介绍了基本的图像坐标变换，包括平移变换、旋转变换和尺度变换；然后简单介绍仿射变换及其两种简化变换——欧氏变换和相似变换；更全面的体系和内容可见[章2006b]。

各种变换可以级联，但要注意级联的次序对级联的结果是有影响的，一般不可互换。

图像在采集或加工过程中会产生几何失真，要消除几何失真以恢复原来的空间关系就需要用到图像坐标变换。

另外，还要借助图像插值恢复原来的灰度关系。

这里仅考虑了2-D图像的情况，但双线性插值方法很容易推广到3-D图像[Zhang 1990]，[章2012b]；三次线性插值方法的进一步细节见[王1994]。