引言
英文文献原文
Digital image processing and pattern recognition techniques for the detection of cancer
Cancer is the second leading cause of death for both men and women in the world , and is expected to become the leading cause of death in the next few decades . In recent years , cancer detection has become a significant area of research activities in the image processing and pattern recognition community .Medical imaging technologies have already made a great impact on our capabilities of detecting cancer early and diagnosing the disease more accurately . In order to further improve the efficiency and veracity of diagnoses and treatment , image processing and pattern recognition techniques have been widely applied to analysis and recognition of cancer , evaluation of the effectiveness of treatment , and prediction of the development of cancer . The aim of this special issue is to bring together researchers working on image processing and pattern recognition techniques for the detection and assessment of cancer , and to promote research in image processing and pattern recognition for oncology . A number of papers were submitted to this special issue and each was peer-reviewed by at least three experts in the field . From these submitted papers , 17were finally selected for inclusion in this special issue . These selected papers cover a broad range of topics that are representative of the state-of-the-art in computer-aided detection or diagnosis(CAD)of cancer . They cover several imaging modalities(such as CT , MRI , and mammography) and different types of cancer (including breast cancer , skin cancer , etc.) , which we summarize below .
Skin cancer is the most prevalent among all types of cancers . Three papers in this special issue deal with skin cancer . Y uan et al. propose a skin lesion segmentation method. The method is based on region fusion and narrow-band energy graph partitioning . The method can deal with challenging situations with skin lesions , such as topological changes , weak or false edges , and asymmetry . T ang proposes a snake-based approach using multi-direction gradient vector flow (GVF) for the segmentation of skin cancer images . A new anisotropic diffusion filter is developed as a preprocessing step . After the noise is removed , the image is segmented using a GVF
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snake . The proposed method is robust to noise and can correctly trace the boundary of the skin cancer even if there are other objects near the skin cancer region . Serrano et al. present a method based on Markov random fields (MRF) to detect different patterns in dermoscopic images . Different from previous approaches on automatic dermatological image classification with the ABCD rule (Asymmetry , Border irregularity , Color variegation , and Diameter greater than 6mm or growing) , this paper follows a new trend to look for specific patterns in lesions which could lead physicians to a clinical assessment.
Breast cancer is the most frequently diagnosed cancer other than skin cancer and a leading cause of cancer deaths in women in developed countries . In recent years , CAD schemes have been developed as a potentially efficacious solution to improving radiologists’diagnostic accuracy in breast cancer screening and diagnosis . The predominant approach of CAD in breast cancer and medical imaging in general is to use automated image analysis to serve as a “second reader”, with the aim of improving radiologists’diagnostic performance . Thanks to intense research and development efforts , CAD schemes have now been introduces in screening mammography , and clinical studies have shown that such schemes can result in higher sensitivity at the cost of a small increase in recall rate . In this issue , we have three papers in the area of CAD for breast cancer . Wei et al. propose an image-retrieval based approach to CAD , in which retrieved images similar to that being evaluated (called the query image) are used to support a CAD classifier , yielding an improved measure of malignancy . This involves searching a large database for the images that are most similar to the query image , based on features that are automatically extracted from the images . Dominguez et al. investigate the use of image features characterizing the boundary contours of mass lesions in mammograms for classification of benign vs. Malignant masses . They study and evaluate the impact of these features on diagnostic accuracy with several different classifier designs when the lesion contours are extracted using two different automatic segmentation techniques . Schaefer et al. study the use of thermal imaging for breast cancer detection . In their scheme , statistical features are extracted from thermograms to quantify bilateral differences between left and right breast regions , which are used subsequently as input to a fuzzy-rule-based classification system for diagnosis.
Colon cancer is the third most common cancer in men and women , and also the third most
common cause of cancer-related death in the USA . Y ao et al. propose a novel technique to detect colonic polyps using CT Colonography . They use ideas from geographic information systems to employ topographical height maps , which mimic the procedure used by radiologists for the detection of polyps . The technique can also be used to measure consistently the size of polyps . Hafner et al. present a technique to classify and assess colonic polyps , which are precursors of colorectal cancer . The classification is performed based on the pit-pattern in zoom-endoscopy images . They propose a novel color waveler cross co-occurence matrix which employs the wavelet transform to extract texture features from color channels.
Lung cancer occurs most commonly between the ages of 45 and 70 years , and has one of the worse survival rates of all the types of cancer . Two papers are included in this special issue on lung cancer research . Pattichis et al. evaluate new mathematical models that are based on statistics , logic functions , and several statistical classifiers to analyze reader performance in grading chest radiographs for pneumoconiosis . The technique can be potentially applied to the detection of nodules related to early stages of lung cancer . El-Baz et al. focus on the early diagnosis of pulmonary nodules that may lead to lung cancer . Their methods monitor the development of lung nodules in successive low-dose chest CT scans . They propose a new two-step registration method to align globally and locally two detected nodules . Experments on a relatively large data set demonstrate that the proposed registration method contributes to precise identification and diagnosis of nodule development .
It is estimated that almost a quarter of a million people in the USA are living with kidney cancer and that the number increases by 51000 every year . Linguraru et al. propose a computer-assisted radiology tool to assess renal tumors in contrast-enhanced CT for the management of tumor diagnosis and response to treatment . The tool accurately segments , measures , and characterizes renal tumors, and has been adopted in clinical practice . V alidation against manual tools shows high correlation .
Neuroblastoma is a cancer of the sympathetic nervous system and one of the most malignant diseases affecting children . Two papers in this field are included in this special issue . Sertel et al. present techniques for classification of the degree of Schwannian stromal development as either stroma-rich or stroma-poor , which is a critical decision factor affecting the
prognosis . The classification is based on texture features extracted using co-occurrence statistics and local binary patterns . Their work is useful in helping pathologists in the decision-making process . Kong et al. propose image processing and pattern recognition techniques to classify the grade of neuroblastic differentiation on whole-slide histology images . The presented technique is promising to facilitate grading of whole-slide images of neuroblastoma biopsies with high throughput .
This special issue also includes papers which are not derectly focused on the detection or diagnosis of a specific type of cancer but deal with the development of techniques applicable to cancer detection . T a et al. propose a framework of graph-based tools for the segmentation of microscopic cellular images . Based on the framework , automatic or interactive segmentation schemes are developed for color cytological and histological images . T osun et al. propose an object-oriented segmentation algorithm for biopsy images for the detection of cancer . The proposed algorithm uses a homogeneity measure based on the distribution of the objects to characterize tissue components . Colon biopsy images were used to verify the effectiveness of the method ; the segmentation accuracy was improved as compared to its pixel-based counterpart . Narasimha et al. present a machine-learning tool for automatic texton-based joint classification and segmentation of mitochondria in MNT-1 cells imaged using an ion-abrasion scanning electron microscope . The proposed approach has minimal user intervention and can achieve high classification accuracy . El Naqa et al. investigate intensity-volume histogram metrics as well as shape and texture features extracted from PET images to predict a patient’s response to treatment . Preliminary results suggest that the proposed approach could potentially provide better tools and discriminant power for functional imaging in clinical prognosis.
We hope that the collection of the selected papers in this special issue will serve as a basis for inspiring further rigorous research in CAD of various types of cancer . We invite you to explore this special issue and benefit from these papers .
On behalf of the Editorial Committee , we take this opportunity to gratefully acknowledge the autors and the reviewers for their diligence in abilding by the editorial timeline . Our thanks also go to the Editors-in-Chief of Pattern Recognition , Dr. Robert S. Ledley and Dr.C.Y. Suen , for their encouragement and support for this special issue .
英文文献译文
数字图像处理和模式识别技术关于检测癌症的应用
世界上癌症是对于人类（不论男人还是女人）生命的第二杀手。而且，在今后几十年里，预计癌症会变为威胁生命的第一因素。近几年里，癌症检测已经成为在图像处理和模式识别领域中，重要的研究活动。医学成像技术已经在癌症早期检测和诊断该疾病的准确性的能力方面起了很大的作用。为了进一步提高诊断和治疗的效率和准确性，图像处理和模式识别技术已广泛应用于分析和识别癌症，鉴定治疗效果，并预测癌症的发展。这个特殊的问题的目的是汇集研究人员图像处理和模式识别技术的检测和评估的癌症，并促进对图像处理和模式识别肿瘤的研究。关于这个特殊论题的一些论文已提交，每篇论文都经过这个领域的专家审查至少三遍。从这些提交了的论文中，最终有17篇当选。这些被选定的论文涉及的议题范围广泛，是计算机辅助检测或诊断（CAD）癌症的技术发展水平的代表。它们涉及若干成像方式（例如CT、核磁共振成像技术MRI和乳房X射线照相术）和不同类型的癌症（包括乳腺癌，皮肤癌等等），我们总结如下：
皮肤癌是所有类型的癌症中最普遍的。在这个特殊论题上的三份论文论述了皮肤癌。Yuan 等人提出了一种皮肤病灶分割方法。该方法是基于区域的融合和窄带能量图分割。该方法能处理复杂情况下的皮肤病变，如拓扑的变化，弱的或伪造的边缘，和不对称性。唐氏提出了一种使用多方向梯度矢量流（GVF）跟踪运动目标的方法来实现皮肤癌图像分割。一种新的各向异性扩散滤波发展成为一个预处理步骤。噪声消除后，使用梯度矢量流（GVF）分割图像。该方法具有较强的性能排除噪音影响，即使有其他物体分布在皮肤癌病变区域，也可以正确进行皮肤癌边缘检测。Serrano等人提出了一种基于马尔可夫随机场（MRF）来检测dermoscopic图像的不同模式。不同于以往皮肤图像按照各种规则（不对称性，边界不规则性，颜色异质性，以及直径大于6毫米或者增长）自动分类的方法，这篇文章遵循新趋势检测病变的具体模式，指导医生的临床评估。
乳腺癌是除了皮肤癌以外最普遍的癌症，是在发达国家里导致妇女死亡的头号杀手。近年来，计算机辅助探测（CAD）方案已经发展成为一个很有发展潜力的解决办法，这种方法提高了放射科在乳腺癌筛查和诊断的确诊率。总体上，在乳腺癌和医疗成像方面CAD的主要方式是使用自动图像分析，做“二次处理”，其目的是改善放射科的诊断性能。由于
紧张的研究和开发工作，计算机辅助探测计划（CAD）目前已被引进到筛查乳房造影术。临床研究显示，这些计划可能会在稍微增加回现率的代价下达到更高的灵敏度。在这个问题上，针对乳腺癌的CAD领域有三篇论文。Wei等人提出了一种基于计算机图像探测（CAD）的图像检索的方法，其中检索图像类似于图像查询，被作为计算机辅助探测（CAD）分类器，从而使恶性肿瘤的检测得到改进。这需要寻找一个大型数据库，与图像查询相似，具有自动从图像中自动提取数据的功能。Dominguezet等人研究使用乳房透视检查的损害组织图像的边界轮廓特征区分良性或者恶性。他们用几个不同的分类器，对病变轮廓的提取使用两种不同的自动分割技术，研究和评估这些轮廓特征对诊断的准确性的影响。Schaefer 等人研究热成像在乳腺癌检测中的应用。在他们的方案中，统计特征从热量分析图中提取，从而量化左右乳房区域的差异，随后输入到模糊规则库分类系统进行诊断。
结肠癌是在男性或者女性中普遍性第三大的癌症，也是美国导致因癌症死亡的第三大最常见的原因。Y ao等人提出了一种使用CT结肠成像的新技术来检测结肠息肉。他们使用的方法是受地理信息系统采用地形高度图的启发，放射线学者模仿该方法检测息肉。这种技术还可以用来检测息肉的大小。Hafner等人展示了一种用来分类和评估大肠癌的前体细胞的结肠息肉的技术。这种分类技术基于坑格局变焦内镜图像起作用。他们提出了一种新颖的彩色小波跨共生矩阵，其中采用小波变换从提取彩色信号通道提取纹理特性。
肺癌发生的最常见的年龄介于45岁到70岁，并且在所有类型的癌症中生存率最低。这个特殊论题中，有两篇论文包括了对肺癌的研究。Pattichis等人评估新的基于统计数据、逻辑功能和一些统计分类的数学模型，从而分析检测器在尘肺病胸片分级中的性能。该技术应用于关于早期肺癌结核的检测潜力巨大。El-Baz等人专注于可能导致肺癌的肺结核的早期诊断。他们的方法通过连续低剂量胸部CT扫描监测结核的发展。他们提出一个新的两步登记的方法，使从整体和局部检测结核密切联系在一起。实验获得的相当多的一组数据表明，该方法有助于准确的识别和诊断结核的发展。
据估计，近25万在美国生活的人患有肾癌，并且人数每年增加5.1万。Linguraru等人介绍了一种电脑辅助放射工具。在对诊断肿瘤和疗效的管理的造影强化CT中，用此工具评估肾肿瘤。该工具准确地分割、估计和描绘肾肿瘤，并且已经应用到临床实践中。以手动工具校验的结果表明它们高度相关。
神经母细胞瘤——关于交感神经系统的癌症，是一种对于儿童的最致命的疾病。有两篇论文与这个领域相关。Sertel等人介绍了鉴别Schwannian基质发展程度（例如基质丰富或基质缺乏）的技术，这是一个影响预后（医学术语，指医生对疾病结果的预测）的重要决定因素。分类是根据应用共生统计和局部二进制模式提取的纹理特征。他们的工作有益于病理学家进行决策。Kong等人介绍了应用图像处理和模式识别技术对整个滑动组织图像的神
经细胞分化程度进行分类。所提出的技术应用于促进整个滑动的神经母细胞瘤组织切片图像高处理能力的程度分级是有希望的。
这一个特殊论题，还包括没有直接的专注于检测或诊断特定类型的癌症，但论述了适用于发展癌症检测技术的论文。Ta等人论述了一种分割显微细胞图像的工具框架。基于该框架，自动或交互式分割方案为细胞和彩色组织图像而制定。Tosun等人提出了一种面向对象的用于癌症检测的切片图像分割算法。该算法采用了基于对象的分布的同性质措施描绘组织的组成部分。结肠切片图像被用来验证了该方法的有效性；分割精度的提高是基于像素的对应。Narasimha等人描述了用于研究的机械工具，应用离子磨损扫描电子显微镜实现纹理的自动联合分割和MNT-1细胞图像中线粒体的分割。该方法极少用户干预并且可以实现高精度的分割。El Naqa等人研究强度容积柱状图指标以及从PET图像提取的形状和纹理特征，用来预测患者对治疗的反应。初步结果表明，该方法有可能为临床预后中的功能成像提供更好的工具和判别力。
我们希望，在这个特殊论题上的论文选编将作为一个基础，进一步激发人们严谨地研究各种癌症的计算机辅助探测（CAD）。我们邀请大家来研究这一特殊论题，充分地利用这些论文。
代表编辑委员会，我们借此机会深深地感谢所有作者和评审员对遵守主编的时间安排做出的努力。我们还要感谢模式识别的主编辑Robert S . Ledley博士和C . Y . Suen博士对这一特殊论题的鼓励和支持。
数字图像处理外文翻译参考文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Application Of Digital Image Processing In The Measurement Of Casting Surface Roughness Ahstract- This paper presents a surface image acquisition system based on digital image processing technology. The image acquired by CCD is pre-processed through the procedure of image editing, image equalization, the image binary conversation and feature parameters extraction to achieve casting surface roughness measurement. The three-dimensional evaluation method is taken to obtain the evaluation parameters and the casting surface roughness based on feature parameters extraction. An automatic detection interface of casting surface roughness based on MA TLAB is compiled which can provide a solid foundation for the online and fast detection of casting surface roughness based on image processing technology.
数字图像处理技术 一．数字图像处理概述 数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进展一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的开展，数字图像处理技术也慢慢地开展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球外表地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断开展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术到达了新的高度，并且开展迅猛。 二．数字图象处理研究的容 一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的开展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比方，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论根底上开展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效
果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复 图像恢复也称为图像复原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是一样的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换 图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个适宜变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可别离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩 数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进展有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割 图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测 边缘检测技术用于检测图像中的线状局部构造。边缘是图像中具有不同平均
数字图像处理技术中的模式识别原理 一、引言 数字图像处理是指通过计算机对数字图像进行各种操作的技术。数字图像处理已经广泛应用在医学、物理、工程、计算机视觉等 领域。模式识别是数字图像处理中的一个重要技术，用于在图像 中寻找和识别特定的模式或对象。 二、模式识别原理 模式识别是指通过分析输入数据的特征来识别数据所属的类别。在数字图像处理中，模式识别的目标是寻找和识别图像中的特定 模式或对象。模式识别可以分为监督学习和非监督学习两种。 监督学习的原理是根据已知类别的训练样本来创建模型，并将 模型用于分类新的数据。监督学习通常需要大量的标注数据和耗 时的训练过程。非监督学习则是通过分析数据的分布和结构来自 动发现其中的模式，不需要事先标注数据。
常见的模式识别算法有$k$-均值聚类、支持向量机(SVM)、决 策树、定义离散随机变量的概率分布来描述数据的贝叶斯分类等。 三、数字图像处理中的模式识别应用 数字图像处理中的模式识别应用广泛，以下举几个例子。 1. 人脸识别 人脸识别是模式识别的一个重要应用，其主要思想是将特定的 人脸与未知人脸进行比较，判断它们是否属于同一人。该技术在 安全、身份验证和人脸检索等领域有广泛的应用。 2. 医学影像分析 医学影像分析是数字图像处理和模式识别的应用之一，其主要 应用于在医学影像中自动识别和定位病变。例如，在CT扫描中自动检测肿瘤或在MRI扫描中检测脑出血等。 3. 目标跟踪
目标跟踪是数字图像处理和模式识别的应用之一，其主要用于在视频中跟踪特定的目标。例如，在安防监控中跟踪犯罪嫌疑人或在自动驾驶中跟踪其他车辆等。 四、总结 数字图像处理中的模式识别是一项非常重要的技术。它广泛应用于医学、物理、工程、计算机视觉等领域，与人工智能和机器学习等领域相互关联。未来数字图像处理与模式识别将继续在各个领域得到更广泛的应用。
The research of digital image processing technique 1 Introduction Interest in digital image processing methods stems from two principal application areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception. This chapter has several objectives: (1)to define the scope of the field that we call image processing; (2)to give a historical perspective of the origins of this field; (3)to give an idea of the state of the art in image processing by examining some of the principal area in which it is applied; (4)to discuss briefly the principal approaches used in digital image processing; (5)to give an overview of the components contained in a typical, general-purpose image processing system; and (6) to provide direction to the books and other literature where image processing work normally is reporter. 1.1What Is Digital Image Processing? An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. We consider these definitions in more formal terms in Chapter2. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike human who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spectrum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that human are not accustomed to associating with image. These include ultrasound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of application. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vision, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a single number) would not be considered an image processing operation. On the other hand, there are fields such as computer vision whose ultimate goal is to use computer to
数字信号处理 一、导论 数字信号处理（DSP）是由一系列的数字或符号来表示这些信号的处理的过程的。数字信号处理与模拟信号处理属于信号处理领域。DSP包括子域的音频和语音信号处理，雷达和声纳信号处理，传感器阵列处理，谱估计，统计信号处理，数字图像处理，通信信号处理，生物医学信号处理，地震数据处理等。 由于DSP的目标通常是对连续的真实世界的模拟信号进行测量或滤波，第一步通常是通过使用一个模拟到数字的转换器将信号从模拟信号转化到数字信号。通常，所需的输出信号却是一个模拟输出信号，因此这就需要一个数字到模拟的转换器。即使这个过程比模拟处理更复杂的和而且具有离散值，由于数字信号处理的错误检测和校正不易受噪声影响，它的稳定性使得它优于许多模拟信号处理的应用（虽然不是全部）。 DSP算法一直是运行在标准的计算机，被称为数字信号处理器（DSP）的专用处理器或在专用硬件如特殊应用集成电路（ASIC）。目前有用于数字信号处理的附加技术包括更强大的通用微处理器，现场可编程门阵列（FPGA），数字信号控制器（大多为工业应用，如电机控制）和流处理器和其他相关技术。 在数字信号处理过程中，工程师通常研究数字信号的以下领域：时间域（一维信号），空间域（多维信号），频率域，域和小波域的自相关。他们选择在哪个领域过程中的一个信号，做一个明智的猜测（或通过尝试不同的可能性）作为该域的最佳代表的信号的本质特征。从测量装置对样品序列产生一个时间或空间域表示，而离散傅立叶变换产生的频谱的频率域信息。自相关的定义是互相关的信号本身在不同时间间隔的时间或空间的相关情况。 二、信号采样 随着计算机的应用越来越多地使用，数字信号处理的需要也增加了。为了在计算机上使用一个模拟信号的计算机，它上面必须使用模拟到数字的转换器（ADC）使其数字化。采样通常分两阶段进行，离散化和量化。在离散化阶段，信号的空间被划分成等价类和量化是通过一组有限的具有代表性的信号值来代替信号近似值。 奈奎斯特-香农采样定理指出，如果样本的取样频率大于两倍的信号的最高频率，一个信号可以准确地重建它的样本。在实践中，采样频率往往大大超过所需的带宽的两倍。 数字模拟转换器（DAC）用于将数字信号转化到模拟信号。数字计算机的使用是数字控制系统中的一个关键因素。 三、时间域和空间域 在时间或空间域中最常见的处理方法是对输入信号进行一种称为滤波的操作。滤波通常包括对一些周边样本的输入或输出信号电流采样进行一些改造。现在有各种不同的方法来表征的滤波器，例如： 一个线性滤波器的输入样本的线性变换；其他的过滤器都是“非线性”。线性滤波器满足叠加条件，即如果一个输入不同的信号的加权线性组合，输出的是一个同样加权线性组合所对应的输出信号。
数字图像处理 学院：行12数信院 姓名：姜晶 学号：12202509 教师：朱杰 时间：2014年10月
一绪论1.1 人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 图像的概念 视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。图像处理是计算机信息处理的重要内容。图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。光的强度与光的波长有关。 1.2 图像处理技术的发展 数字图像处理即Digital Image Processing，是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
生物医学工程在癌症治疗中的应用癌症是一种疾病，它可以发生在人体各个部位，而且可以是任 何类型的细胞。因此，治疗癌症的过程非常复杂，需要综合考虑 患者的身体状况、癌症的类型和进程、以及各种治疗方法的可能 效果和副作用等多种因素。 生物医学工程是一门交叉学科，它结合了生物学、医学、工程学、物理学等多种学科的知识和技能，旨在开发和应用新的医疗 技术和治疗方法，以改善人类健康状况。在癌症治疗中，生物医 学工程的技术和方法可以发挥巨大的作用，包括以下几个方面。 1.图像识别技术 癌症的早期检测和诊断是非常重要的，因为早期治疗可以大大 提高治愈率。而且，很多癌症的症状和表现并不明显，需要通过 肿瘤的影像学检查才能发现。这时，图像识别技术就可以派上用 场了。 图像识别技术是指利用计算机算法对影像图像进行分析和处理，以自动或半自动地检测、诊断和分析图像中的对象和结构。在癌
症的诊断中，图像识别技术能够帮助医生对肿瘤的位置、大小、 形状等信息进行分析，从而评估癌症的严重程度和扩散情况。同时，图像识别技术还能够提高诊断的准确性和可靠性，避免了人 为诊断的误差和主观性。 2.生物标记物检测技术 生物标记物是指一组分子或化合物，它们存在于人体内并且可 以反映某种疾病的状态。在癌症治疗中，检测生物标记物可以帮 助医生了解患者癌症的类型和进程，以及评估治疗的效果和预后。 生物标记物检测技术是指利用各种生物化学和分子生物学的方法，对生物标记物进行检测和测定。这种技术对于癌症的早期检 测和预后评估具有重要意义，因为很多癌症的生物标记物在早期 就能够检测出来。而且，生物标记物的变化还可以反映治疗是否 有效和疾病是否复发等信息。 3.基因治疗技术
数字图像处理技术在医学中的应用数字图像处理技术（Digital Image Processing，DIP）是利用计算机对图像进行数字化处理、计算、分析和显示的一种技术。它在医学中的应用已经越来越广泛。 数字图像处理技术可以提高医学图像的分辨率和对比度，强化图像的特征，使得医生能够更准确地诊断病情。下面介绍数字图像处理技术在医学中的应用。 1. 医学图像的增强 数字图像处理技术可以提高医学图像的质量。例如，对于X光图像、CT图像和MRI图像，通过图像增强技术可以使得医学图像更加清晰、更具有诊断价值。 在数字图像处理中，常用的图像增强技术有灰度变换、空间滤波、频域滤波、直方图均衡化等。其中，灰度变换可以根据不同的图像特点选择不同的转换函数，从而达到增强图像的目的。空间滤波则是通过改变像素值来达到增强目的，例如均值滤波、中值滤波等。频域滤波则是通过对图像进行傅里叶变换，在频域上进行滤波，最后将结果通过反傅里叶变换得到处理后的图像。直方图均衡化通过改变像素分布来达到增强图像的效果。 2. 医学图像的分割
数字图像处理技术可以将图像中的不同区域分离出来，从而实 现医学图像的分割。医学图像的分割在疾病诊断和治疗规划中具 有重要的作用。 图像分割通常包括基于阈值法的分割、区域生长法、边缘检测、水平线分割等。其中，区域生长法是一种当前广泛应用的分割方法，它首先选择一个种子点，然后根据一定的生长规则，将与该 种子点相连接的像素点划分到同一分割区域中。在实际应用中， 可以通过多种不同的聚类算法，如K-Means聚类算法、模糊C均 值聚类算法等，来实现图像的自动分割。 3. 医学图像的特征提取 数字图像处理技术可以提取医学图像中的特征，从而实现对疾 病的自动诊断和分析。医学图像特征提取涉及到图像处理、模式 识别及人工智能技术等多个领域。 医学图像的特征提取通常包括形态学特征、灰度特征、纹理特征、几何特征等。例如，在乳腺癌检测中，可以通过乳腺X光照 片中的等高线、边缘、纹理等特征，进行乳腺癌的自动识别和分析。在糖尿病眼底图像中，可以通过血管监测和分支检测来提取 图像中的血管特征，从而实现糖尿病视网膜病变的自动检测。 4. 医学图像诊断与治疗
中英文对照资料外文翻译文献 原文 To image edge examination algorithm research Abstract ：Digital image processing took a relative quite young discipline, is following the computer technology rapid development, day by day obtains the widespread application.The edge took the image one kind of basic characteristic, in the pattern recognition, the image division, the image intensification as well as the image compression and so on in the domain has a more widespread application.Image edge detection method many and varied, in which based on brightness algorithm, is studies the time to be most long, the theory develops the maturest method, it mainly is through some difference operator, calculates its gradient based on image brightness the change, thus examines the edge, mainly has Robert, Laplacian, Sobel, Canny, operators and so on LOG。 First as a whole introduced digital image processing and the edge detection survey, has enumerated several kind of at present commonly used edge detection technology and the algorithm, and selects two kinds to use Visual the C language programming realization, through withdraws the image result to two algorithms the comparison, the research discusses their good and bad points. Foreword：In image processing, as a basic characteristic, the edge of theimage, which is widely used in the recognition, segmentation,intensification and compress of the image, is often applied tohigh-level domain.There are many kinds of ways to detect the edge. Anyway, there aretwo main techniques: one is classic method based on the gray grade ofevery pixel; the other one is based on wavelet and its multi-scalecharacteristic. The first method, which is got the longest research,get the edge according to the variety of the pixel gray.
引言 英文文献原文 Digital image processing and pattern recognition techniques for the detection of cancer Cancer is the second leading cause of death for both men and women in the world , and is expected to become the leading cause of death in the next few decades . In recent years , cancer detection has become a significant area of research activities in the image processing and pattern recognition community .Medical imaging technologies have already made a great impact on our capabilities of detecting cancer early and diagnosing the disease more accurately . In order to further improve the efficiency and veracity of diagnoses and treatment , image processing and pattern recognition techniques have been widely applied to analysis and recognition of cancer , evaluation of the effectiveness of treatment , and prediction of the development of cancer . The aim of this special issue is to bring together researchers working on image processing and pattern recognition techniques for the detection and assessment of cancer , and to promote research in image processing and pattern recognition for oncology . A number of papers were submitted to this special issue and each was peer-reviewed by at least three experts in the field . From these submitted papers , 17were finally selected for inclusion in this special issue . These selected papers cover a broad range of topics that are representative of the state-of-the-art in computer-aided detection or diagnosis(CAD)of cancer . They cover several imaging modalities(such as CT , MRI , and mammography) and different types of cancer (including breast cancer , skin cancer , etc.) , which we summarize below . Skin cancer is the most prevalent among all types of cancers . Three papers in this special issue deal with skin cancer . Y uan et al. propose a skin lesion segmentation method. The method is based on region fusion and narrow-band energy graph partitioning . The method can deal with challenging situations with skin lesions , such as topological changes , weak or false edges , and asymmetry . T ang proposes a snake-based approach using multi-direction gradient vector flow (GVF) for the segmentation of skin cancer images . A new anisotropic diffusion filter is developed as a preprocessing step . After the noise is removed , the image is segmented using a GVF 1
浙教版（2019）高中信息技术必修1第五章人工智能及应用练习题 一．选择题（共30小题） 1．人机协同太空机器人所属的人工智能领域是（） A．生物智能B．领域人工智能 C．混合增强智能D．跨领域人工智能 2．下列研究内容中，不属于人工智能应用的是（） ①人机对弈下围棋 ②无人驾驶汽车 ③聊天机器人与用户进行实时对话 ④通过地感线圈自动判断有无车辆经过 ⑤上网搜索“人工智能”相关网页资料 A．④B．④⑤C．②③⑤D．13④⑤ 3．下列选项中，没有使用人工智能的是（） A．在线中英文翻译 B．将图片扫描成图像保存在电脑里 C．淘宝的智能客服 D．华为手机的人脸解锁 4．人工智能技术的应用有模式识别、机器翻译、人机对弈等，下列人工智能技术应用实例中，在技术分类上区别于其他项的是（） A．收银员扫描条形码结账B．员工指纹考勤 C．和电脑下五子棋D．手机手写输入 5．使用微信二维扫描扫码时，获取了信息。这主要应用了人工智能技术的（）A．模式识别B．智能代理C．机器博弈D．机器翻译6．家里有老人经常遗忘钥匙，为此安装了智能锁，除了钥匙开锁外，还提供了指纹开锁，这是使用了人工智能技术中的（） A．拟现实技术B．大数据技术 C．语音识别技术D．指纹识别技术 7．下列属于人工智能应用的是（） A．Word B．OCR C．Photoshop D．FrontPage
8．通过手机扫码识别商品的条形码，获取了它的价格、生产厂家等信息。这主要应用了人工智能技术的（） A．模式识别B．智能代理C．机器翻译D．计算机博弈9．王老师在教学与生活中经常使用电脑，请判断他使用的技术中，不属于人工智能应用范畴的是（） A．用手写板输入汉字 B．用耳麦进行语音对话 C．将纸质试卷扫描并借助OCR软件识别成电子文档 D．用翻译软件将一篇英文稿件翻译成中文 10．下列关于中文分词方法的描述中，属于基于统计的分词方法的是（）A．在分析句子时与词典中的词语进行对比，词典中出现的就划分为词 B．依据上下文中相邻字出现的频率统计，同时出现的次数越高就越可能组成一个词 C．让计算机模拟人的理解方式，根据大量的现有资料和规则进行学习，然后分词 D．依据词语与词语之间的空格进行分词 11．下列不属于人工智能的主要方法的是（） A．符号主义B．联结主义C．行为主义D．自由主义12．要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（） A．机器感知B．机器学习C．自动化D．机器思维13．手写数字识别已经被广泛应用，极大地节省了人力和物力，提升了工作效率。 下列属于手写数字识别应用范围的是（） A．车牌号自动识别B．指纹识别 C．支票自动识别D．以上都是 14．下列关于人工智能说法错误的是（） A．人工智能是一门多学科广泛交叉的前沿科学 B．AlphaGo Zero 不依赖人类棋手数据而在自我博弈中不断提升棋力是行为主义的体现
063816数字图像处理与计算机视觉学时/学分32/2 英文译名：Digital Image Processing and Computer Vision 适用领域：计算机应用技术、计算机软件与理论 开课单位：计算机科学与技术学院 教学目的：通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理与计算机视觉方面的理论基础和技术方法。着重掌握数字图像的预处理、分割、纹理分析、对象描述、摄像机标定、立体视觉等方面的基础知识和技术方法，学习并锻炼了对二维数字信号分析、建模和处理的能力，以及在图像处理和计算机视觉领域运用人工智能方法的能力，为今后能够从事有关数字图像处理及计算机视觉方面的应用与研究等工作奠定基础。 预备知识或先修课程要求：数字信号处理，模式识别 教学方式及学时分配：课堂授课24学时，实验8学时 教学主要内容以及对学生的要求： 学习内容：数字图像处理中的图像预处理；图像分割；图像表示与描述；摄像机的几何模型和摄像机标定；多视角几何学和立体视觉； 对学生的要求：掌握课程教学内容，提高该领域文献阅读能力和解决问题的能力。 内容摘要：本课程主要是为计算机应用和软件工程专业的硕士研究生开设的一门选修课。该课程着重从数字图像处理的实际应用角度出发，阐明数字图像的处理方法、处理模型、具体算法、应用条件等内容。介绍了数字图像处理中的预处理、基本分割方法、智能分割方法和纹理分析等技术的应用方法和效果；介绍了如何表示与描述的图像，便于应用人工智能方法对图像进行处理；
给出了单摄像机的几何模型和标定的基本方法；介绍了多视角几何学、立方体视觉和视频图像处理等内容，为高层图像分析与理解打下基础。通过上述课程内容的学习，不仅可以使学生掌握数字图像处理的基本概念和方法，还为其进一步应用智能方法从图像中获取对客观世界的描述，实现较复杂的图像处理、分析和计算机视觉应用奠定了良好的基础。 考核方式：开卷笔试或课后大作业 课程主要教材：数字图像处理(第三版)．冈萨雷斯．电子工业出版社，2011 主要参考书目：计算机视觉—一种现代的方法（第二版）．David A. Forsyth. 电子工业出版社，2012
近红外光谱成像技术在癌变组织早期检 测中的应用 近红外光谱成像技术（NIRS）是一种非侵入性、实时、无辐射的成像技术，已在多个领域得到广泛应用，包括医学诊断和生物医学研究。在癌症早期检测方面，NIRS技术具有巨大潜力。本文将讨论近红外光 谱成像技术在癌变组织早期检测中的应用，并探讨其优势和挑战。 癌症是一种常见的疾病，早期检测对于患者的治疗和生存率至关重要。然而，传统的癌症检测方法如组织活检或影像学检查存在许多局 限性，例如侵入性、低灵敏度和高成本。因此，寻找一种无创且准确 的早期癌症检测方法具有重要意义。 近红外光谱成像技术利用了近红外光波段（700-1100 nm）与物质 相互作用的特性，这些物质包括血红蛋白、氧合血红蛋白和水等。这 种技术通过将近红外光探测器对准目标组织，检测被组织散射和吸收 的红外光信号，并分析这些信号来获取有关组织成分、功能和状态的 信息。 近红外光谱成像技术在癌变组织早期检测中具有许多优势。首先， 它是一种无创的检测方法，不需要穿刺或取样，在术前和术后都可以 使用。其次，它是一种实时成像技术，可以提供即时的结果，有助于 医生进行及时的判断和决策。第三，NIRS具有较高的敏感性和特异性，在癌变组织的早期变化时就能够被检测到，从而提高了早期发现癌症 的可能性。 近年来，许多研究已经证明了NIRS技术在癌症早期检测中的应用 潜力。例如，在乳腺癌检测方面，研究人员利用NIRS技术对乳腺肿瘤 和正常组织进行分析，并成功地区分了两者之间的差异。类似地，NIRS技术在头颈部、肺、大肠和宫颈癌等多种癌症的早期检测中也取 得了良好的效果。 然而，尽管NIRS技术在癌症早期检测中的应用前景广阔，但仍然 面临一些挑战。首先，NIRS技术的数据获取和处理需要复杂的算法和 模型，这需要专业的知识和经验。其次，不同的癌变组织类型会显示 不同的光谱特征，因此需要建立癌症特异性的模型来准确区分癌变和
数字图像处理和模式识别技术在人脸识别 中的应用研究 人脸识别是指通过计算机技术对人脸图像进行特征提取和比对，从而准 确地识别出一个人的身份。随着科技的不断发展，数字图像处理和模式识别 技术逐渐成为人脸识别领域的重要工具。本文将就数字图像处理和模式识别 技术在人脸识别中的应用进行探讨。 数字图像处理技术是指将图像通过数学和计算机算法进行处理，对图像 的质量、内容、特征进行提取与改进的一系列方法。在人脸识别中，数字图 像处理技术可以用于图像的增强、分割和特征提取等方面的应用。 首先，数字图像处理技术可以对人脸图像进行增强处理，提高图像的质量。在实际应用中，由于光线、角度、噪声等原因，人脸图像往往存在一些 模糊、失真或者低对比度的问题。通过采用数字图像处理技术中的图像增强 方法，可以使得人脸图像更加清晰、鲜明，从而提高后续的人脸识别算法的 准确性。 其次，数字图像处理技术可以对人脸图像进行分割，将人脸与背景分离，从而提取出人脸图像的特征。通常采用的方法是基于肤色、边缘检测、模板 匹配等技术，通过将图像中与人脸无关的信息进行去除，进而提取出人脸的 轮廓和特征区域。这些提取出的特征将作为后续人脸识别算法的输入，用于 比对和确认身份。 最重要的是，数字图像处理技术可以用于人脸图像的特征提取。所谓特 征提取，是指通过一系列数学和计算机算法，从复杂的人脸图像数据中提取 出与身份识别相关的特征。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）和
线性判别分析（LDA）。这些方法通过对人脸图像进行降维和变换，得到人 脸图像的特征向量表示，从而减小了后续比对算法的计算量，提高了人脸识 别的速度和准确性。 除了数字图像处理技术，模式识别技术也在人脸识别中发挥着重要的作用。模式识别是指通过对一定规律的数据进行分析和学习，从中发现和识别 出与之前学习到的模式相似的数据。在人脸识别中，模式识别技术可以通过 构建分类器和学习模型来实现对人脸图像的识别。 具体而言，模式识别技术可以通过机器学习的方法，使用已知的人脸图 像数据集进行训练，从中学习和提取出一些与人脸相关的特征和模式，建立 起一个人脸图像的模型。当有新的人脸图像输入时，模式识别系统可以通过 与已有模型进行比对，计算出相似度，从而判断这个人脸是否属于已知身份 之一。 人脸识别技术的应用领域广泛，包括安防监控、身份验证、人机交互等。数字图像处理和模式识别技术在其中起到了关键的作用。通过对人脸图像的 增强、分割和特征提取等处理，配合模式识别算法的应用，可以大大提高人 脸识别的准确性和效率。 然而，数字图像处理和模式识别技术在人脸识别中也面临一些挑战。例如，光照条件和环境背景的变化可能导致人脸图像的质量下降，进而影响人 脸识别的性能。此外，对于非正面人脸图像或者遮挡物较多的人脸图像，数 字图像处理和模式识别技术也存在一定的困难。 总之，数字图像处理和模式识别技术在人脸识别中的应用研究是当前热 门的领域之一。通过数字图像处理技术的增强处理、分割和特征提取，以及 模式识别技术的模型构建和比对，可以实现对人脸的准确识别，为人脸识别
光学成像技术在癌症早期检测中的应用 癌症是一种致命的疾病，其早期诊断至关重要，因为只有在早期，才能采取有效的治疗措施并预防疾病的发展。然而，传统的 癌症筛查方法由于其复杂性和损伤性而限制其广泛应用。随着光 学成像技术的发展，通过光学成像技术进行癌症检测被认为是一 种快速，无损伤性的方法，应用于癌症早期检测有着广泛的前景。 光学成像技术，尤其是光学相干断层扫描（OCT）和光学荧光 成像（OFI）技术，已成为早期癌症诊断的重要工具之一。OCT 是一种利用光学干涉测量映射样品内部微观结构的无创成像技术，其在生物医学成像中的作用被广泛探索和认可。基于OCT技术的 癌症诊断可以通过检测细胞、组织和器官超微结构中的异常变化，利用OCT的高分辨率和高灵敏度快速定位和准确识别早期癌症病变。OFI技术则依赖于暗框数码摄像机的读出电路，在照射样品 时检测和记录样品辐射出的荧光信号。通过检测癌细胞蛋白质的 荧光信号，OFI技术可以确定肿瘤组织的位置、性质和大小，并 有效地检测早期癌症变化。 光学成像技术在癌症早期检测中的应用可大大提高癌症筛查的 准确性和效率。OCT在肺癌、前列腺癌、乳腺癌、宫颈癌等多种 癌症早期检测中已经得到了广泛研究及应用。在肺癌早期诊断中，
OCT检测技术结合微波检测和血清生物标志物检测明显提高了早 期肺癌的检测率。在前列腺癌早期检测中，OCT技术显像可以明 显检测到前列腺癌的异常体积结构和血液供应特征。在乳腺癌早 期检测中，OCT技术则可以帮助精确定位肿瘤组织类型和边界。 在宫颈癌早期检测中，OCT技术可以检测到宫颈不同层次间的细 微结构变化，并可以及早发现和识别早期宫颈癌。 OFI技术则可以检测癌症细胞特有的荧光信号，这些信号的变 化可以提供不同类型的癌症的早期诊断和分期。例如，在肺癌检 测中，OFI技术可以通过检测癌变细胞表面蛋白质的荧光信号， 快速定位肺癌的位置和大小。在乳腺癌检测中，OFI技术则可以 通过检测乳腺微小钙化物的荧光信号，鉴别乳腺癌的不同分期。 总之，随着光学成像技术的不断发展和应用，光学成像技术在 癌症早期检测中的应用越来越广泛，并呈现出广阔的前景。这种 技术不仅可帮助精确定位和识别早期癌症，而且非常快速、安全、无损伤手段，可以有效地提高癌症筛查的准确性和效率。未来， 随着光学成像技术的不断进化和完善，必将在癌症早期诊断和治 疗中起到更加重要的作用。