Министерство образования Российской федерации

МОСКОВСКИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра ВТ-3 — «Биомедицинские приборы и компьютерные технологии

УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой ПР-3

_________(______________)

«___»_________200__г.

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ

ДОМАШНЕЙ РАБОТЫ

«Технологии получения и элементарная обработка изображений»

по дисциплине «Методы математической обработки медико- биологических данных»

Обсуждены на заседании кафедры

(предметно-методической секции)

«__»___________200__г.

Протокол № __

МИРЭА – 200__г.

Цель работы: изучение технологий получения и элементарной обработки медицинских изображений в системе Mathcad.

Работа состоит из двух частей: теоретической и практической.

Теоретическая часть содержит описание заданного метода получения медицинских изображений: аппаратуру, методы измерения, физические принципы. Предлагаемые технологии:

1. рентгеновская компьютерная томография

2. цифровая рентгенография;

3. маммография;

4. магнитно-резонансная томография;

5. позитронно-эмиссионная томография;

6. однофотонная эмиссионная компьютерная томография;

7. термография;

8. ультразвуковая диагностика;

9. лазерная томография;

10. флуоресцентная и конфокальная микроскопия

Практическая часть содержит результаты элементарной обработки медицинских изображений в системе Mathcad.

Все технологии изучаются 2 студентами.

Краткие теоретические сведения.

Обработка изображений — любая форма обработки информации, для которой входные данные представлены изображением, например, фотографиями или видеокадрами. Обработка изображений может осуществляться как для получения изображения на выходе (например, подготовка к полиграфическому тиражированию, к телетрансляции и т. д.), так и для получения другой информации (например, распознание текста, подсчёт числа и типа клеток в поле микроскопа и т. д.). Кроме статичных двухмерных изображений, обрабатывать требуется также изображения, изменяющиеся со временем, например видео.

Ещё в середине XX века обработка изображений была по большей части аналоговой и выполнялась оптическими устройствами. Подобные оптические методы до сих пор важны, в таких областях как, например, голография. Тем не менее, с резким ростом производительности компьютеров, эти методы всё в большей мере вытеснялись методами цифровой обработки изображений. Методы цифровой обработки изображений обычно являются более точными, надёжными, гибкими и простыми в реализации, нежели аналоговые методы. В цифровой обработке изображений широко применяется специализированное оборудование, такое как процессоры с конвейерной обработкой инструкций и многопроцессорные системы. В особенной мере это касается систем обработки видео. Обработка изображений выполняется также с помощью программных средств компьютерной математики, например, MATLAB, Mathcad, Maple, Mathematica и др. Для этого в них используются как базовые средства, так и пакеты расширения Image Processing.

1. Изображение и его свойства.

Изображение — это видимое поле, представляющее собой лишь некоторую функцию распределения яркости или цвета на двумерной плоскости: f(x,y), где x и y – декартовы координаты, описывающие плоскость изображения.

Изображения могут быть представлены в аналоговой или цифровой форме. Главным преимуществом аналогового изображения является высокое пространственное разрешение, а основным недостатком — непригодность для автоматизированной обработки. Для цифрового изображения характерно невысокое пространственное разрешение, однако, оно обладает хорошей контрастной чувствительностью в большом динамическом диапазоне. Также из особенностей цифровых изображений следует отметить возможность его компьютерной обработки с помощью различных программ, удобное архивирование и возможность передачи без потерь по линиям связи на любые расстояния.

2. Виды изображений.

Цифровое изображение — изображение, представленное в цифровом виде.

Изображения бывают векторными и растровыми. Векторным называется изображение, описанное в виде набора графических примитивов. Растровые же изображения представляют собой двумерный массив, элементы которого (пикселы) содержат информацию о цвете. В цифровой обработке используются растровые изображения. Они в свою очередь делятся на типы - бинарные, полутоновые, палитровые, полноцветные.

Элементы бинарного изображения могут принимать только два значения - 0 или 1. Природа происхождения таких изображений может быть самой разнообразной. Но в большинстве случаев, они получаются в результате обработки полутоновых, палитровых или полноцветных изображений методами бинаризации с фиксированным или адаптивным порогом. Бинарные изображения имеют то преимущество, что они очень удобны при передаче данных.

Полутоновое изображение состоит из элементов, которые могут принимать одно из значений интенсивности какого-либо одного цвета. Это один из наиболее распространенных типов изображений, который применяется при различного рода исследованиях. В большинстве случаев используется глубина цвета 8 бит на элемент изображения.

В палитровых изображениях значение пикселов является ссылкой на ячейку карты цветов (палитру). Палитра представляет собой двумерный массив, в столбцах которого расположены интенсивности цветовых составляющих одного цвета.

В отличии от палитровых, элементы полноцветных изображений непосредственно хранят информацию о яркостях цветовых составляющих.

Выбор типа изображения зависит от решаемой задачи, от того, насколько полно и без потерь нужная информация может быть представлена с заданной глубиной цвета. Также следует учесть, что использование полноцветных изображений требует больших вычислительных затрат.

В зависимости от типа изображения они по-разному представляются в разных форматах.