第二节　数字图像基础

一、视觉和图像的基本概念

（一）视觉

光辐射通过眼睛刺激大脑引起的感觉，这个可见的感觉就是视觉。它是人对外界信息最重要的感觉。人体接受的外界信息有80%来自视觉。视觉是一系列物理、分子生物、生物化学、生理和心理过程的综合感应。物体在光照下吸收一部分光又弥射出另一部分光，后者射入眼睛，经屈光媒质聚焦，在视网膜上成像。成像信号到达大脑枕叶皮质，在这里，信号被“解码”而识别，物体即在意识中被“看见”，即位置、形状、大小、颜色、表面质地、是否透明等等。视觉功能可分解为光觉、形觉、色觉、立体觉、远近觉等几个方面。

辨别物体轮廓的功能称之为形觉。形觉的定量标准称为视敏度，即对细小物体的识别能力。当眼球固定看正前方时，其能感受到的形觉范围，被称为视野。眼对颜色的感觉，为其区别不同颜色的能力，视觉对不同波长的光波引起的不同的视觉反应即是色觉。

（二）图像

图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用于人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的，但从客观景物获得的图像却是属于二维平面。不过，各种断层切片图像，在空间上也可以认为是二维的。

1.模拟图像

包括光学图像、照相图像、电视图像等。比如人们在显微镜下看到的图像就是一幅光学模拟图像。对模拟图像的处理速度快，但精度和灵活性差，不易查找和判断。

2.数字图像

数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够辨识的点阵图像。在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。因此，数字图像实际上就是被量化的二维采样数组。灰度图像为一维矩阵，彩色图像为三维矩阵。

3.图形

图形是指由外部轮廓线条构成的矢量图。矢量图像，也称为面向对象的图像或绘图图像，在数学上定义为一系列由线连接的点。即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。矢量文件中的图形元素称为对象。每个对象都是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和屏幕位置等属性。对象可任意缩放不会失真。常用于几何图形、工程图纸、CAD、3D造型软件等。

二、图像处理常用软件

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将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。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。有关图像处理的算法及软件很多，便于医学专业人员的理解和掌握，我们介绍两种商业软件，Adobe Photoshop和MATLAB。对医学研究人员来说，两者优劣互补，是进行医学图像处理的一种较好选择。

（一）Adobe Photoshop软件

Photoshop是全世界著名的优秀图像处理和设计软件。它的功能可分为图像编辑、图像合成、校色调色以及特效制作4个部分。图像编辑可以进行图像的放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。也可以进行复制、去除斑点、修补、修饰图像残损等。图像合成是将几幅图像通过图层操作工具的应用，合成完整的、传达明确意义的图像。校色调色是对图像的颜色进行明暗、色偏的校正，也可对不同颜色进行切换以满足图像在不同领域的应用。特效制作在Photoshop中主要由滤镜、通道、图层等综合应用完成。包括特效创意和特效字制作。如油画、浮雕、石膏画、素描等传统美术技巧都可以制作出来。

Photoshop的批处理功能、使用变量和基于事件的脚本编程，使其具备处理重复性任务的能力，并且整合了许多成熟的图像处理算法，具有交互性强，运算速度快，容易掌握等优点，被应用于科学和医学图像处理的各个方面，但是因为缺乏精确和灵活的科学计算能力，所以进行图像配准和分割比较困难。

（二）MATLAB图像处理

MATLAB是Matrix Laboratory的缩写，是一种以矩阵的形式处理数据的科学计算商业软件，广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，由各个领域专家开发的专业工具箱，可使我们的工作一开始就站在较高的起点，而且MATLAB命令与数学中符号公式非常接近，可读性强，容易掌握。

MATLAB为图像处理工程师、科学家和研究人员提供了直观、可靠的一体化开发工具，这些工具被广泛地应用于航空航天和国防、遥感遥测、生物科技、医药图像和科学图像处理等领域中。

MATLAB的Image Processing工具箱支持多种图像数据格式，包括医学影像的DICOM格式。同时提供了大量用于图像处理的函数，利用这些函数，可以分析图像数据，获取图像细节信息，并且设计相应的滤波算法，滤除图像数据所包含的噪声。众多数学形态学函数，这些函数可以用于处理灰度图像或者二进制图像，可以快速实现边缘检测、图像去噪、骨架抽取和粒度测定等。此外还包括一些专用的数学形态学函数，例如填充处理、峰值检测、分水岭分割等，且所有的数学形态学函数都可以处理多维图像数据。

图像处理工具箱提供了很多高层次的图像处理函数，这些函数包括排列、变换和锐化等操作。同样，利用这些函数能够完成裁减图像和尺寸变换等操作。

MATLAB本身就是功能强大的数据可视化工具，可以通过各种形式显示分析数据，例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换以及材质贴图等。利用可视化的图形，不仅能够评估图形图像的特性，而且还能够分析图像中的色彩分布等情况。