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　　 由红、绿、兰三基色表示的彩色图像及遥感图像均属多波段图像。这类图像常用下列三种扫描和存储方式：

　　二值图形是黑白图像的一种特殊情况。每个像素只有二个灰度值1或0，即每个像素仅用一位二进制数表示即可。一切文字和工程线条图均可经数字化后用二值图像的形式来表示，例如医学心电图中的线条图形就是典型的二值图形。

　　一般储存单元是字节，而二值图像仅用一位二进制码来表示即可。采用的方法是将相邻的8个像素点值合并储存在一个字节中，以每个像素占用该字节一个位的方式来表示。

　　优点是节省储存空间，缺点是显示或处理时，必须先把每个字节展开成8个像素，增加了处理的计算量。

　　文字和线条图像是一种特殊的二值图，这类图像由于文字或线条只占全图少量像素，因此可以采用更紧凑的数据压缩结构来储存。经常选用下面三种结构来储存：

　　1）坐标序列结构:即由图中线段某一端头（非封闭线）或任意像素点（封闭线）的坐标开始，连续记录与之连通的像素点坐标，这种方法实际上仅记录了图像上有黑色（值为1）的像素点所在的X，Y坐标值，而隐含表示其它没有被记录的坐标点为白色，其值均为0。

　　假设该图像为512×512像素，有10个黑色像素点，则需要2×9×n(n=10,n代表黑色像素点个数)=180位存储空间。

　　2）坐标序列增量结构：根据相邻两个像素坐标之间的变化，增量为0表示该X或Y方向坐标值保持不变，增量为1表示该X或Y方向坐标值加1而前进一步。

　　3）链码结构：对一个(线条)连续的像素序列来说，与某一像素连通的后续像素只可能是0~7中的一个。因此任何一个后续像素均可用0~7这8个值中的一个来表示它的前进方向，那么用3位二进制码（八进制数）即可表示连续的线条图形。

　　链码结构法可用(3,6)，7，0，1，1，0，0，1，2，3的链码表示。即用八进制数就可表示，用了2×9+3×(n－1)(n=10,n代表黑色像素点个数)=45位就可以储存

　　医学成像的目的是要让观察者能够清楚地看到患者体内的某一组织器官的病变情况及其与周围组织的关系。

　　数字图像处理（DigitalImageProcessing）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。

　　数字图像的采集、处理和输出是由数字图像处理系统实现的，因此数字图像处理系统是由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成，如图所示：

　　 屏幕分辨率又称屏幕频率，是指显示器上最大可显示的像素数的集合，一般用水平与垂直方向的像素点数来表示。

　　 图象的位分辨率也称位深，是用来衡量每个像素储存信息的位数。这种分辨率决定了每次在屏幕上可显示多少种颜色，或者也将位分辨率称为颜色深度。

　　 又称输出分辨率，指的是各类图像输入、输出设备每英寸上可产生的点数。这种分辨率通过指标DPI来衡量。

　　数字图像运算是数字图像处理的最基本技术，包括算术运算与逻辑运算。算术运算有：加法、减法、乘法运算等，逻辑运算有：求反、异或、或、与运算等。

　　主要应用举例：我们可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图片的衔接。

　　主要应用举例：检测同一场景两幅图像之间的变化，设：时间1的图像为T1(x,y)，时间2的图像为T2(x,y)，则C(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)。则C(x,y) = A(x,y) – B(x,y)运算的结果是；去除了图像背景色、得到了相减运算的图像C(x,y)，其中C(x,y)为图像相减运算后，去除了背景的图像。

　　主要应用举例：图像的局部显示。用二值蒙板图像与原图像做乘法。此种图像处理操作常被称为“抠图”或“蒙板”操作。

　　主要应用举例：获得彩色图片的底片，对于黑白图像，还可获得区别于背景的、可恢复的图形。

　　以上七种数字图像的运算方式在实际的医学数字图像处理中可用于医学数字图像的比较、裁剪、拼接、特征提取等融合技术中。例如：数字图像的减法运算可应用于DSA（数字减影血管造影）的图像处理中。

　　灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中所有灰度级状态分布的统计。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。

　　（2）直方图可用来进行边界阈值选择。图像的轮廓线提供了一个确立图像中简单物体边界的有效方法，使用轮廓线作为边界的技术被称为阈值化。直方图因为提供了一幅图像的全部灰度信息，因此可以利用直方图来进行边界阈值选择。

　　图像增强是数字图像处理的方法之一，可以改善从外界获取的图像的质量和外观，或者把图像转换成另外某种形式，使其更适合人眼的观察判断和图像分析仪的自动处理。

　　在对图像进行增强处理时，可以采用灰度变换、图像平滑与锐化等多种技术综合处理。必须注意的是：图像增强实际上是有选择性地加强图像中的某些信息，而抑制另一些信息。

　　动态范围是指图像中所记录的场景中从暗到亮的变化范围。动态范围调整的目的是通过动态范围的压缩或扩展，可以将所关心部分的灰度级的变化范围扩大。

　　在医学影像中，CT图像在显示时，调整窗宽和窗位即采用这种技术，既有选择性地把人体某一组织器官的灰阶值范围映射到显示设备中，如选择骨窗（窗位调整），就是选择输入X线片中人体骨骼的灰阶范围（窗宽调整），此时屏幕中将清晰地增强显示出骨骼的影像，抑制其他灰阶组织的图像。

　　 采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉大或使灰度分布均匀，从而增大了反差，使图像细节清楚，达到增强图像清晰度的目的。直方图处理方法通常分两种；

　　图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。

　　直方图规定化是指将一幅图像通过灰度变换后，使其具有特定的直方图形式，如使图像与某一标准图像具有相同的直方图，或使图像具有某一特定函数形式的直方图。也就是说，直方图规定化的基本思想是变换直方图使之成为某个特定的形状，从而可以有控制地达到预定的目标。

　　伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩色图的问题，最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代，可称之为调色板替代法。

　　另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数 ，给出一个灰度值，便由计算机估算出一个相应的RGB值。

　　假彩色(false color)处理是把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图象处理成假彩色图像。假彩色处理的主要用途是：

　　图像平滑和锐化处理可以实现图像增强的目的。目前利用平滑和锐化方法实现图像增强处理，根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法既空域法和基于变换域的方法既频域法两类。空域法指在图像所在的空间域中直接进行处理；而频域法指先把图像作变换，在频率域中处理后，再反变换回空间域。

　　图像平滑是消除或减少图像中各种噪声的处理方法。图像平滑主要是为了消除噪声。

　　1）空域法中，图像平滑的常用方法是采用多图像平均法、邻域平均法和中值滤波等方法。

　　①多图像平均法：多图像平均法使是对同一景物的多幅图像取平均来消除噪声的方法。

　　②邻域平均法：基本思想是用图像上点（X,Y）及其邻域像素的灰度平均值来代替点(X,Y)的灰度值。

　　③中值滤波法：基本思想是：用像素邻域内的中间灰度值代替该像素原来的灰度值。

　　通过低通滤波的方法使高频分量通过受到抑制和阻止，而允许低频分量的图像信息顺利通过，从而实现图像的平滑处理。

　　图像锐化的目的是增强图像中目标的细节边缘和轮廓，使图象看起来比较清晰。锐化的作用是要使灰度反差增强，从增强图像细节的目的来看，它与图像平滑处理的效果正好相反。

　　图像是对三维实际景物的平面投影。为了观测需要，常常需要进行各种不同的几何变换。

　　值得注意的是，几何变换不改变像素值，而是改变像素所在的位置。图像的位置变换是指图像的大小和形状不发生变化，只是将图像进行旋转和平移，主要是用于目标识别中的目标配准。

　　镜像分为水平镜像和垂直镜像,水平镜像变换是指将指定区域的图像左右翻转地显示在屏幕上，垂直镜像是将图像上下翻转显示出来。

　　所谓图像的形状变换是指图像的形状发生了变化。在这里主介绍图像的放大与缩小。图像的缩小实际上就是对原有的多个数据进行挑选或处理，获得期望缩小尺寸的数据，并且尽量保持原有的特征不丢失。最简单的方法就是等间隔地选取数据。

　　图像放大从字面上看，是图像缩小的逆操作，但是，从信息处理的角度来看，则难易程度完全不一样。图像缩小是从多个信息中选出所需要的信息，而图像放大则是需要对多出的空位填入适当的值，是信息的估计。简单的思想是，如果需要将原图像放大k倍，则将原图像中的每个像素值，填在新图像中对应的k*k大小的子块中。

　　把图像空间按照一定的要求分成一些“有意义”的区域的技术叫图像分割。例如：

　　1. 要确定航空照片中的森林、耕地、城市区域等，首先需要将这些部分在图像上分割出来。

　　图像分割是按照图像的某些特征（如灰度等级、频谱、纹理等）将图像空间分成若干有不同意义的区域的处理技术，它是图像分析的关键步骤，在这些区域内其特性是相同的或者说是均匀的，两个相邻区域彼此特性则是不同的，其间存在着边缘或边界。

　　在分割处理时，有两点应该注意：从主观愿望出发，分割出来的区域和图像PG游戏,PG游戏麻将胡了,PG游戏免费试玩,PG游戏股份有限公司中的目标应该准确对应，但要实现完全自动分割是比较困难的，这主要取决于图像的质量（即目标与背景的分离程度），因此在分割时还需借助一些其它手段。

　　一般的软件系统都会提供几种分割方法，操作员可在使用过程中不断总结经验，以提高工作效率。图像分割可采用灰度级门限化方法和边缘检测技术。

　　用灰度级门限化方法来分割一幅图像时，若想从亮的背景中分离出暗的物体,利用一门限值T将像素分为“亮”的和“暗”的两类。

　　与图像分割密切相关的技术是边缘检测，它也是目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础，图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测。所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部显著变化的最基本的运算。将像素分为“边缘”上的点和“非边缘”上的点两类。