本书是作者根据课题组几年来的医学数字图像方面的教学和科研实际工作，参考了国内外最新的研究成果撰写而成。主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像运算与变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。附录程序是在总结多年教学、科研经验的基础上用Visual Basic语言编写而成的，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法。 本书以实用为主，系统地论述了医学数字图像处理的基本理论和基本方法、技术。适合作为高等院校数字图像专业、医学信息专业的学生作为教材，也可作为医学数字图像处理爱好者的参考书。

1.本书注重应用，系统地论述了数字图像处理的基本理论、基本方法和技术及其在医学上的应用。 2. 所附加的程序是总结多年教学、科研经验的基础上用Visual Basic编写而成，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法；并且列出了经这些程序处理后的医学影像图像的效果。 3. 本书主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。

前言 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。随着图像处理技术的深入发展，从20世纪70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得不少重要的研究成果。其中代表性之一的成果是20世纪70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想，再就是因将图像处理技术应用医学而发明CT的英国电子工程师Hounsfield，他于1979年获得诺贝尔医学奖。 图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，这些领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字化医疗设备的不断应用和普及，数字医学图像已经成为临床诊断的主要依据，医学影像的后处理技术也得到了不断的应用，并且有着广泛的应用前景。 本书主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医...