Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Oleg S. Pianykh

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:2008-07-01

价格:USD 119.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540745709

丛书系列:

图书标签:

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图像处理与计算几何：从理论基础到前沿应用 图书概述 本书深入探讨了现代图像处理和计算几何领域的核心理论、算法及其在工程、科学和医学等多个交叉学科中的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的数字图像表示、信号处理基础，到复杂的图像恢复、分析、识别技术，并与计算几何的几何变换、拓扑结构分析紧密结合。我们旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的知识体系，使他们不仅理解“如何做”，更能理解“为什么这么做”。 本书的特色在于将数学的严谨性、算法的效率性与实际问题的复杂性进行了有效的融合。它不仅是学习数字图像处理和几何分析的优秀教材，更是面向研究人员和高级工程师的参考手册。 --- 第一部分：图像的数学基础与信号处理 第一章：数字图像的数学建模与表示 本章从连续信号到离散采样的转变入手，详细阐述了数字图像的形成过程、采样定理（如Nyquist-Shannon采样定理）及其在图像数字化中的意义。重点分析了图像的空间域表示，包括像素的灰度级、色彩空间（如RGB, HSV, Lab）的数学转换和特性分析。此外，引入了基本的图像质量指标，如信噪比（SNR）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）的数学推导与计算方法。 第二章：线性系统理论与图像滤波基础 图像处理的核心工具之一是线性滤波。本章系统回顾了卷积、相关运算的数学定义及其在图像处理中的应用。我们深入探讨了傅里叶变换（Fourier Transform）及其在频域分析中的重要性，包括二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的性质。在此基础上，详细介绍了各种线性滤波器： 空间域滤波： 均值滤波、高斯滤波、中值滤波（非线性但常与线性方法并列讨论）的数学原理和对图像锐度、噪声的影响。 频率域滤波： 低通滤波（平滑）、高通滤波（锐化）的设计，包括理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器的频率响应函数分析。 第三章：图像恢复与逆问题 图像退化模型（如运动模糊、散焦）的数学描述是图像恢复的基础。本章聚焦于如何利用先验知识和约束条件解决病态的逆问题。详细阐述了点扩散函数（PSF）的估计方法，以及各种去卷积算法： 经典方法： 维纳滤波（Wiener Filtering）的理论构建与优化。 迭代方法： 约束最小二乘法、Richardson-Lucy算法（适用于泊松噪声模型）的收敛性和性能分析。 正则化理论： Tikhonov正则化在保持解的稳定性和平滑性中的作用。 --- 第二部分：计算几何与空间分析 第四章：几何变换与图像配准基础 本章专注于描述和分析图像中物体的位置和形状变化。首先建立刚性、相似、仿射和投影变换的数学模型（齐次坐标系下的矩阵表示）。随后，深入讲解图像配准（Image Registration）的原理： 特征提取与匹配： 经典的角点检测（Harris, Shi-Tomasi）与描述符（SIFT, SURF）的几何不变性分析。 变换参数估计： 使用RANSAC（随机抽样一致性）算法鲁棒地估计几何变换矩阵。 多视图几何： 基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）在立体视觉和三维重建中的应用。 第五章：形态学处理与几何拓扑 数学形态学（Mathematical Morphology）是基于集合论的图像分析方法，尤其适用于目标物体的结构分析。本章详细介绍： 基本操作： 膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学定义，以及结构元素（Structuring Element）的选择对结果的影响。 高级应用： 击中与未命中变换、骨架提取（Skeletonization）的拓扑保持性质。 拓扑不变量： 欧拉示性数（Euler Characteristic）在连接组件和孔洞分析中的应用，以及它在几何变换下的不变性。 第六章：曲线、曲面拟合与表面重建 本章连接了二维图像分析与三维空间建模。我们探讨如何从离散数据点或分割后的轮廓中提取光滑的几何模型： 参数化曲线拟合： B样条（B-splines）和NURBS（非均匀有理B样条）的数学基础，用于精确描述复杂边界。 曲面重建： 从点云数据中重建表面，包括Delaunay三角剖分、Voronoi图在表面近似中的作用，以及隐式曲面（如水平集方法）的理论基础。 --- 第三部分：高级图像分析与模式识别 第七章：特征提取与描述符的几何意义 本章超越了基本的边缘和角点检测，侧重于能够描述物体语义信息的高级特征。重点分析了特征描述符的几何鲁棒性和信息密度： 纹理分析： 灰度共生矩阵（GLCM）的统计学基础，以及其在描述局部纹理结构方面的应用。 形状描述： 基于傅里叶描述符、Hu矩（Hu Moments）的形状不变性分析，以及形状上下文（Shape Context）描述符的构建。 几何特征的降维： 主成分分析（PCA）在特征空间中的应用，用于识别数据的主要几何方向。 第八章：概率模型与图像分割 图像分割是理解图像内容的关键步骤。本章从概率论的角度构建分割模型： 马尔可夫随机场（MRF）与条件随机场（CRF）： 利用图论和能量最小化（如Graph Cuts）实现全局最优的图像分割。 贝叶斯分割框架： 利用先验信息和似然函数，通过最大后验概率（MAP）进行像素分类。 主动轮廓模型（Active Contours）： 讨论 Snakes 模型中弹性能量和外部驱动力的平衡，以及它在处理复杂边界时的局限性与改进。 第九章：小波分析与多分辨率表示 小波变换（Wavelet Transform）是处理非平稳信号和图像的强大工具。本章详细阐述了小波基函数的构建、多分辨率分析（MRA）的框架，以及离散小波变换（DWT）的快速算法（Mallat算法）： 图像压缩： 探讨 JPEG2000 标准中基于小波的编码方案。 多尺度去噪： 利用小波域的阈值处理方法实现优于传统方法的图像去噪效果。 图像融合： 基于小波分解系数融合的图像合成技术。 --- 第四部分：应用与系统集成 第十章：计算性能优化与并行化 在处理高分辨率图像和复杂算法时，计算效率至关重要。本章探讨了将图像处理算法转化为高效代码的策略： 算法复杂度分析： 对经典算法（如FFT, 卷积）的时间和空间复杂度进行严格分析。 内存访问优化： 讨论数据局部性和缓存友好的算法设计（如2D卷积的分块策略）。 异构计算基础： 介绍如何利用现代CPU的多核架构（如SIMD指令集）和GPU（通过CUDA或OpenCL模型）进行图像处理任务的并行加速。 第十一章：图像分析中的不确定性处理 许多实际问题（如噪声、传感器误差、模型不完善）引入了不确定性。本章介绍了几种处理不确定性的数学框架： 模糊集合论（Fuzzy Sets）： 用于处理灰度值或边界的非精确性。 Dempster-Shafer 理论： 在证据组合和决策制定中的应用。 总结与展望 本书最终将所有理论和工具整合，强调跨学科方法的必要性。后续章节将通过实际案例展示如何将几何重建、概率分析和高性能计算相结合，以解决如复杂曲面逆向工程、大规模图像数据库检索等前沿问题。本书旨在培养读者从根本上理解和创新图像与几何处理领域的能力。

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这部书的装帧设计简直是一场视觉的盛宴，封面采用了哑光质感的深蓝色调，中央镶嵌着一个用银色烫印勾勒出的抽象几何图形，让人联想到复杂的网络连接与数据流的交汇点。拿到手里，首先感受到的是纸张的厚重与细腻，那种微微的粗粝感与高级感并存，翻动时发出的“沙沙”声，仿佛在诉说着书中蕴含的知识的沉甸甸的分量。内页的排版更是考究得令人赞叹，黑白分明的文字清晰易读，章节之间的留白恰到好处，使得阅读过程丝毫没有压迫感。更值得称道的是，作者在关键概念的阐释旁，巧妙地穿插了一些手绘风格的示意图，这些图示并非冰冷的流程图，而是带着一丝艺术气息的草图，它们用最直观、最富有人情味的方式解释了那些晦涩的技术细节，例如某种数据压缩算法的原理，读起来完全没有面对标准技术手册时的枯燥感。我甚至注意到，书脊的装订工艺极为牢固，即使是经常需要反复翻阅查找特定公式或定义的读者，也不必担心书本会散架。这种对物理形态的极致追求，无疑提升了阅读体验，让这本书不仅仅是知识的载体，更像是一件值得珍藏的艺术品，让人忍不住想在书架上为它留出一个显眼的位置。

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我对这本书的写作风格简直可以用“行云流水，庖丁解牛”来形容。作者在构建叙事时，并没有采取那种冷冰冰的、纯粹的学术堆砌方式，而是像一位技艺精湛的导游，带着我们一步步深入探索这片技术领域的前沿。他处理复杂理论的方法尤其高明，总能找到一个令人意想不到的、贴近日常生活的类比来作为切入点。比如，当他解释某种新兴的加密协议时，他没有直接抛出复杂的数学模型，而是先从一个关于古代信使如何安全传递信息的历史故事讲起，这种叙事上的“迂回”，反而使得核心的逻辑链条被强化，而不是削弱。语言的运用非常精准，既保持了专业术语的严谨性，又在过渡句中展现出一种近乎诗意的流畅感。我发现自己很少需要停下来查阅上下文或者前后矛盾的地方，因为作者在铺陈观点时，总能预判到读者可能产生的疑问，并提前在接下来的段落中进行圆融的解答。这种对读者心理的深刻洞察，是许多技术作家所欠缺的，读起来让人感到由衷的信服和愉悦。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习一项技术，不如说是在接受一次思维方式的重塑训练。作者在讨论任何一个技术选择的对立面时，都表现出了罕见的批判性和平衡感。他不会盲目推崇最新的技术趋势，而是会花大量的篇幅去探讨成熟、但略显陈旧的范式的价值与局限性。这种“既要仰望星空，也要脚踏实地”的学术态度，极大地启发了我自身的思考模式。书中的结论部分尤为精妙，它们不是简单的总结，而是上升到了对行业未来走向的深刻洞察与哲学反思。他引导读者去思考技术背后的伦理考量、社会影响，以及在快速迭代的技术浪潮中，如何保持一种清醒的、长远的判断力。这种超越技术细节的宏观视野，使本书的价值远远超出了工具书的范畴，更像是一本指导思想的著作，它教会我的不仅是“怎么做”，更是“为什么这么做”以及“应该往哪里去”。

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这本书最让人印象深刻的特点在于其无与伦比的案例深度和广度。它并非停留在理论的层面搔痒，而是深入到了实际应用场景的“腹地”。我尤其欣赏其中关于“跨平台兼容性挑战”的章节，作者没有泛泛而谈，而是选取了三个具有代表性的、横跨不同行业（医疗、金融、航空航天）的真实项目进行剖析。对于每一个项目，他都详尽地列出了从需求定义、技术选型、实施过程中的“黑天鹅事件”，到最终的解决方案和经验教训。这些案例的细节丰富到令人发指，比如某个系统在特定光照条件下传感器数据漂移的微小参数调整，或者某个遗留系统在数据迁移时遇到的编码格式冲突——这些都是教科书里绝对不会告诉你的“血泪史”。通过这些鲜活的实例，读者不再是抽象地理解“最佳实践”，而是真正体会到了在工程实践中，理论如何被扭曲、如何被适应，以及创新是如何在这种妥协与坚持中诞生的。这种基于实践的深度挖掘，极大地提高了本书的实战价值。

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知识体系的组织结构是衡量一本专业书籍优秀与否的关键指标，而这部作品在这方面堪称典范。它的内容布局呈现出一种高度的逻辑自洽性和递进性。全书的脉络如同一个精心设计的迷宫，但所有的路径最终都会清晰地汇聚到中心目标。开篇部分详述了基础概念，奠定了坚实的理论基石；随后，内容开始以“螺旋上升”的方式展开，每一章都会在前一章的基础上引入新的复杂变量，但同时又会不断回顾和强化核心的底层原理。我注意到作者在处理知识点之间的关系时，大量使用了“关联索引”和“概念映射”的技巧。比如，当你读到第十章的一个高级概念时，书中的脚注会清晰地引导你回顾第2.3节中解释过的基础框架，这种设计极大地避免了知识点的“孤岛化”现象，让读者始终能将当前所学置于一个宏大的知识网络之中，阅读体验极其顺畅，极大地降低了学习的认知负荷。

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比较适合对医疗图像存储和通信没概念的同学。 优点：对于存储和编码介绍比较好。 缺点：对于通信部分比较简单，和PACS结合部分也比较简单。 现在正在流行XML化，这部分没涉及。

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可以和DICOM标准对照着看，有利于理解DICOM标准。

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比较适合对医疗图像存储和通信没概念的同学。 优点：对于存储和编码介绍比较好。 缺点：对于通信部分比较简单，和PACS结合部分也比较简单。 现在正在流行XML化，这部分没涉及。

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可以和DICOM标准对照着看，有利于理解DICOM标准。

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比较适合对医疗图像存储和通信没概念的同学。 优点：对于存储和编码介绍比较好。 缺点：对于通信部分比较简单，和PACS结合部分也比较简单。 现在正在流行XML化，这部分没涉及。