Системы обработки изображений в биологии и медицине

Программа курса освещает теоретические основы обработки изображений. Изучаются такие темы как свет, цветовые модели. Курс освещает как регистрируются цифровые изображения и какие при этом могут возникнут проблемы. Изучаются основы по подавлению помех на цифровых изображениях.

1.    Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений (3-е изд., 2012)
2.    Яне Б. Цифровая обработка изображений Москва: Техносфера, 2007 г.Объем 584 стр
3.    И.С.Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых,Г.И. Перетягин, А.А.Спектор ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Новосибирск 2000

Модуль 1. Введение

1. Что такое цифровая обработка изображений.
2. Основные стадии цифровая обработка изображений и компоненты системы обработки изображений.
3. Применение цифровая обработка изображения в медицине.

Модуль 2. Зрительный анализатор

1. Свет.
2. Строение глаза.
3. Свойства человеческого зрения.

Модуль 3. Восприятие цвета

1. Что такое цвет.
2. Законы Грассмана.
3. Стандарт МКО, эксперимент по определению цветовых координат.

Модуль 4. Цветовые модели I

1. RGB, XYZ
2. CMY и CMYK

Модуль 5. Цветовые модели II

1. HSV, HSВ, HSI и HSL
2. Lab, Luv
3. HEX

Модуль 6. Регистрация изображения

1. Дискретизация.
2. Квантование.
3. Регистрация изображения.

Модуль 7. Визуализация цифрового изображения

1. Отображение цифрового изображения. Пространственная интерполяция. Цветовой профиль устройства.
2. Форматы цифровых изображений.

Модуль 8. Оценка качества изображений

1. Шумовые характеристики изображений.
2. Качество изображений. Меры качества изображений.

Модуль 9. Яркостные преобразования

1. Линейные и нелинейные преобразования. Яркостные преобразования и гистограммы.
2. Гистограммные преобразования и эквализация гистограмм.
3. Гомоморфная фильтрация.

Модуль 10. Устранение помех и фильтрация шума

1. Подавление помех.
2. Фильтрация шума.

Модуль 11. Подчеркивание границ

1. Нерезкое маскирование для подчеркивания границ.
2. Фильтрация частотной области для шумоподавления и подчеркивания границ.

Модуль 12. Восстановление изображений

1. Восстановление искажения, размытия и смазов.
2. Винеровская фильтрация.

Модуль 13. Пространственные преобразования

1. Масштаб.
2. Поворот.
3. Проективные искажения.

Знание подходов к оценке эффективности применения биотехнических систем и технологий.

Знание методов исследования теоретических и прикладных вопросов, связанных с исследованием, разработкой высокотехнологичных систем для медицинской диагностики.

Умение проводить оценку эффективности применения биотехнических систем и технологий.

Умение формировать исходные данные для создаваемых высокотехнологичных систем.

Навык оценки эффективности применения биотехнических систем и технологий.

Навык сопровождения и эксплуатации современных медицинских комплексов, связанных с разработкой и внедрением в клинической практике систем диагностики с акцентом на онкологические заболевания.