17、生物医学图像数据库图像检索模型的开发

生物医学图像数据库图像检索模型的开发

1. 引言

图像处理是信号处理的一个领域，其输入和输出信号均为图像。过去，图像处理主要使用模拟设备，随着计算机性能的提升，处理逐渐转向数字领域。数字图像处理克服了传统模拟处理存在的噪声、处理失真、系统灵活性差和实现困难等问题。

图像检索，即基于内容的图像检索，是一项新兴技术，能让用户高效地检索相关图像。数字成像在日常生活中应用广泛，如博物馆的图像存档、安全领域的入侵者追踪等。在生物医学领域，基于内容的图像检索在患者数字图书馆、临床诊断等方面至关重要。然而，现有的图像检索系统检索结果往往不尽如人意，主要是因为低层次图像特征与高层次图像语义之间的联系较弱，且传统基于文本的描述需要手动标注图像，耗时、繁琐、易出错且成本高。因此，需要用高效的图像检索算法和技术来补充传统的基于文本的检索方法。

2. 什么是数字图像处理

在现实世界中，图像可看作是两个实变量的函数，例如 a(x, y)，其中 a 是图像在坐标位置 (x, y) 处的振幅（如亮度）。图像还可能包含子图像，即感兴趣区域（ROIs）。数字图像处理是利用计算机算法对数字图像进行处理，作为数字信号处理的一个子领域，它比模拟图像处理有诸多优势，能应用更广泛的算法，避免噪声积累和信号失真等问题。

2.1 图像处理能做什么

• 几何变换：如放大、缩小和旋转。
• 颜色校正：如亮度和对比度调整、量化或转换到不同的颜色空间。
• 图像配准（或对齐）：对两个或多个图像进行配准。
• 图像组合：将两个或多个图像组合成平均值、混合、差值或合成图像。
• 插值