要点: *低通滤波 *局部平均 *中值滤波 *多帧平均

机器学习：改进的模糊C-均值算法在医学图像分割中的应用

机器感知与模式识别：基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

机器学习：峰值检测FCM算法的医学图像分割

*对比度增强 *图象平滑 *图象锐化 *同态滤波 *伪彩色与假彩色处理 *代数运算 *几何运算

7.1 配准与融合的应用背景介绍 7.2 医学图像配准概述 一、医学图像配准的概念 二、医学图像配准在临床上的应用 三、医学图像配准的基本过程 四、医学图像配准方法的分类 7.3 图像配准的理论基础 一、图像配准原理 二、空间变换 三、参数的优化搜索 四、插值方法 五、相似性测度 7.4 常用的医学图像配准方法 7.5 图像配准的评估 7.6 图像融合概述 7.7 常用的图像融合方法 7.8 图像融合效果的评价

数字图像的形成 数字图像的统计特征 图像的格式文件 图像的处理方法（增强、变换、分割）

生物医学图像处理：图像编码（下）_图像编码（二）

生物医学图像处理：图像编码（上）_图像编码（一）

（一）概论 （二）图像处理 （三）图像分析