本方向拥有教授1人,副教授1人, 具有博士学位的人员4人, 具有一年以上(含)海外经历人员3人, 主要从事图像处理相关的算法理论研究，并与具体应用相结合。目前本方向承担和完成多项国家自然基金、部委科研基金，与国际上著名相关研究所开展交流与合作。目前研究方向有:医学图像分割、重建与配准等。本方向近五年来已取得多项学术成果，承担国家自然科学基金3项，河南省科技厅项目1一项, 河南省教育厅项目2项, 参与国家973项目一项, 国内外重要期刊与会议上发表了17篇学术论文，其中SCI和EI收录12篇, 获得授权专利一项。

● 方向特色

 本方向是基于数学理论中的泛函空间或者偏微分方程建立有效的图像复原与重建, 配准与分割模型, 提出高效稳定的数值算法, 并基于数学理论分析模型和算法的数学性质, 搭建实际应用平台, 解决工业与医学对高质量图像处理结果的实际需求。

● 图像复原与重建

图像复原是利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目。图像重建通过物体外部测量的数据，经数字处理获得三维物体的形状信息的技术。目前本方向主要研究CT,MRI与PET等医学图像的重建问题, 侧重于基于数学理论建立高效的数值算法与具有鲁棒性的重建模型。

         

图像修补                                图像去噪

       

图像去模糊                              图像Retinex

   

  图像重建

● 图像配准

图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列 )空间变换, 使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。本方向主要是研究多模医学图像配准。

       

图像配准

● 图像分割

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。目前主要研究脑部,肾脏, 肝脏与前列腺等人体器官中的病灶区域分割问题。

       

                    图 像 分 割

● 远期目标: 医学图像三维可视化
　　医学图像三维可视化是将二维断层医学图像序列通过三维重建算法形成具有真实感的立体效果图像的一种技术。本方向将建立实现三维可视化的人机交互界面。它通过多角度全方位显示人体内部结构，帮助医生有效诊断临床疾病、指导手术或制定治疗计划和评估术后效果。