基于多重分形的医学图像边沿分析

本文提出了应用在医疗诊断上的一种基于多重分形分析的边缘检测方法,并应用在变形性骨炎的诊断中,该方法通过定义在图像灰度级上的测度,计算图像中每一个像素点的奇异性和它的多重分形谱,然后根据多重分形谱,提取图像的边缘信息.经试验表明,该算法具有良好的边缘检测效果,而且与传统方法相比具有更好的局部性.并且在医疗诊断中有广泛的应用前景.     

用边缘检测算子实现图像边缘检测

边缘检测作为一种低层图像处理方法,是各种高级图像处理的基础,它在医疗诊断、指纹识别等方面有着广泛的用途。本文探讨了用边缘检测算子实现边缘检测的方法。     

基于整数DCT变换的超声膀胱图像边缘检测

针对医学超声图像的特点及医疗诊断实时性的要求,提出了一种基于整数DCT变换的超声膀胱图像边缘检测算法;该算法首先对膀胱超声图像进行预处理,利用整数DCT变换基在压缩域内求取超声图像的梯度,再结合对预处理后的图像进行动态确定阈值的方式进行边缘检测,最终得到膀胱的边界,简化了运算,节省了时间;实验表明,该算法在满足临床医疗诊断实时性的同时获得了较好的质量和边缘完整的膀胱边界。     

Delphi实现图像边缘检测

总结了计算机图像边缘检测的基本步骤和原理,分析了实现图像边缘检测三种基本边缘算子,给出了基于Delphi编程工具的图像边缘检测的实现方法。     

基于主轴分析和嵌入置信度的彩色边缘检测

边缘提取是获取图像特征的基本方法之一,彩色图像提供了比灰度图像更丰富的信息,彩色图像的边缘检测日益受到人们的重视。分析了目前常见的彩色图像边缘检测算法,提出了一种将主轴分析和嵌入置信度相结合的边缘提取算法,通过实验证明,该方法充分利用了图像的彩色信息,能够有效地保护边缘细节,提高检测精度,具有良好的边缘提取效果和边缘连续性。     

基于Matlab的空域图像增强算法研究

以图像增强为基本目标,通过Matlab进行图像的空间域增强,分析对比每种图像处理方法的优缺点,合理地给出较好的仿真分析结果.通过灰度变换增强,直方图均衡化、规范化,图像的边缘检测,锐化增强的方法对空域的图像增强,通过Matlab提供的若干函数进行处理,并且用图像类型的转换通过函数的变换进行对比增强,从中总结出一套行之有效的图像增强方法,为实际应用提供一定的基础依据.     

图像边缘检测

图像边缘是图像最基本的特征之一,它包含了图像上目标物体的主要信息。所谓边缘是指一组相连的像素的集合,这些像素周围灰度具有显著变化的部分,即在灰度级上发生急剧变化(灰度突变)的区域。边缘检测是从图像中提取感兴趣对象的边缘信息,同时尽量去除不需要的图像信息,是在图像的局部区域上针对像素点的一种运算,在图像处理中有着重要的作用。边缘作为图像的一种基本特征,包含着有用信息,因此边缘检测通常成为了图像分析和图像理解中特征提取的主要手段,在一些预处理算法中有着重要的作用。随着科技的迅速发展,边缘检测技术也越来越多运用到生产和生活中。因此,对边缘检测的理论与应用研究很有必要。本文叙述了边缘检测的基本步骤,对灰度图像的几种边缘检测算法,作了简单的介绍、评价与分析。     

基于Top-hat变换的OSAHS图像边缘检测算法

提出了一种基于多方向、多尺度Top-hat变换的图像边缘检测方法,应用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome, OSAHS)早期病理图像的边缘检测及诊断;通过对OSAHS早期病理图像的观察分析,针对待处理图像形状各异,并且含有噪声的特点,构造了不同方向、不同尺度的Top-hat算子增强图像的对比度,利用形态学梯度进行边缘检测,然后把各个算子检测到的图像边缘按照一定的权重进行组合,得到理想的边缘,以便准确地获得病理图像的相关参数,进而实现医学电子诊断;对OSAHS早期病理图像:口腔图像、咽喉声带处图像、鼻道内部图像处理、分析的结果表明,与传统的边缘算子相比较,该方法能使图像的边缘信息更完整、更准确,图像的边缘闭合度可达到97.67%,为实现医学电子诊断打下坚实的基础。     

SAR图像边缘检测方法综述

边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。     

基于超声图像的PICC智能穿刺医疗机器人控制系统设计

为提高静脉穿刺置管手术的穿刺成功率,缓解病人所承担的生理性伤痛,设计基于超声图像的PICC（Peripheraly Inserted Central Cathcte,外周静脉置入的中心静脉导管）智能穿刺医疗机器人控制系统。以晶振复位电路作为穿刺置管的输出动力支持,通过驱动控制电机的传输调度作用,实现对智能传感器的精准化控制,降低置管过程中针头的平均进入深度,完成PICC智能穿刺医疗机器人及其控制应用结构搭建。在此基础上,按照静脉置管图像的实际特征分析结果,转换原有的超声图像格式,经过多次边缘性检测,实现对穿刺超声图像的初级预处理。获取静脉靶向血管的位置信息,在规划穿刺路径的同时,完成对机器人操作手的重定位控制,实现医疗机器人的运动控制模型分析。仿真对比实验结果显示,与常规静脉穿刺手段相比,穿刺控制系统可将进针角数值控制在10°-40°之间、进针深度保持在整个针头的2/3以内,可大幅提升穿刺置管的成功几率,实现减轻病人所承担生理性疼痛的目的。     

一种改进的图像边缘检测算法的研究

图像边缘时图像的基本特征之一,阐述了边缘检测的基本理论和传统的边缘检测算子理论,提出了一种改进的图像边缘检测方法。通过实验表明,该方法能够有效的对图像边缘进行检测,目标边缘定位精度较好,并且能有效减少噪声对图像的干扰,从而提高了图像边缘检测的抗干扰能力。     

小波边缘检测算法的分析

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。目前,小波理论的发展和成熟而兴起的基于小波变换的多尺度的图像边缘检测算法,在图像检测、图像分割以及图像增强等领域有着广泛的应用。     

一种基于图像方向信息测度算法的自适应表格图像增强算法

图像增强是图像处理的重要任务.为了有效地增强对比度极低的表格图像,提出了基于图像方向信息测度算法的自适应图像增强算法.该方法首先在像素级利用图像方向信息侧度将图像像素分为平滑点和阶跃边缘点;然后针对表格图像特点,再对平滑点细分为平滑点和屋脊边缘点,同时,对不同类型的点设计不同的滤波方法,以便通过算法自适应来初步增强图像;最后,利用模糊增强算法来对图像进行对比度增强,以达到更好的增强效果.实验表明,该算法能有效地增强对比度极低的表格图像,并使得结果图像有很好的视觉效果.     

蚁群优化模式下的图像边缘检测算法分析

边缘是图像中最基本、最重要的特征因素之一,也是图像工程中进行图像处理与分析的重要步骤;蚁群算法体现出较强的鲁棒性、正反馈性以及分布式处理等特点,是一种新型的搜索优化算法,因此其在组合优化方面的应用也越来越广泛。本文就以蚁群优化模式为基础,提出一种图像边缘检测算法:文中具体阐述了图像边缘检测的相关概念与常用检测方法;针对实例提出边缘检测蚁群算法,并对实验结果进行分析。     

踝关节功能评价三维测量系统设计

在临床上医师通过对踝关节的X线拍片和多年经验来判断踝关节功能性不稳,这将增加临床诊断成本和诊断门槛.对于此问题,介绍一种基于三维测量与重建模型的踝关节功能评价系统.该系统采用结构光正-反投影技术,通过结构光正-反条纹图像来检测结构光边缘并实现亚像素定位;在此基础上,利用立体视觉原理来实现踝关节姿势的三维测量与重建,最后通过三维重建模型来分析踝关节功能性不稳.实验结果表明,该系统在无任何机械接触的情况下,有效地分析评价踝关节功能性不稳,为踝关节功能性不稳的早期发现和康复医疗提供有利的诊断与决策依据.     

基于方向滤波的监控图像边缘检测

监控图像的边缘检测是进行高级图像处理和模式识别的基础工作.将方向滤波理论引入监控图像的边缘检测中.通过Roberts算子的四方向滤波扩展,介绍了方向滤波用于边缘检测的一般过程;针对监控图像中斜坡边缘丰富的特点,引入Petrou-Kittler滤波器作为基础滤波器;用方向滤波理论改造Petrou-Kiuler滤波器,形成...     

基于边缘检测的图像分割的超声诊断机器人控制系统设计

传统系统在嵌入信息后峰值信噪比较高,使图像分割结果与实际效果相差较大,导致控制系统超声诊断结果并不精准,针对该问题,提出基于边缘检测的图像分割的超声诊断机器人控制系统设计。在控制系统的硬件结构部分,以STM32F103C8T6单片机为核心的控制器,使用型号为3MC58的步进电机驱动器,通过角位移量控制脉冲个数,以实现更加准确的定位。在软件设计中,通过图像分割技术检测图像边缘特征,提高图像分割精度和准确度,帮助诊断机器人提高诊断功能。分析不同嵌入率下峰值信噪比,在确定该值后将传统系统与该系统的超声诊断功能对比分析,由实验结果可知,该系统在嵌入信息后峰值信噪比较高的情况下也能保证图像分割结果与实际效果一致,对0.8 bpp嵌入率图像的分割处理效果平均值为89%,超声诊断准确率平均值为88.6%,表明该系统的控制性能较好,能够为医学、航天航空及军事领域提供设备支持。     

一种基于块的图像边缘分析方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,人眼视觉系统对图像中的边缘信息非常敏感,经常作为描述图像特征的一种重要手段。基于运动补偿和DCT变换编码的视频编码标准中,一幅图像分成大小相同不重叠的块进行编码,基于块的图像边缘分析在图像处理、去块效应滤波、模式选择以及基于内容的视频检索等方面有较广泛应用。提出了一种基于分析块边缘方向的边缘分析算法。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在分析性能与计算复杂方面具有较明显的优越性。     

基于Sobel和LoG相结合的边缘检测与细化方法

鉴于Sobel算子检测边缘较粗、定位不准确,以及LoG算子具有各向同性的特点且对边缘方向性信息检测不敏感,提出了Sobel算子与LoG算子相结合的边缘检测与细化方法。首先用水平、垂直、两个斜对角4个方向模板改进原Sobel算子两个方向模板,并用改进的Sobel算子对原图像进行边缘检测,得到粗边缘图像;然后使用LoG算子检测粗边缘图像的边缘;最后将两次边缘检测结果相减,达到边缘细化的目的。实验结果表明,该方法有效地解决了原Sobel算子检测边缘较粗的问题,得到的边缘较细;克服了LoG算子对方向性边缘信息不敏感的缺陷;且运算速度与传统LoG方法基本相当。     

常用边缘检测技术的对比

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点.经典的边缘检测算法如canny算子等是通过计算图像中局部小区域的差分来实现边缘检测的.这类算子对噪声非常敏感,并且常常会在检测边缘的同时加强噪声.多尺度形态学边缘检测利用不同的结构元素去作用图像,通过形态腐性和形态膨胀操作,获得了效果很好的图像边缘检测算法.单尺度形态学梯度算子也能很好提检测图像边缘,但结构元素的选取对输出结果影响较大.通过使用多尺度形态学梯度算子,可以弥补结构元素的大小问题.仿真结果表明,该算法能得到较为理想的图像边缘信息,其抗噪声性能明显优于经典的算子检测算法.