医学图像边缘检测算法的研究

边缘检测是医学图像处理中非常重要的一个环节,通过对几种经典边缘检测算法的分析,提出了一种基于Canny算子的改进算法.该算法以图像增强法代替原算法中的高斯滤波,以去除图像中的计算噪声,达到更好的边缘检测效果.仿真结果表明,该算法边缘检测定位精度得到较大的提高.     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用,分析了几种常用算子(Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian,Canny)基本原理及算法实现,并对比各算子的优缺点,并用VC .NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取,会得到完全不同的结果,Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细,但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此,在不同的条件下,应根据具体情况,选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理,才能得到最佳效果。     

边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

阐述了边缘检测在医学图像处理中的重要作用，分析了几种常用算子（Roberts，Sobel，Prewitt，Laplacian，Canny）基本原理及算法实现，并对比各算子的优缺点，并用VC＋＋．NET工具编程实现出以上各种算子对一幅人体头部的MRI图进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论，各种不同的算子对同一幅图片进行边缘提取，会得到完全不同的结果，Canny算子检测出的边缘比一般微分算子更精确、更细，但也可能平滑掉一些有用的边缘。因此，在不同的条件下，应根据具体情况，选择最适合的边缘检测算子对图像进行处理，才能得到最佳效果。     

基于数学形态学的边缘检测和图像分割方法

本文提出利用数学形态学对图像进行边缘检测和图像分割，与传统的方法相比较，该方法不仅可滤除图像中的噪声，而且通过改变结构元的大小、方位、形态能够将不同的目标图像提取出来。     

基于小波和快速模糊算法的医学图像边缘检测

在医学图像中,常常需要得到图像的边缘轮廓线,以便诊断病变情况.为适应这种需求,文中提出了基于小波分解和快速模糊算法的医学图像边缘检测方法.针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低频信号得不到有效利用、边缘检测速度较慢等问题,利用小波分解和快速模糊算法的优点构造边缘检测算法.这种方法使得小波分解后的低频信号中所包含的有用信息得到了利用,简化了算法并提高了算法的效率,增强了算法的适应性.文中算法检测出的图像边缘与经典边缘算子提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整.     

一种快速模糊图像边缘检测算法

针对传统模糊方法处理速度慢的弱点,该文建立了一种新的快速图像处理算法,包括模糊图像增强、模糊平滑和模糊边缘检测,该方法利用相应算法建立快速查找表,通过简单的查表运算,大大提高了图像处理速度。所提方法的快速性和有效性在B-超图像应用后得以证明,并取得了比其他处理方法好的效果,为这种新的快速模糊图像边缘检测算法在B-超临床应用打下基础。     

基于边缘检测的图像分割算法的研究

本次课题所研究的图像检测主要采用边缘检测的方法来进行的。本文对这次课题中所使用的四种检测方法--Sobel边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子和Roberts边缘检测算子进行了详细的介绍和具体的算法设计,并对整个系统结构做了说明。然后对四种检测方法编写MATLAB程序。     

基于Unit-Linking PCNN的医学图像边缘检测

本文利用Unit-Linking PCNN模型结合最大交叉熵准则将医学图像分割为二值图像,然后将亮区(背景)和暗区(目标)的点火二值图异或,点火脉冲依据目标的形状同步传播,从而迅速提取目标边缘。实验结果表明,该方法有效地提取了图像边缘特征。与经典边缘检测算子相比,结果更加清晰完整,是一种有效的医学图像边缘检测方法。     

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。     

医学图像分割算法研究

医学图像分割是医学领域不可或缺的组成部分,对于诊断和治疗具有重要意义。在MATLAB软件环境中设计了医学图像分割算法。从医学影像库中选取2张不同诊断图像,采用图像处理算法进行分割,并对处理结果进行研究和探讨。分割算法以阈值分割法和边缘检测法为主要研究对象,其中阈值分割法以大津（Otsu）算法分割为主,边缘检测法采用索贝尔（Sobel）算子、高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian,LoG）算子、Canny算子3种算子进行对比分析。选出一种更普适的分割算法,有效提高医学图像的分割精度和效率。     

高分辨率遥感影像的形态学边缘检测算法

结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计一种多尺度全方位形态学边缘检测算法,并采用峰值信噪比方法代替均值以自适应地确定尺度权重.实验结果表明:与传统Canny算子和结构元素尺度形状单一的形态学边缘检测算法相比,本算法解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘清晰,而且抗噪性能强.边缘检测结果可用于遥感影像地物几何特征和纹理特征提取.     

一种医学图像的边缘检测算法

提出一种改进的医学图像边缘检测方法.利用图像四叉树分解技术和模糊形态学的思想,根据图像像素点方向的不同性,构造不同方向不同尺度的结构元素对边缘像素进行模糊形态学运算,进而检测到图像边缘.实验结果表明,算法提取的边缘能够精确地显示物体的内部细节信息,较好地解决了抑制噪声和保留精细边缘之间的矛盾,与其它边缘检测算子相比是一种较实用的边缘检测算法.     

一种基于频域谐波能量和模糊理论的遥感图像边缘特征检测方法

从传统的梯度算子的边缘检测算法对高分辨率遥感图像无法有效检测出发,探讨一种基于傅里叶变换和模糊推理的高分辨率遥感图像边缘特征检测的方法。该方法首先提取前n次谐波能量,根据直流中心频谱图像良好的噪声抑制特性,分析高频分量对图像边缘特征的贡献。然后采用巴特沃斯低通滤波器获取低频分量,采用模糊推理的方法提取低频分量中的边缘特征,将这两部分的边缘特征叠加,得到最终的边缘检测图像。仿真实验表明,所提出的算法检测出的图像边缘特征效果显著,抗噪能力强。     

用于图象边缘检测的拉普拉斯-多项式算子

将用于求解二阶导数的▽~2算子与多项式局部曲面拟合相结合,构造了用于边缘检测的拉普拉斯-多项式(Laplacian of Polynomial:▽~2P)算子。图象物体边缘定义为▽~2P 与图象卷积的过零点。证明了:采用正交多项式作为拟合基函数时,可用卷积方法实现局部曲面拟合,使得计算效率大大提高。     

一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法

边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

基于支持向量机的彩色图像边缘检测

提出了一种新的基于支持向量机的彩色图像边缘检测算法.将彩色图像像素3×3邻域内像素的RGB值表示为一个27维的向量,作为该像素的特征,利用支持向量机直接判断其是否为边缘点.针对实际图像的边缘检测实验表明,支持向量机可以有效地进行彩色图像的边缘检测,其检测效果可以和传统的Sobel等边缘检测算子相当.     

一种新的基于小波变换的边缘检测方法

本文根据经典的基于小波变换的多尺度边缘检测方法,提出了关于一维信号和二维信号的基于相邻尺度上小波变换乘积的边缘检测方法,该方法可以有效地增强边缘和抑制噪声,对一维和二维信号的计算机仿真实验表明该方法是正确的和有效的。     

基于多分辨率分析的肺部边缘检测

针对医学数字X光(DX)胸片,提出了一种基于多分辨率分析的肺部边缘检测方法.该方法结合了数学形态学和小波变换技术,构造图像的塔式分解,从低分辨率边缘图像开始,逐步向高分辨率前传、搜索、精提,自动定位肺部边缘.实验结果表明,算法计算速度快,检测出的边缘准确、连续光滑.     

基于边缘检测的人脸模拟画像检索

为配合刑事侦查工作和公安网上追逃的迫切需要,对人脸模拟画像的检索作初步研究.首先,根据网上追逃数据库中的人脸照片设计出一种半自动的归一化算法.其次,研究了人脸模拟画像和人脸照片的边缘检测方法,给出一种自适应的人脸照片边缘检测算法,从而得到三种用于人脸模拟画像检索的统计特征.最后,建立了人脸模拟画像检索的实验数据库,给出相似性量度,并对实验数据进行了分析.为构建实用的人脸模拟画像检索系统的开发提供了理论支持;对金盾工程的完善起到良好的促进作用.