Cannvy边缘检测算子研究及其在医学图像中的应用

为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像。本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤,说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试,对该算法进行实验验证,利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。     

基于形态灰度边缘检测算法的一种改进

使用形态学的思想进行图像的边缘检测,提出了在一次形态处理中使用双结构元的一系列一般性形态边缘检测算子和抗噪型形态边缘检测算子的算法,并给出算子的性质。新算子在使用同一对结构元处理中既具有定位能力又具有细节保留功能,抗噪型算子能很好地检测出图像的单像素宽的边缘。     

一种基于分区均值的噪声图像优化检测算法

在对图像边缘检测算法原理分析的基础上,结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.验证表明,该算法对不同强度的高斯噪声图像具有很好的抑制作用,且对噪声图像检测效果优于经典图像边缘检测算法.     

一种新的彩色图像边缘检测算法

自动阀值选取是彩色图像边缘检测的难点和关键问题,首先从人类的视觉特性出发,分析了人类视觉系统的亮度感知门限函数,利用数学建模方法和色度学方面的研究成果,给出人类视觉系统对彩色图像边缘所能识别的最小彩色差函数。利用小波边缘检测原理,给出一种能根据不同彩色背景自动选取阀值的小波边缘检测算法. 仿真实验证明算法有较好的自适应性和良好的边缘识别性能。     

基于多层次模糊增强的自适应Canny边缘检测算法

边缘检测技术是图像预处理中最重要的技术之一.在对C anny的最佳边缘检测算子进行理论及实验研究的基础上,利用广义模糊集(GFS)理论,给出了基于多层次模糊增强图像区域对比度的广义模糊算子来取代传统的高斯算子,从而增强了图像的层次结构,并实现了图像边缘的自动提取.试验表明,改进算法具有较高的信噪比,能达到比较理想的边缘检测效果.     

基于数学形态学的边缘提取方法

论述了图像数学形态学基本方法及扁平结构元素在图像灰度均衡和噪声去除方面的原理,阐述基于图像细节的结构元素选取规则及对图像处理结果的影响,介绍了在医学图像处理中综合应用改进Sobel算子和图像数学形态学方法进行目标边缘的提取过程,提出一种根据图像区域灰度方差自动选取Sobel强度值的算法,并给出一种实用的实现方法和实例。     

B超图像边缘检测算法的研究与比较

边缘检测在B超图像处理中发挥着重要作用。本文介绍了五种边缘检测算法,选取了两幅不同特征的B超图像,胆囊B超图像和子宫B超图像,使用MATLAB编程工具,分别对这两副图像进行边缘检测,比较并分析各算法的检测效果。结果表明,Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子对于边缘清晰且与周围组织对比度明显的胆囊B超图像处理效果较好。使用复杂的Canny算法反而出现伪边缘,处理效果不好。而Canny算法对于对比度不明显的子宫B超图像处理效果要明显优于其他算子。     

应用改进Canny法检测工业零件含噪图像边缘

针对工业零件含噪图像边缘检测,根据Canny算法原理,提出了一些改进策略,形成了一种矩形透镜最大梯度模边缘检测算法。采用中值滤波完成图像平滑,有效抑制了图像噪声;采用5×5邻域一阶偏导有限差分计算图像的梯度幅值,提高了边缘定位的精度;采用最大类间方差法（OTSU）求解了最优区域分割阈值,实现了边缘的自动检测。以磁环和极片工业零件图像边缘检测为例进行了实验,结果表明,该算法具有较好的去噪和边缘检测效果。     

基于sobel算子的道路图像边缘检测算法

应用图像低级特征提取技术中的边缘检测技术能够确定和提取车道线边界信息，为后续完成道路识别、实现辅助驾驶系统等提供了重要依据和基础。传统sobel算子进行边缘检测虽然算法简单、速度快，能满足道路图像边缘检测实时性的要求，但由于只获取了水平和垂直两个方向的边缘梯度信息，且阈值选取全靠人为设置，因此边缘信息检测效果不理想。文中提出改进sobel算子的边缘检测算法，算法通过扩大构造5×5的梯度权值模板计算出图像边缘信息，应用K-means聚类算法获取的最佳自适应阈值完成图像分割，最后通过改进的边缘细化算法，保留了更完整有效的边缘信息。通过实验表明，该算法能够较快、较好的提取道路图像边缘信息，而且具有一定的抗干扰能力。     

基于小波变换的汽车前照灯图像边缘检测

用改进的基于小波多尺度变换的数字图像边缘检测算法,提取汽车前照灯近光图像的边缘,完成图像的初步预处理,从而为车灯的近光检测奠定基础.采用小波分解算法进行图像增强,针对小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,之后通过边缘跟踪补偿和平滑细化得到图像的边缘.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的数字图像边缘算法对汽车前照灯近光图像的处理结果较好.     

用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法

在分析相干增强扩散方法和小波阈值收缩方法之间关系的基础上,给出了相干增强扩散在小波分析意义下的解释,同时解释了相干增强扩散方法与小波阈值收缩方法在图像性质上的等价性。针对相干增强扩散计算扩散矩阵较慢的缺点,提出了一种用小波系数估计图像边缘方向的相干增强扩散图像降噪算法。仿真试验结果表明,该扩散算子可以很好地定位图像边缘,较好地运用了小波的时频分析功能。     

适于精细图像的边缘提取方法研究

为了能对获取的精细图像进行自动识别，需要对其图像边缘进行检测提取．而边缘检测提取的模糊方法可克服经典方法的不足，比较适合精细图像边缘的检测和提取；特别是改进的模糊算法，检测速度快、精度高．     

基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

光突发交换网络边缘节点突发排队方案

介绍了光突发交换网络边缘节点的总体方案设计和各模块的功能,提出了集中排队,独立排队和混合排队三种边缘节点突发排队方案。理论分析和仿真结果表明,集中排队方案最好。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

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。     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。