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改进边缘检测算法在医学图像处理中的应用

作者:时间:2011-07-19来源:网络收藏

本文借鉴二值图像轮廓跟踪方法,即将每一点与其相邻的8个点作比较。具体方法为:(1)先找到第一个边界像素。按从左到右、从下到上的顺序搜索,找到的第一个白点一定是最左下方的边界点,记为A0,它的右、右上、上、左上四个相邻点中至少有一个是边界点,记为B0,从B0开始找起,按右、右上、上、左上、左、左下、下、右下的顺序找8个相邻点中的边界点C0,如果C0就是A0点,则表明已经转了一
圈,结束;否则从C0点继续找,直到找到A0为止;(2)判断是否边界点:如果它的8个相邻点都不是白点,则它即为边界点。对于边界跟踪来说,跟踪后产生的轮廓边缘宽度只有一个像素,实现了边缘像素点单一、清晰,并很好地去除了伪边缘点。

2 实验结果对比
为验证本文,以为例,与传统算子进行对比,实验表明,本文提出的方法具有很好的效果,对比结果如图1~图5。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/194847.htm

a.JPG

b.JPG



3 结果分析
本文采用将图像先进行Canny,再进行轮廓跟踪的处理方法,一方面能够解决传统边缘检测所带来的边缘断裂问题,而且易于理解和实现,具有较好的检测效果。但另一方面,对图像分别进行两次处理,降低了图像处理的效率,在实时处理要求较高的应用环境,此还需进一步改进。


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