微分算子在数字乳腺图像边缘检测中的应用和分析

目的评价几种边缘检测方法在数字乳腺图像中的应用价值。方法分别使用Roberts交叉算子、Prewitt算子、Sobel算子及Laplace算子对数字乳腺图像进行边缘检测。结果不同的方法对边缘检测的敏感程度不同，效果各异。结论微分算子边缘检测方法对于数字乳腺图像是可行的。     

图像边缘识别技术在医学中的应用

图像边缘识别技术在医学中有很重要的应用,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss—Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等是常用的方法。     

基于MATLAB的CR图像处理在四肢骨边缘检测中的应用

目的：探讨经过Matlab处理后的计算机摄影（CR）图像在四肢骨边缘检测中的应用．方法：利用Matlab工具箱中的Sobel,Roberts,Laplacian,Canny算子对于四肢骨进行边缘检测处理,并比较它们的效果．结果：采用中值滤波处理后,Canny算子获得的图像在骨骼边缘检测的连续性及线条平滑度上效果最好,Sobel算法则在显示骨骼边缘上最直观．直接灰度化处理则均不能满足实际需要．结论：使用Matlab工具箱做四肢骨边缘检测,中值滤波后使用Canny算子得出的边缘检测效果要优于其他处理方法．     

一种改进的Kirsch边缘检测方法

Kirsch边缘检测算子在医学图像处理中有重要应用,它在保持细节和抗噪声方面都有较好的效果.但Kirsch算子得到的图像边缘仍存在连续性较差的问题.本文利用边缘连接算法对Kirsch边缘检测方法进行了改进,获得较好的检测结果.     

球结膜图像边缘检测研究

目的为了洲最球结膜微循环的指标,研究适宜的球结膜图像边缘检测方法,以提取血管边缘特征。方法采集球结膜图像,用VC＋＋编程实现各种方法（如：Canny、Susan、M—H算子）对球结膜图像边缘检测,并对比边缘图像。结果对于球结膜图像,M—H算子边缘检测性能优越,提取的边缘比较完整、位置准确,能够检测出图像较细的边缘部分,噪声抑制效果较好。结论M—H算子是比较适合球结膜图像特点的边缘检测方法。     

基于Matlab的尿沉渣图像有形成分的自动分类方法

目的：依托于Matlab环境,初步实现BP（Back Propagation）神经网络对尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。方法首先应用灰度化、直方图增强、邻域滤波和中值滤波等方法对图像进行预处理;再利用Canny算子和Sobel算子叠加处理进行边缘检测,通过膨胀腐蚀和孔洞填充等操作得到有形成分的连通域信息,提取出每个连通域的周长、面积、长宽比、矩形度、圆形度等12个特征值作为BP神经网络的输入;最后利用BP神经网络创建学习训练过程,对每个连通域即有形成分进行分类。结果采用该自动分类方法得到了尿沉渣图像中有形成分的种类和数目。结论该方法分类准确,可实现尿沉渣图像中有形成分的自动识别与分类。     

Laplacian增强算子在X光图像处理中的应用研究

为进一步加强对X光图像的处理,本文通过对Laplacian算子检测图像的边缘、纹理等细节信息的分析,将改进后的Laplacian增强算子应用X光图像处理中去,有效地提取了图像的边缘特征,同时较好地保护本身的图像信息。实验证明,将Laplacian增强算子与X光图像处理有机地结合起来,对提高诊断率、增强治疗效果有着重要的现实意义。     

基于分数布朗随机模型的X线影像边缘检测算法的探索与实践

根据在影像的边缘处,分形的规律性将会被破坏,参数值H将会发生奇异,作者提供了一种基于分数布朗随机模型的X线影像处理方法,从而可以准确判断出X线影像的边缘。对实际仿真效果的分析结果显示,结合分数布朗随机模型的分形参数算法较之其他的边缘检测算法(如Canny算子、Sobel算子等)效果要好,采用该方法能够有效检测X线影像边缘,对提高疾病诊断率、降低治疗成本有重要的现实意义。     

基于Canny算子的医用X光图像边缘检测算法研究

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,提供一种基 Canny算子的医用X先图像边缘检测方法.首先介绍边缘检测算法的理论基础,然后结合Canny算子的实现过程,说明边缘检测的所遵循的基本原则,最后对该算法进行了实验验证.从实验的结果可以看出,这种方法对医用X光图像非常有效,对利用计算机进行图像处理有着重要的现实意义.     

利用Gibbs距离图Snake模型分割医学图像

目的 提出利用Gibbs距离图Snake模型分割医学图像的算法.该方法能克服医学图像周有的噪声和伪边缘干扰,收敛到正确的目标轮廓.方法 首先推导Gibbs形态学梯度,然后提出基于Gibbs形态学梯度的距离图Snake模型的医学图像分割方法.结果 本文所提出的算法克服了传统距离图Snake模型的上述缺点.结论 本文所提出的方法分割结果鲁棒性好,分割过程无须人工干预,适合应用于临床医学图像分割.