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1、基于分区梯度的医学图像边缘检测算法沈德海，侯建渤海大学信息科学与技木学院，辽宁锦州121013摘要：在医学阁像处理屮，边缘检测的准确性直接影响到疾病的诊断和治疗。针对传统边缘检测算法存在的方向性不强及检测边缘较粗的问题，提出了一种分区梯度的医学图像边缘检测算法。算法将5x5检测窗门按照中轴线和对角线划分为八个区域（四对对称区域），每对区域对应一个方向模板，通过模板分别与窗口图像进行卷积运算获得0°、45°、90°和135°方向的方向梯度，取最大位作为窗口中心点的梯度位。对梯度图像采用了改进的非极大位抑制
2、方法进行细化，最后采用阈值法提取图像边缘。实验结果表明，本文算法检测的灰学血液细胞图像边缘方向性较强，边缘较细，检测效果明显优于传统Sobel算法。关键词：医学图像；边缘检测：分区；非极大值抑制；细化中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：AnEdgeDetectionAlgorithmBasedonSegmentalGradientforMedicalImageSHENDe-hai,HOUJianCollegeofInformationScienceandTechnology,BohaiU
3、niversity,Jinzhou,Liaoning121013,ChinaAbstract:Inthemedicalimageprocession,theaccuracyofedgedetectiondirectlyaffectsthediagnosisandtreatmentofthedisease.Inviewofweakdirectionandcoarseedgeexistedintraditionaledgedetectionalgorithm,proposedanedgedetectiona
4、lgorithmofeightsegmentsweightsgradient.Thealgorithmdividedthedetectionwindowof5x5intoeightsegments(fourpairsofsymmetricsegments)accordingtotheaxisandthediagonal,eachpairofsegmentscorrespondingtoadirectiontemplate,thecenterpointdirectiongradientsof0o,45o,
5、90°and135°canbeobtainedbyusingthesetemplatestoconvolutionwithdetectionimage，takesthemaximumofthesedirectiongradientsascenterpointgradient，getsthegradientimage.Usesimprovenon-maximumsuppressiontorefinegradientimageedge,atlast,extractstheimageedgebythresho
6、ld.Experimentsshowthattheedgeextractedfrombloodcellimagebyproposedalgorithmisfineandhasstrongdirection，theeffectsareobviouslysuperiortothetraditionalSobelalgorithm.Keywords:Medicalimage;Edgedetection;segments;Non-maximumsuppression;Refineo引言边缘检测是图像处理领域和计
7、算机视觉领域的一个基本问题UI,对图像的预处理起着重要的作用。边缘是图像的最基本特征，主要存在于图像灰度值变化剧烈的区域，其中包含了图像轮廓、纹理、及不同目标间的界线等重要信息。医学图像己成为临床诊断、病理分析和治疗的重要依据。与普通图像不同，医学图像本质上具有模糊性和不均匀性12],例如，CT图像中，同一组织中的信号值会出现较大变化；巾于局部体效应，一些病变组织由于侵袭周围组织，较难确定边缘。另外，由于医学阁像采集过程屮不可避免会产生噪声，图像淸晰度会降低，阁像出现不同程度的模糊，进而影响图像边缘的检
8、测结果。因此，采用什么样的边缘检测算法有效的将这类医学图像的边缘提取山来显得十分重要。常见的边缘检测算法通常是在空域采用局部微分算子计算图像梯度，例如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子和Canny算子等，这些算法直接采用小区域模板卷积近似计算每个像素的梯度,通过阈伉法提取阁像边缘，算法较为简单，运算速度快，但方叫性不强，一些细节容易丢失，边缘较利I,对噪声较为敏感。为了提岛边缘检测性能，人们将数学形态学理论、
