边缘检测及其在医学图像中的应用_袁华

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1、生物医学工程学杂志JBiomedEng2001;18(1)∶149~153*边缘检测及其在医学图像中的应用1112袁华滕奇志综述袁支润陶德元审校1(四川大学建筑学院生物医学工程研究所,成都610065)2(四川大学电子信息学院,成都610064)摘要边缘检测一直是计算机早期视觉的重要问题,它在医学图像处理中也占据着举足轻重的地位。本文对一些经典的和新的边缘检测算子作了回顾,并讨论其在医学图像处理中的应用。关键词边缘检测小波变换数学形态学广义模糊算子心血管病Edge-DetectionandItsApplicationinMedi

2、calImageProcessing1112YuanHuaTengQizhiYuanZhirunTaoDeyuan1(BiomedicalEngineeringInstitute,SichuanUniversity,Chengdu610065)2(ElectronicInformationCollege,SichuanUniversity,Chengdu610064)AbstractEdge-detectionisallthetimeamajorprobleminthecomputerearlyvision,anditplays

3、animpor-tantroleinimageprocessing.Thispaperreviewsclassicalandnewmethodsofedge-detectionanddiscussesitsap-plicationinmedicalimageprocessing.KeyWordsEdge-detectionWavelettransformationMathematicalmorphologyGeneralfuzzyop-eratorAngiocardiopathy现在医学图像的匹配、肿瘤病灶的确定、造影血管的1引

4、言检测、冠心病的诊断、左心室边缘的抽出等等。边缘检测是大多数图像处理必不可少的一步,2边缘检测方法它的任务就是使边缘精确定位和噪声被抑制。尽管边缘还没有精确而广泛承认的数学定义,一般文献2.1微分法都认为局部极值点或灰度发生急剧变化的点即为边一阶导数法:不管是阶跃边缘点还是屋顶边缘[8]缘点,它可以粗略地分为阶跃边缘(stepedge)和点,它的一阶导数都具有局部极值。先对图像的每一屋顶边缘(roofedge)两种。经典的微分边缘检测算个像素求一阶差分,取适当的门限,当某点的一阶导子利用的是边缘处的一阶导数最大或最小,阶跃边数大

5、于门限值时便被定为边缘点,梯度算子和[8]缘点处二阶导数呈零交叉或屋顶边缘点处二阶方向Robert算子便是这类简单算子,由于噪声也表现导数取极值等,由于梯度算子对噪声很敏感,Pre-为灰度的急剧变化,这类算子对梯度非常敏感,常产[7]witt首先提出了用曲面拟合法来做边缘检测。近年生一些孤立点。Prewitt和Sobel边缘检测算子在来,随着数学和人工智能的发展,出现了一些新的边进行微分以前,先进行邻域平均或加权平均,这样虽[10][13]缘检测方法,如数学形态法、小波变换法、神经然抑制了噪声,同时也模糊了边缘,使检测结果较[1

6、4][12][16]粗。于是就出现了Kirsch算子[9],它是一个3×3的网络法、模糊检测法、IFS边缘检测算子等等。这些算子都在力图最大程度地抑制噪声和多尺非线性算子,其基本思想是尽量使边缘两侧的像素度地探测真正的边缘,但针对不同的图像,并没有一各自与自己的同类像素取平均,然后再求平均值之个通用的最佳检测算子,读者可以根据具体情况选差,从而减少由于平均而造成的边缘细节丢失,它的择使用。边缘检测算子在医学图像上的应用主要体缺点是增大了计算量。二阶导数法:此类方法利用的是边缘点处二阶[7]*国家自然科学基金项目(19972044

7、)导数呈零交叉或取极值。Laplacian算子的二阶导150生物医学工程学杂志第18卷数定义为:假设,他认为图像表面由很多斜度不同的斜面构成,222f(i,j)=xF(i,j)+yF(i,j)=f(i+1,j)+而不同斜度的斜面构成的交线即为边界。在文献[4]f(i-1,j)+f(i,j+1)+f(i,j-1)-4f(i,j)中,他提出用离散正交多项式对原图像每一像素的2若2F(i,j)在点(i,j)处发生零交叉,则(i,j)某邻域作曲面最佳拟合,求得估计参数,在拟合曲面为阶跃边缘点。而对屋顶边缘,则取适当的门限,当上求

8、二阶方向导数得零交叉点,最终提取出边缘点。门限大于上式取值的相反数时,则为屋顶边缘点。利用曲面拟合进行边缘检测,其精度可以达到[6]Laplacian算子相当于高通滤波,常产生一些虚假边亚像素级,Huertas等作了仔细地研究,他们先在缘,因此,Marr提出先对

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