基于數學形態(tài)學的醫(yī)學圖像邊緣檢測.pdf

1、在實際的圖像處理過程中，圖像的顏色、紋理、形狀等特征是研究的出發(fā)點和重點，而圖像的邊緣是圖像的基本特征之一，包含著豐富的圖像信息。圖像邊緣常被應用到較高層次的圖像識別、圖像分割、圖像壓縮、圖像復原等等的圖像處理和分析技術中。對于醫(yī)學圖像而言，往往通過提取圖像的邊緣來決定病灶大小、血球運動、血管病變、腫瘤分割等等。因而研究醫(yī)學圖像的邊緣在醫(yī)學圖像處理中具有重大的意義。本文主要針對圖像處理中邊緣輪廓的提取展開研究，主要的工作在以下幾個方面：

2、
　　 1.本文給出了12方位多結構元素數學形態(tài)學邊緣檢測算法和多尺度元素數學形態(tài)學邊緣檢測算法，給出了算法中具體的結構元素，通過分析比較它們的優(yōu)缺點，提出了多結構多尺度元素數學形態(tài)學邊緣檢測算法，本算法在應用過程中，按照權重對圖像進行合并，并詳細的推導了權因子ωi的計算公式。
　　 2.論文在對二值圖像、灰度圖像的各種形態(tài)學分析算法的基礎上，將形態(tài)學擴展到彩色圖像中.在彩色圖像邊緣檢測中，應用K-L變換將彩色圖像分解成

3、三個正交彩色基I1I2I3，再分別對三個空間進行多結構多尺度元素形態(tài)學邊緣檢測算法提取彩色圖像邊緣。在算法中，推導了彩色圖像邊緣檢測的計算公式，并給出了具體的算法。
　　 3.論文根據數學形態(tài)學濾波噪聲的優(yōu)點和經典算子使用簡便的優(yōu)點，提出了綜合數學形態(tài)學與經典算子邊緣檢測算法，給出了針對醫(yī)學圖像的檢測結果，并給出了定量比較的數學公式和定量分析的數據，嚴格的用數據證實了新算法的有效性。
　　 4.本文將所給出的算法應用于醫(yī)