基于小波變換的DSA圖像邊緣檢測技術(shù)研究.pdf

1、數(shù)字減影血管造影技術(shù)(DSA)是現(xiàn)代醫(yī)學圖像研究領(lǐng)域的一大熱點之一，而圖像的邊緣是圖像的基本特征，邊緣檢測是圖像處理的基礎(chǔ)。由于DSA圖像會伴隨著各種噪聲，而且血管的細節(jié)部分易丟失、信噪比低等特點，這就進一步增加了DSA圖像邊緣檢測的難度。
　　 本文根據(jù)DSA系統(tǒng)產(chǎn)生DSA圖像的特點，首先詳細介紹了邊緣檢測技術(shù)的基本理論知識，重點分析了現(xiàn)有的經(jīng)典算法，以及各自的優(yōu)缺點。其次，研究了DSA系統(tǒng)以及小波變換的基本理論，重點研究了基

2、于小波的邊緣檢測技術(shù)。最后，本文研究了現(xiàn)有的基于小波模極大值邊緣檢測算法，并結(jié)合Canny算法和圖像融合技術(shù)的特點，提出了一種改進的基于小波模極大值邊緣檢測算法。即先在兩個小尺度上分別求取圖像所有的奇異點，然后根據(jù)邊緣與噪聲的特性對這兩個尺度上的奇異點分別進行兩次判斷，由此分離出各尺度下的邊緣奇異點，最后應用圖像融合技術(shù)將前面得到的邊緣奇異點進行結(jié)合與連接。實驗結(jié)果表明，該方法的邊緣檢測受噪聲的影響小，沒有偽邊緣，邊緣是單像素寬，很好地