基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣檢測及其在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像邊緣檢測是虛擬手術(shù)系統(tǒng)中圖像處理與分析的一個經(jīng)典問題。它是整個虛擬手術(shù)中基礎(chǔ)而又關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，在醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像匹配、病灶確定等方面占有舉足輕重的地位。 本文比較詳細(xì)地研究了傳統(tǒng)的和新興的邊緣檢測方法，客觀地分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，對運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的思想進(jìn)行圖像邊緣檢測進(jìn)行了深入的研究，為本文核心工作打下堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。 由于經(jīng)典邊緣檢測方法存在計(jì)算量大，計(jì)算時間長，對噪聲敏感等缺點(diǎn)，本文在研究數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

2、的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了全方位多尺度多結(jié)構(gòu)元素邊緣檢測方法。多結(jié)構(gòu)元素可以提取不同形態(tài)的邊緣，避免采用單一結(jié)構(gòu)元素所造成的邊緣信息的丟失；多尺度結(jié)構(gòu)元素可以提取不同大小的邊緣，有利用提取細(xì)節(jié)信息和保持圖像整體邊緣輪廓；全方位結(jié)構(gòu)元素可以在不同方向上對圖像邊緣進(jìn)行提取，從而有力地保證了圖像信息的完整性。通過采用全方位多尺度多結(jié)構(gòu)元素，并結(jié)合不同尺度下選取不同的權(quán)值，可以很好地提取含有噪聲的圖像，從而實(shí)現(xiàn)了提高精度與抗噪性能的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。針對無噪聲和