虛擬手術系統(tǒng)中彩色圖像的邊緣檢測算法研究.pdf

1、圖像邊緣檢測是許多圖像處理過程中的重要步驟之一。在虛擬手術系統(tǒng)中，對人體切片的邊緣檢測是關鍵的一個步驟，是下一步進行三維建模的基礎。但是圖像中邊緣與噪聲都分布在高頻區(qū)域，而且物體的幾何邊緣、表面紋理等均表現(xiàn)為邊緣，不同的圖像處理任務需要提取不同的邊緣信息，這些因素使邊緣檢測變的非常困難。 本文在深入分析現(xiàn)有邊緣檢測方法的基礎上，重點研究了彩色圖像邊緣檢測算法。對GVF(梯度矢量流)Snake動態(tài)輪廓模型存在的幾個不足之處進行了改

2、進，并結合小波分析與GVF Snake模型兩種方法的優(yōu)點，提出了一種新的彩色圖像邊緣檢測方法。 論文主要內容包括： 1.介紹了邊緣檢測技術的發(fā)展，重點介紹了彩色圖像邊緣檢測算法。對幾種主要算法進行了實驗仿真，并對結果進行了分析比較。 2.深入研究分析了GVF Snake動態(tài)輪廓模型的理論、方法。指出了GvF Snake動態(tài)輪廓模型的不足之處。通過實驗與計算，得出了GVF力場的迭代時間與迭代的次數(shù)近似成正比，輪廓逼

3、近時間與逼近次數(shù)也近似成正比的結論。同時引入了“有效逼近域”的概念，提出了初始輪廓線精確定位原則。 3.在充分分析GVF snake模型及其不足之處的基礎上，根據(jù)初始輪廓線精確定位原則，提出了基于小波變換的邊緣檢測算法，成功的解決了初始輪廓線的設置問題。減少了GVF力場迭代次數(shù)和逼近次數(shù)，有效的降低了時間復雜度。 4.結合小波變換方法和GVF Snake動態(tài)輪廓模型方法，提出了一種新的彩色圖像的邊緣提取方法。新算法綜合了