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1、在實(shí)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(diǎn)和重點(diǎn),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(yīng)用到較高層次的圖像識(shí)別、圖像分割、圖像壓縮、圖像復(fù)原等等的圖像處理和分析技術(shù)中。對(duì)于醫(yī)學(xué)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(yùn)動(dòng)、血管病變、腫瘤分割等等。因而研究醫(yī)學(xué)圖像的邊緣在醫(yī)學(xué)圖像處理中具有重大的意義。本文主要針對(duì)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(gè)方面:
2、
1.本文給出了12方位多結(jié)構(gòu)元素?cái)?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法和多尺度元素?cái)?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法,給出了算法中具體的結(jié)構(gòu)元素,通過分析比較它們的優(yōu)缺點(diǎn),提出了多結(jié)構(gòu)多尺度元素?cái)?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法,本算法在應(yīng)用過程中,按照權(quán)重對(duì)圖像進(jìn)行合并,并詳細(xì)的推導(dǎo)了權(quán)因子ωi的計(jì)算公式。
2.論文在對(duì)二值圖像、灰度圖像的各種形態(tài)學(xué)分析算法的基礎(chǔ)上,將形態(tài)學(xué)擴(kuò)展到彩色圖像中.在彩色圖像邊緣檢測(cè)中,應(yīng)用K-L變換將彩色圖像分解成
3、三個(gè)正交彩色基I1I2I3,再分別對(duì)三個(gè)空間進(jìn)行多結(jié)構(gòu)多尺度元素形態(tài)學(xué)邊緣檢測(cè)算法提取彩色圖像邊緣。在算法中,推導(dǎo)了彩色圖像邊緣檢測(cè)的計(jì)算公式,并給出了具體的算法。
3.論文根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波噪聲的優(yōu)點(diǎn)和經(jīng)典算子使用簡(jiǎn)便的優(yōu)點(diǎn),提出了綜合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與經(jīng)典算子邊緣檢測(cè)算法,給出了針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的檢測(cè)結(jié)果,并給出了定量比較的數(shù)學(xué)公式和定量分析的數(shù)據(jù),嚴(yán)格的用數(shù)據(jù)證實(shí)了新算法的有效性。
4.本文將所給出的算法應(yīng)用于醫(yī)
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