基于非线性复扩散及全局和局部特性的医学图像角点检测
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基于非线性复扩散及全局和局部特性的医学图像角点检测

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常规的角点检测方法通常只考虑曲率极大值的局部特性,且在单一尺度下进行,易受噪声的影响,造成角点的漏检。为了克服这些缺陷,本文采用将多尺度分析的非线性复扩散处理方法与边缘点曲率极值的局部和全局特性相结合进行角点检测的方法。首先对图像进行保护边缘的非线性复扩散,以获取不同尺度的图像信息;然后针对不同尺度下图像的实部和虚部,进行基于全局和局部特性的角点检测,除考虑角点曲率极值的局部特性外,还将其与邻近点曲率的关系作为全局特性加以比较,最终确定角点。实验结果表明,本文方法可以有效地去除噪声的干扰,提取的角点数目多,避免漏检,位置准确。

角点检测、多尺度分析、非线性扩散、复扩散

23

TP301.6(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;山东省科技发展计划;山东大学创新基金

2012-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

396-401

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