基于分区梯度的医学图像边缘检测算法

摘要：

在医学图像处理中，边缘检测的准确性直接影响到疾病的诊断和治疗。针对传统边缘检测算法存在的方向性不强及检测边缘较粗的问题，提出了一种分区梯度的医学图像边缘检测算法。算法将5×5检测窗口按照中轴线和对角线划分为8个区域（4对对称区域），每对区域对应一个方向模板，通过模板分别与窗口图像进行卷积运算获得0°，45°，90°和135°方向的方向梯度，取最大值作为窗口中心点的梯度值。对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化，最后采用阈值法提取图像边缘。实验结果表明，该算法检测的医学血液细胞图像边缘方向性较强，边缘较细，检测效果明显优于传统Sobel算法。

关键词：医学图像、边缘检测、分区、非极大值抑制、细化

分类号：TN911.73-34;TP391.41

资助基金：国家自然科学基金项目基于博弈论的高效稳定聚类算法研究61473045

在线出版日期：2015-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-69