改進邊緣檢測算法在醫學圖像處理中的應用
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本文借鑒二值圖像輪廓跟蹤方法，即將每一點與其相鄰的8個點作比較。具體方法為：(1)先找到第一個邊界像素。按從左到右、從下到上的順序搜索，找到的第一個白點一定是最左下方的邊界點，記為A0，它的右、右上、上、左上四個相鄰點中至少有一個是邊界點，記為B0，從B0開始找起，按右、右上、上、左上、左、左下、下、右下的順序找8個相鄰點中的邊界點C0，如果C0就是A0點，則表明已經轉了一
圈，結束；否則從C0點繼續找，直到找到A0為止；(2)判斷是否邊界點：如果它的8個相鄰點都不是白點，則它即為邊界點。對于邊界跟蹤來說，跟蹤后產生的輪廓邊緣寬度只有一個像素，實現了邊緣像素點單一、清晰，并很好地去除了偽邊緣點。
2 實驗結果對比
為驗證本文算法，以醫學圖像為例，與傳統邊緣檢測算子進行對比，實驗表明，本文提出的方法具有很好的邊緣檢測效果，對比結果如圖1～圖5。本文引用地址：http://www.104case.com/article/194847.htm
3 結果分析
本文采用將圖像先進行Canny邊緣檢測，再進行輪廓跟蹤的處理方法，一方面能夠解決傳統邊緣檢測算法所帶來的邊緣斷裂問題，而且易于理解和實現，具有較好的檢測效果。但另一方面，對圖像分別進行兩次處理，降低了圖像處理的效率，在實時處理要求較高的應用環境，此算法還需進一步改進。
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