發(fā)布時間：2019-11-02 21:18

【摘要】：針對肺部圖像邊緣檢測中存在的噪聲問題,在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測的基礎(chǔ)上做了3點改進:(1)結(jié)合結(jié)構(gòu)元素3個基本選取原則,即形狀的相似性、尺寸的覆蓋性和不同結(jié)構(gòu)元素的組合性,選取適合肺部圖像的全方位結(jié)構(gòu)元和多尺度結(jié)構(gòu)元;(2)改進了普通的形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子,將全方位結(jié)構(gòu)元和多尺度結(jié)構(gòu)元相結(jié)合,得到適用于肺部圖像的新型復(fù)合形態(tài)學(xué)邊緣檢測算子;(3)將峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)加入權(quán)值計算方法中,改進了權(quán)值的計算方法。最后通過仿真實驗,對PSNR為50.684 9dB的肺部噪聲圖像進行邊緣檢測,并與一般算法進行比較,結(jié)果表明改進算法在PSNR和均方誤差(Mean square error,MSE)上均有明顯改善,能夠檢測出更清晰、去噪效果更好的肺部圖像邊緣。應(yīng)用于其他圖像或加入不同噪聲時,本文算法也能檢測出更清晰的圖像邊緣,表明該算法具有很好的魯棒性。

【參考文獻】

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1 黃海龍;王宏;郭t，

本文編號：2554710