小波变换在乳腺近红外图像血管边缘提取中的应用研究

摘要

乳腺近红外图像中的血管边缘信息对于乳腺癌的诊断与分析的准确性具有至关重要的作用。传统的边缘检测算法大都是基于边缘的灰度不连续性利用梯度局部最大值或二阶导数过零点来检测边缘，容易受噪声干扰。尺度空间滤波能在大尺度下抑制噪声可靠的识别边缘，在小尺度下精确定位，最后由粗及精地进行边缘聚焦而得到边缘的真实位置。但是传统的基于Guass尺度空间的Canny算法计算量大。基于小波变换的多尺度边缘检测算法弥补了上述不足。 基于FFT和多孔算法的小波快速变换算法，具有计算效率高、易于硬件实现，并且计算后的小波系数矩阵大小和原图像一样，易于提取特征。这是将小波变换应用于乳腺近红外图像血管边缘检测的依据。本文中用二次样条小波作为小波基函数，对乳腺近红外图像进行二维二进小波变换，计算小波变换结果的局部模极大值点，得到各个尺度下的乳腺近红外图像血管的边缘，最后得到综合了各个尺度特征的较好的血管图像的边缘。文中，还以快速傅立叶变换为基础，分析了通过周期延拓来解决边界问题的可行性，并提出了相应的离散快速算法。