获取医学灰度图像轮廓图的算法

摘要

目的:提出一种改进的形态学边缘检测算子,以获取医学灰度图像轮廓图,并保持边缘的平滑性,并与传统的边缘提取方法进行比较。方法:图像边缘检测通常是以类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征,其任务是使图像边缘准确定位和抑制噪声。试验采用3×3的模板作为结构元素对原图像进行处理,利用基于数学形态学的方法,用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合及灰度切片的方法获取质量好的医学轮廓图像,并与用Sobel算子方法和Roberts算子方法获得的轮廓图像进行比较。结果:试验结果表明,Sobel和Roberts等算子不能全面检测出边缘,且边缘模糊。采用复合型数学形态学算子与灰度切片结合的算法获得的轮廓图边缘连续和完整,断点少,且轮廓周围的灰度已进行合并具有更丰富的细节,相对于常用的微分算子和形态学边缘梯度算子更能有效地滤除噪声,这一方法对噪声医学图像边缘的提取效果更好。结论:采用复合型数学形态学算子与灰度切片结合的算法从原始图像获取医学轮廓图像效果好,优于传统的边缘提取方法。