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题名一种适用于脑部CT图像的模糊边缘检测新算法
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作者
徐春伟
何鹏
张裕
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机构
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第1期124-126,共3页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521331)
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文摘
边缘检测是医学CT图像处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.K ing模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于脑部CT图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先确定模糊增强变换中的最佳阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的脑部CT图像,与几种经典的处理方法相比,本算法能够提取出更加真实和完整的边缘信息。
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关键词
边缘检测
ct图像
模糊增强
阈值优化
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Keywords
edge detection ct image fuzzy enhancement threshold optimization
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
Q64
[生物学—生物物理学]
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题名适用于医学图像的模糊边缘检测改进算法
被引量：5
- 2
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作者
何鹏
徐春伟
张裕
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机构
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第18期231-233,共3页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目No.11521331~~
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文摘
边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一,系统地分析了Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行分区模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,针对所要处理的医学图像,与几种经典的处理方法相比,该算法能够提取出更加真实和完整的边界信息。
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关键词
边缘检测
模糊增强
医学图像
阈值优化
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Keywords
edge detection
fuzzy enhancement
medical image
threshold optimization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波和模糊集的多尺度边缘检测算法
被引量：4
- 3
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作者
李惠光
尹玉
李旭峰
张磊
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
2007年第S3期23-25,29,共4页
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文摘
针对传统边缘检测算子对噪声敏感问题和使用固定阈值小波变换造成的强弱边缘,提出了一种基于B样条小波变换和广义模糊算子(GFO)的边缘检测方法。首先对图像进行多尺度分解,并应用广义模糊算子对各尺度子图增强,再结合自适应阈值选取的方法,在每种尺度下分别提取图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,融合多尺度边缘得到了单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证,实验结果表明该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,效果优于传统的边缘检测算法。
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关键词
小波变换
多尺度分析
广义模糊算子
图像增强
自适应阈值
边缘检测
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Keywords
wavelet transformation
multi-scale analysis
general fuzzy operator
image enhancement
adaptive thresholds
edge detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进的医学图像边缘检测算法
被引量：2
- 4
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作者
张淑丽
何鹏
穆伟斌
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机构
齐齐哈尔医学院医学技术学院
齐齐哈尔大学通信与电子工程学院
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出处
《中国介入影像与治疗学》
CSCD
2009年第1期87-90,共4页
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基金
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11521331)
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文摘
边缘检测是医学图像预处理中最重要的内容之一。本文系统分析Pal.King模糊边缘检测算法的不足,提出了一种适用于医学图像的新型模糊边缘检测算法。该算法首先使用遗传算法对传统Otsu算法进行优化来确定阈值参数,对待测图像所对应的模糊特征平面通过基于此阈值定义的隶属函数来提取,并且对图像进行模糊增强和平滑处理以达到更好的边缘检测效果。仿真结果表明,与几种经典的处理方法相比,本算法能够对所要处理的医学图像提取出更加真实和完整的边界信息。
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关键词
边缘检测
模糊增强
医学图像
阈值优化
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Keywords
edge detection fuzzy enhancement Medical imagel threshold optimization
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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题名基于模糊增强的彩色边缘检测研究
被引量：2
- 5
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作者
付玉芳
李际军
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机构
浙江大学计算中心
浙江大学计算机系
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2005年第2期23-24,44,共3页
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基金
杭州市5112工程专项资助项目(2003131E14)
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文摘
针对灰度图像易丢失有用信息,以及边缘较模糊的图像其边缘检测结果不准确等问题,本文提出基于模糊增 强的彩色边缘检测方法。该算法首先将彩色图像转换到YUV空间,然后在图像的模糊特征平面上进行模糊增强,并合理 使用亮度、色度等信息进行彩色边缘检测,最后二值化。实验结果表明,该算法是有效的。
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关键词
图像边缘
模糊增强
彩色边缘检测
灰度图像
计算机
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Keywords
colour image
YUV space
edge detection
fuzzy enhancement
threshold
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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