图像边缘检测是特征提取的基础,作为医学影像、模式识别、计算机视觉、军事制导等领域的重要特征而受到各方面研究人员的高度重视,有着广泛的用途。针对人体信息系统的三维重建与可视化这一研究课题,本文着重探讨了医学图像边缘检测技术。首先简单的叙述了人体信息系统的研究过程与应用,然后系统地、较全面地综述了边缘检测的历史背景、研究现状、国内外研究成果及各种方法的优缺点和适用范围。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”——高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阈值操作所取代。本文利用数值方法求出了Demigny离散准则下边缘检测的最优线性滤波器和对应着它的平滑算子。利用该算子和Canny边缘检测方法得到了一个完整的边缘检测算法,并用程序实现了该算法。从算法对大量图像边缘检测的结果来看,该算法不但简单,而且效果很好,是边缘检测的一种较为实用的方法。 最后,本文给出作者在研究边缘检测过程中回顾、展望和体会。在本文的基础上,指出了今后有待进一步探索和研究的方向。