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针对存在大量噪声和目标边缘模糊的医学CT图像难以提取精确边缘的难点,提出边缘检测精确定位算法。该算法利用Sobel梯度图以及一阶微分期望阈值,从概率分布的方法进行定位估值,从而获得较高的定位精度。实验结果表明,本文算法比传统Sobel等算子对提取医学CT图像边缘更有效。
基于概率估计的Sobel算子医学图像边缘细化方法
【摘 要】
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针对存在大量噪声和目标边缘模糊的医学CT图像难以提取精确边缘的难点,提出边缘检测精确定位算法。该算法利用Sobel梯度图以及一阶微分期望阈值,从概率分布的方法进行定位估值,从而获得较高的定位精度。实验结果表明,本文算法比传统Sobel等算子对提取医学CT图像边缘更有效。
【机 构】
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广东科学技术职业学院计算机工程技术学院,珠海市司迈科技术有限公司
【出 处】
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微型机与应用
【发表日期】
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2013年13期
【基金项目】
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广东省自然科学基金（$2011010002537）,广东省科技计划项目（2012A030400029）
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