【摘 要】
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由于人体内部组织密度差异性不大,医用CT图像大都具有灰度上的模糊性和不均匀性,传统的边缘检测算子会产生较多的伪边缘和噪声点.本文提出一种基于小波变换系数模极大值方法的边缘检测算法:首先对图像进行多尺度小波变换得到各个尺度上的高频分量,计算梯度模值和幅角,再通过非极大值抑制和阈值处理得到各尺度上的边缘图像,最后对它们进行融合得到最终检测结果.实验结果表明,本文算法噪声抑制能力好,定位精度较高,能够较
【机 构】
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重庆大学光电工程学院,重庆400044 重庆大学光电工程学院,重庆400044;重庆大学工业CT无
【出 处】
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第二届中国泛西部无损检测学术交流会
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由于人体内部组织密度差异性不大,医用CT图像大都具有灰度上的模糊性和不均匀性,传统的边缘检测算子会产生较多的伪边缘和噪声点.本文提出一种基于小波变换系数模极大值方法的边缘检测算法:首先对图像进行多尺度小波变换得到各个尺度上的高频分量,计算梯度模值和幅角,再通过非极大值抑制和阈值处理得到各尺度上的边缘图像,最后对它们进行融合得到最终检测结果.实验结果表明,本文算法噪声抑制能力好,定位精度较高,能够较好地检测出真实边缘,视觉效果与普拉特品质因数(FOM)均显著优于经典算法.
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