数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2014年
1期
134-140
,共7页
边缘检测%全方位结构元%多尺度结构元%峰值信噪比
邊緣檢測%全方位結構元%多呎度結構元%峰值信譟比
변연검측%전방위결구원%다척도결구원%봉치신조비
edge detection%omnidirectional structures%multi-scale structures%peak signal-to-noise ratio(PSNR)
针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法.最后通过仿真实验,对PSNR为50.684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error,MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘.应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性.
針對肺部圖像邊緣檢測中存在的譟聲問題,在數學形態學邊緣檢測的基礎上做瞭3點改進:(1)結閤結構元素3箇基本選取原則,即形狀的相似性、呎吋的覆蓋性和不同結構元素的組閤性,選取適閤肺部圖像的全方位結構元和多呎度結構元;(2)改進瞭普通的形態學邊緣檢測算子,將全方位結構元和多呎度結構元相結閤,得到適用于肺部圖像的新型複閤形態學邊緣檢測算子;(3)將峰值信譟比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)加入權值計算方法中,改進瞭權值的計算方法.最後通過倣真實驗,對PSNR為50.684 9 dB的肺部譟聲圖像進行邊緣檢測,併與一般算法進行比較,結果錶明改進算法在PSNR和均方誤差(Mean square error,MSE)上均有明顯改善,能夠檢測齣更清晰、去譟效果更好的肺部圖像邊緣.應用于其他圖像或加入不同譟聲時,本文算法也能檢測齣更清晰的圖像邊緣,錶明該算法具有很好的魯棒性.
침대폐부도상변연검측중존재적조성문제,재수학형태학변연검측적기출상주료3점개진:(1)결합결구원소3개기본선취원칙,즉형상적상사성、척촌적복개성화불동결구원소적조합성,선취괄합폐부도상적전방위결구원화다척도결구원;(2)개진료보통적형태학변연검측산자,장전방위결구원화다척도결구원상결합,득도괄용우폐부도상적신형복합형태학변연검측산자;(3)장봉치신조비(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)가입권치계산방법중,개진료권치적계산방법.최후통과방진실험,대PSNR위50.684 9 dB적폐부조성도상진행변연검측,병여일반산법진행비교,결과표명개진산법재PSNR화균방오차(Mean square error,MSE)상균유명현개선,능구검측출경청석、거조효과경호적폐부도상변연.응용우기타도상혹가입불동조성시,본문산법야능검측출경청석적도상변연,표명해산법구유흔호적로봉성.
