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| 1 | 基于Canny算子与数学形态学的细胞边缘提取显示文摘我们讨论了一种基于Canny算子和数学形态学的细胞图像的边缘提取方法。先用Canny算子进行细胞图像边缘的提取,再运用数学形态学作膨胀操作,即对图像边缘的断裂情况进行填充;之后对细胞图像内部的孔隙进行填充;最后再进行数学形态学的平滑处理。实验仿真结果表明,该方法优于传统的微分算子及进行Canny算子的边缘检测,为后续的特征提取、目标识别等研究奠定了较好的基础。 | 张小琴 杨阔 郝葆青 | 2009 | 生物医学工程研究2009，28，4： | 3 |
| 2 | 基于拟蒙特卡罗方法的三维医学重建模型体积测量方法研究显示文摘测量医学图像三维重建病灶组织与器官的体积,为临床诊疗与医学研究提供更可靠的数据。通过先对系列二维医学图像进行预处理,并对处理后的图像进行三维重建,可以获得较好的只有表面三角网格的三维重建模型;然后使用拟蒙特卡罗方法在构造的包围盒内生成低差异分布的随机点,通过计算模型内的点数量与全部随机点数量的比例进行体积测量。分别对四组重建的三维模型进行体积测量并与蒙特卡罗方法相比,拟蒙特卡罗方法在测量体积方面具有较好的效果。拟蒙特卡罗方法对三维医学重建模型体积测量可以得到较准确的体积数据,具有一定的实际应用与理论研究价值。 | 吕晓琪 吴建帅 张明 张宝华 李娜 | 2014 | 计算机应用研究2014，31，2： | 3 |
| 3 | 基于概率估计的Sobel算子医学图像边缘细化方法显示文摘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。 | 曾文权 何拥军 余爱民 林敏 | 2013 | 微型机与应用2013，32，13： | 3 |
| 4 | 基于Canny算子的肝脏CT图像边缘检测的实现显示文摘目的:实现对肝脏CT图像中肝脏区域的边缘检测,以便于后期的肝脏三维重建,为医师的诊断提供辅助。方法:利用Canny算子边缘检测算法对肝脏CT图像中肝脏区域进行边缘检测,把边缘检测问题转化为检测单位函数极大值的问题,主要流程包括输入图像、高斯平滑、检测边缘、边缘细化、边缘定位、输出图像。结果:该算法能较理想地检测出肝脏组织的边缘,同时具有平滑噪声的功能。结论:Canny算法较好地平衡了信噪比和检测精度这2个分割标准之间的矛盾,非常适合对肝脏CT图像分割的预处理。 | 彭微 | 2015 | 医疗卫生装备2015，36，6： | 2 |
| 5 | 基于变结构元素的复杂图像分割方法显示文摘数学形态学是图像处理和分析的一种有效方法。用数学形态学的方法对图像分析的关键是恰当地选取结构元素。构造结构元素的许多方法被提出,适用于不同图像的形态学算法已经被广泛运用。传统的多结构形态学方法处理纹理简单图像时效果很好,但对于纹理复杂的图像时,分割效果并不理想。为了解决多结构元素的不足,构造了变结构元素,并提出了基于变结构元素的具有选择性的腐蚀算子和膨胀算子。通过实验表明:该方法可以剔除复杂图像的毛刺和不规则的斑点,保留图像边缘细节,取得较好的图像分割效果。 | 李刚 魏计林 | 2011 | 计算机技术与发展2011，21，11： | 2 |
| 6 | Canny边缘检测算法 | 范莉花 | 2009 | 知识经济2009，，8X： | 2 |
| 7 | 一种新的肝脏CTA图像肋骨和脊椎骨分割方法显示文摘肋骨和脊椎骨的分割是从肝脏CTA图像中准确分离肝脏的重要预处理步骤。常规闽值分割方法在移除肋骨和脊椎骨的同时也可能移除对比度高的肝脏脉管或其他组织。针对这一问题,提出一种结合形态学操作和解剖学的肋骨和脊椎骨镜面分割法。首先进行一系列数学形态学操作,构造两条特征边界线及其中央对称线,然后镜像对称线左边部分,最终利用解剖学知识实现肋骨和脊椎骨的分割。50组分割实验表明新方法可以适应不同分割复杂度,高效准确地将肋骨和脊椎骨分割出来。 | 刘驰 冷涛 | 2010 | 电脑知识与技术2010，，02Z： | 1 |
| 8 | 基于Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法显示文摘提出了一种基于Canny算子和数学形态学的肉类细胞图像的边缘提取方法.制作了猪肉自然放置过程中各个时段的切片样本,先用Canny算子对0小时切片图像进行细胞边缘的提取,再根据数学形态学方法采用结构元素探针进行膨胀运算,对断裂的边缘和细胞内的孔隙进行填充,然后进行平滑处理.实验结果表明,该方法优于单纯基于微分算子的Canny算子边缘检测方法,为细胞切片图像的特征提取、识别等相关研究奠定了较好的基础. | 陈天华 王昆鹏 | 2010 | 北京工商大学学报(自然科学版)2010，28，4： | 0 |
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