林悅銘 許東濱

CT技術能夠構建起完整的人體內(nèi)部三維計算機模型，為患者身體的全面檢查提供重要參考依據(jù)，其在醫(yī)學領域的應用將醫(yī)學成像技術推進到了一個全新的階段?；贑T技術的圖像邊緣檢測能夠對圖像的邊緣進行突出，實現(xiàn)對圖像區(qū)域的準確區(qū)分，為圖像分割提供參考依據(jù)，從而保證圖像處理的高效性，為臨床診斷和治療奠定良好基礎。不過，CT技術在實際應用中同樣存在著一些不足和問題，需要技術人員更加深入的研究。

1 邊緣檢測

邊緣指的是圖像像素通過類屋頂狀變化或者灰度后階躍變化后產(chǎn)生的像素集合，其通常存在于區(qū)域和區(qū)域、基元和基元以及目標和目標之間。邊緣檢測的首要任務是圖像處理，計算機處理得到的圖像邊緣很可能并非真正邊緣，僅僅是圖像信息引起計算機關注的部分，需要結合實際情況對具體參數(shù)進行整改?？紤]現(xiàn)實中物體信息都是以三維方式呈現(xiàn)，計算機得到的多是二維信息，在轉化過程中，必然存在信息丟失問題，加上環(huán)境與噪聲的影響，許多圖像邊緣都不能被有效識別，即便識別出來，也不一定是真正的邊緣。幅度與方向是邊緣的重要屬性，和邊緣方向垂直的像素變化相對較大，和邊緣方向平行的像素變化相對較小，采用微分算子能夠準確的檢測出邊緣幅度和方向是否發(fā)生變化。在對圖像邊緣進行分析時，應該關注其方向和幅度，通常來講，垂直于邊緣方向的像素變化劇烈，沿邊緣方向的像素則相對平緩，通過微分算子能夠將之檢測出來。在邊緣檢測過程中，需要做好圖像濾波，降低噪聲的影響，然后適當增強圖像，運用增強算法來突出臨域內(nèi)較為明顯的灰度變化。圖像增強后，臨域內(nèi)可能會出現(xiàn)一些幅值較大的點，不過一般情況下，這些點并不是其想要的圖像邊緣，可以通過閾值法，對其進行選擇和取舍[1-2]。

2 Canny算子

圖像邊緣檢測和提取中，很難同時滿足邊緣提取和噪聲抑制的要求。例如，CT、高精度零件等，其對邊緣的要求相對較高，利用普通邊緣檢測方式，很難保障邊緣檢測精度。在這種情況下，應該選擇恰當?shù)倪吘墮z測算子與相關參數(shù)，盡可能保證結果與邊緣提取目標接近。事實上，存在一個線性算子，能夠平衡邊緣檢測和噪聲抑制需求，保留部分細節(jié)，這個線性算子是Caussian函數(shù)的一階導數(shù)，其能夠形成Canny邊緣檢測算子。在實際圖像處理中，Canny算子有著良好的效果，也是當前應用最為廣泛的邊緣檢測手段之一，而考慮Caussian函數(shù)本身屬于對稱函數(shù)，在垂直于邊緣方向反對稱，因此Canny算子對邊緣兩側變化尤其敏感[3]。這里設置二維Caussian函數(shù)為

從Caussian函數(shù)的可分性考慮，能夠將兩個濾波卷積模板分解，形成兩個一維行列濾波器，轉化后存在

將兩個一維行列濾波器與f（x，y）進行卷積后，可以得到垂直邊緣的方向和邊緣強度。Canny提出，運用Gn算子與圖像f（x，y）的卷積，在邊緣方向運用最大值方法，完成邊緣定位[4-5]。通過這樣的方式，可以對任意一點的A（ij）值是否屬于a（i，j）臨域內(nèi)的最大值做出判斷，根據(jù)判斷結果分析該點是否屬于邊緣點。若一個點可以同時滿足三個條件，則可以將之認定是圖像的其中一個邊緣點。

3 邊緣提取評價

Canny算子給出了三個能夠對圖像邊緣檢測性能進行評價的指標，一是高精確度，檢測結果必須全部處于正確的邊界上；二是低失誤率，在結果中應該盡量包含較多的真實邊緣，消除錯誤結果；三是單像素寬，對于邊緣上存在唯一相應的情況，可以在模糊邊界中，找出最優(yōu)邊界[6]。而對于上述三個評價指標，相關研究人員同樣提出了能夠用于一階微分濾波器的圖像邊緣檢測評價標準，其一，信噪比準則

其中，G（-x）代表邊緣函數(shù)，h（x）表示w帶寬的低通濾波器脈沖響應，σ表示Caussian噪音均方差，SNR的數(shù)值越大，提取到的圖像邊緣質量越好。

定位精度準則為

公式中，G’（-x）是G（-x）的一階導數(shù)，h’（x）是h（x）的一階導數(shù)，L能夠對定位精度的量進行準確評價，數(shù)值越大表示定位精度越高[7-8]。

其二，單邊緣響應準則，如果想要保證邊緣像素僅存在一個單獨響應，則算子脈沖響應導數(shù)的零交叉點平均距離必須滿足

4 OpenCV實現(xiàn)

OpenCV的全稱是Open Source Computer Vision Library，開源計算機視覺庫，其本身是一個軟件庫，包含了許多可以對圖像進行處理的庫函數(shù)，技術人員可以根據(jù)實際需求，直接對這些庫函數(shù)進行調(diào)用。相比較而言，OpenCV本身具備了多語言接口和多平臺支持，有著處理速度快和移植性強等優(yōu)點。這里選擇Intel core i5-2450M的64位PC機作為CPU，IDE則選擇visual studio 2015，OpenCV3.0[9-11]。

在經(jīng)過邊緣濾波平滑處理后，利用Laplace算子對圖像邊緣進行檢測，對比得到的結果，會發(fā)現(xiàn)當參數(shù)為0時，Soble算子可以得到較為清晰的細節(jié)，但是圖像邊緣依然模糊不清，參數(shù)為1時邊緣較為清晰，而細節(jié)部分存在粘連，無法滿足圖像重建要求。運用Canny算子，進行圖像邊緣提取，可以得到相應結果。與其他方法對比，Canny算子在細節(jié)處理上更加精確，參數(shù)具備良好的可調(diào)性，通過對參數(shù)的有效調(diào)節(jié)，Canny算子可以實現(xiàn)對于邊緣部分的有效控制[12]。

5 結語

總而言之，CT技術在現(xiàn)代醫(yī)學領域有著相當廣泛的應用，能夠幫助醫(yī)護人員及時發(fā)現(xiàn)潛藏的病灶，采取相應的預防措施。OpenCV可以為CT技術提供圖像處理工具，提升圖像邊緣檢測的高效性和準確性。在實際操作中，以CT技術為基礎，運用Canny算子邊緣提取等方式，對CT圖像進行預處理，能夠有效提升圖像邊緣檢測的準確性，利用便于調(diào)試的軌跡條，也可以完成對于各種參數(shù)的實時可視化調(diào)節(jié)，方便制定最優(yōu)化方案，從而為醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的發(fā)展提供技術支持。