弓明 曲蘊(yùn)慧 廖尹坤 王鑫

【摘 要】當(dāng)前，隨著醫(yī)療技術(shù)的提高，各種醫(yī)學(xué)成像手段在臨床中的廣泛應(yīng)用，數(shù)字圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。但由于醫(yī)學(xué)影像圖像的復(fù)雜性和特殊性，將傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)直接應(yīng)用于影像圖像處理領(lǐng)域存在很多問題。本文針對(duì)經(jīng)典的Canny算子應(yīng)用于X射線圖像分割中所存在的問題，提出一種改進(jìn)的Canny算子。改進(jìn)算法將動(dòng)態(tài)閾值法應(yīng)用于邊緣檢測的準(zhǔn)則中，效地避免了由于使用固定閾值在X射線圖像的邊緣檢測中所產(chǎn)生的邊緣模糊或邊界不連續(xù)性等問題。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明本文所提出的改進(jìn)Canny 算子對(duì)于X射線這類邊緣模糊的醫(yī)學(xué)影像圖像檢測效果較好，在臨床中具有一定的實(shí)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)影像圖像處理;邊緣檢測;Canny 算子

中圖分類號(hào)： TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 2095-2457（2019）04-0091-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.034

The X-ray image Segmentation Algorithm Based on Improved Canny Operator

GONG Ming1 QU Yun-hui2 LIAO Yin-kun1 WANG Xin1 YANG Wu-lian1

（1.Medical Technology Faculty; Xian Medical University， Xian Shaanxi 710021， China;

2.Computer Teaching and Research Section; Xian Medical University， Xian Shaanxi 710021， China）

【Abstract】At present， with the improvement of medical technology， various medical imaging methods are widely used in clinic. And the digital image processing technology is more and more widely used in medical field. However， due to the complexity and particularity of medical image， there are many problems in applying traditional digital image processing technology to the field of medical image processing. In this paper， an improved Canny algorithm is proposed to solve the problems in the application of traditional Canny operator to X-ray image segmentation. The improved algorithm applies dynamic threshold method to the criterion of edge detection， effectively avoiding the problems of edge blurring or discontinuity caused by using fixed threshold in edge detection of X-ray images. Experiments show that the improved Canny operator proposed in this paper is effective for medical image detection with blurred edges has certain practical value in clinic.

【Key words】Medical image processing; Edge detection; Canny operator

0 引言

在醫(yī)學(xué)影像圖像處理領(lǐng)域，醫(yī)學(xué)圖像的分割是對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行進(jìn)一步識(shí)別和檢測的基礎(chǔ)。所謂醫(yī)學(xué)影像圖像分割就是把圖像表示為物理上有意義的連通區(qū)域，以便繼續(xù)在分割成的相關(guān)區(qū)域中提取目標(biāo)，并進(jìn)而根據(jù)目標(biāo)的特征或結(jié)構(gòu)信息對(duì)其進(jìn)行分類和識(shí)別，最后再給出對(duì)整幅圖像分析結(jié)果的描述信息。由于醫(yī)學(xué)影像圖像復(fù)雜性以及醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)的特點(diǎn)，使得醫(yī)學(xué)影像圖像在獲取時(shí)必定存在一定的噪聲，以及影像圖像中的目標(biāo)對(duì)象的邊緣存在局部模糊等問題，這使得醫(yī)學(xué)影像的圖像分割任務(wù)更加艱難。邊緣檢測技術(shù)作為圖像分割的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確程度直接影響到分割的正確性。

本文針對(duì)經(jīng)典的Canny算子在醫(yī)學(xué)影像X射線圖像分割過程中所存在的邊緣模糊，不連續(xù)等問題進(jìn)行研究，提出一種基于動(dòng)態(tài)閾值的Canny算子改進(jìn)算法，其有效解決了模糊出邊界不連續(xù)問題，得到清晰，連續(xù)的邊界，為下一步處理奠定了良好的基礎(chǔ)。

1 傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測算子

John F.Canny于1986年提出Canny邊緣檢測算法被認(rèn)為是一種最優(yōu)邊緣檢測算子[1]，其具有魯棒性強(qiáng)，精度高等優(yōu)點(diǎn)，在圖像分割中獲得了非常廣泛的認(rèn)可及應(yīng)用。

Canny算子邊緣檢測的基本原理為：

（1）采用二維高斯函數(shù)的任一方向上的一階方向?qū)?shù)為噪聲濾波器，通過與圖像f（x，y）卷積進(jìn)行濾波;

（2）然后對(duì)濾波后的圖像尋找圖像梯度的局部極大值，以確定圖像邊緣。

其算法步驟如下：

Step1：采用高斯濾波器平滑圖像。

Step2：計(jì)算濾波后圖像梯度的幅值和方向。

Step3：對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制。僅僅得到全局的梯度并不足以確定邊緣，因此為確定邊緣，必須保留局部梯度最大的點(diǎn)，而抑制非極大值[3]。

Step4：采用雙閾值檢測并連接邊緣。即使用兩個(gè)閾值T1和T2，其中2T1≈T2，從而可以得到兩個(gè)閾值邊緣圖像N1[i，j]和N2[i，j]。雙閾值法要在N2[i，j]中把邊緣連接成輪廓，當(dāng)?shù)竭_(dá)輪廓的端點(diǎn)時(shí)，該算法就在N1[i，j]的8鄰點(diǎn)位置尋找可以連接到輪廓上的邊緣，這樣，算法不斷地在N1[i，j]中收集邊緣，直到將N2[i，j]連接起來為止[4]。

2 基于動(dòng)態(tài)閾值的改進(jìn)Canny算子

傳統(tǒng)的Canny算法需要人工選取高低閾值來進(jìn)行邊緣的連接。并且對(duì)高低閾值較敏感，即當(dāng)高閾值取值過大時(shí)，會(huì)丟失一些細(xì)小的邊緣;而當(dāng)閾值取值過小時(shí)，則會(huì)造成細(xì)節(jié)過多，檢測出偽邊緣[5]。另外，當(dāng)個(gè)點(diǎn)的灰度值處于高低閾值之間并且與邊緣點(diǎn)相鄰時(shí)，則改點(diǎn)會(huì)被認(rèn)定為邊緣點(diǎn)，使得得到的邊緣過粗，很難達(dá)到單像素邊緣的要求。故閾值的選擇，直接影響到最終的分割結(jié)果。

對(duì)醫(yī)學(xué)影像X射線這類邊緣較模糊的圖像使用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測時(shí)，如果按照傳統(tǒng)方法，對(duì)整幅圖像僅僅采用了兩個(gè)閾值，對(duì)一些特殊的身體部位的具體情況無法獲得較好的分割結(jié)果，效果不理想。并且固定閾值容易受到影像圖像獲取以及傳輸過程中的噪聲干擾，導(dǎo)致邊緣在模糊處丟失或者不連續(xù)等現(xiàn)象發(fā)生。本文對(duì)傳統(tǒng)Canny 算法進(jìn)行了改進(jìn)，使其在X射線等醫(yī)學(xué)影像圖像邊緣檢測過程中，能夠更精確的獲得圖像邊界，更加適用于醫(yī)學(xué)影像圖像的邊緣檢測。

基于動(dòng)態(tài)閾值的改進(jìn)Canny算法步驟如下：

step5動(dòng)態(tài)閾值法連接邊緣：首先對(duì)圖像進(jìn)行分塊，根據(jù)圖像特點(diǎn)，可將圖像分為子塊，在子圖像中采用動(dòng)態(tài)閾值法來選取圖像閾值。并使用雙閾值來檢測和連接各子圖像的邊緣。即對(duì)每個(gè)子圖像，使用（下轉(zhuǎn)第46頁）（上接第92頁）動(dòng)態(tài)閾值法選取的不同的高低閾值進(jìn)行邊界的連接。即在每個(gè)子圖像中，N2[i，j]中把邊緣連接成輪廓，當(dāng)?shù)竭_(dá)輪廓的端點(diǎn)時(shí)，該算法就在N1[i，j]中尋找可以連接到輪廓上的邊緣，直到將所有子圖像中的N2[i， j]都連接起來為止。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Matlab2014a，分別采用傳統(tǒng)的Canny算法和改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，采用兩種算法同時(shí)對(duì)Shepp-Logan數(shù)字體模進(jìn)行分割，效果如圖所示。

從圖中對(duì)比可以看到，使用改進(jìn)Canny算子檢測得到的結(jié)果圖像（c）既去除了圖（b）中的大部分虛假邊緣， 同時(shí)避免了丟失很多真邊緣的情況，使得主體輪廓更加明顯，邊緣連接更加完整，偽邊界減少，顯著提高了信噪比，改善了在噪聲干擾情況下圖像邊緣的檢測效果。

4 結(jié)語

針對(duì)傳統(tǒng)的Canny算子對(duì)于X-ray存在的缺陷，本文對(duì)邊緣檢測進(jìn)一步精確分割，減少了傳統(tǒng)存在的邊緣模糊，或者是邊界不連續(xù)的結(jié)果，使得圖像處理在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域更好的發(fā)展與利用，同時(shí)為臨床診斷提供了極為重要的臨床意義。

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