基于模糊算法的彩色图像边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多;但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。提出一种新的彩色图像边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整;而且具有较强的抗噪性。

基于SLIC和GVF Snake算法的乳腺肿瘤分割

为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;其次结合图像的纹理特征提出了一种自适应K值方法,并对图像利用SLIC算法进行粗分割,描绘出乳腺肿块的初始轮廓;最后,利用GVF Snake算法加大对轮廓边缘信息的捕捉范围,进行细分割得到分割结果图。实验验证表明,该分割模型可以有效地提高分割效率和准确度,在一定程度上优于传统的分割算法,得到了较为理想的分割结果。