資料介紹
在醫(yī)學(xué)圖像中,在相對較小的區(qū)域內(nèi)圖像頻率的陡峭變化反映了目標(biāo)對象的邊緣信
息,基于Sobel 算子的梯度向量操作對低噪聲的醫(yī)學(xué)圖像的邊緣提取效果較好,采用Java
技術(shù)提供的JAI 函數(shù)能輕松實(shí)現(xiàn)法醫(yī)脾細(xì)胞圖像的邊緣檢測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明圖像中的邊緣能有效地被檢測到。
在醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)中,邊緣檢測技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于病灶或組織等的邊緣檢測,它是圖像測量、圖像分割、圖像壓縮以及模式識別等圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)。而邊緣檢測技術(shù)主要包括Roberts 邊緣檢測算子、Soble 邊緣檢測算子、Prewitt 邊緣檢測算子、Prewitt & Chen邊緣檢測算子[3][4]以及Canny 邊緣檢測算子[6]等,這些檢測技術(shù)各有優(yōu)缺點(diǎn),分別適用不同的場合[5],其中Sobel算子的邊緣檢測對灰度漸變和低噪聲的圖像處理效果較好。
邊緣檢測技術(shù)的實(shí)現(xiàn)有大量的文獻(xiàn)資料做了詳細(xì)的介紹,可以采用不同的程序設(shè)計語言實(shí)現(xiàn),包括Visual Basic6.0 程序設(shè)計語言[1]、Visual C++ 6.0 程序設(shè)計語言[2]、Matlab等,但是采用Java 語言實(shí)現(xiàn)的文獻(xiàn)資料相對較少,而Java 程序設(shè)計語言是目前主流的程序設(shè)計語言,具有跨平臺性,本文以Sobel 算子作為邊緣檢測方法,介紹用Java 語言提供的JAI 函數(shù)實(shí)現(xiàn)法醫(yī)脾細(xì)胞切片中脾細(xì)胞圖像的邊緣檢測。
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