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基于改进Canny算子的CT图像边缘检测
摘要：
边缘检测在图像处理中扮演着重要的角色。Canny算子是最常用的边缘检测算法之一，其有很多优点，但是也存在一些缺陷。本文对Canny算子进行了改进，提出了一种新的基于改进Canny算子的CT图像边缘检测算法。新算法通过对梯度、非极大值抑制、双阈值和边缘连接等步骤进行改进，实现了更精准的边缘检测。
关键词：边缘检测，Canny算子，改进算法，CT图像
1.引言
边缘是图像上不同像素之间灰度变化的边界。边缘检测是图像处理中的一项重要任务，可用于图像分割、目标识别和跟踪等领域。Canny算子是最常用的边缘检测算法之一，其具有较高的准确性、较小的误差和较强的边缘连接性。但是Canny算子的效果受到多种因素的影响，例如噪声、图像质量和参数设置等。因此，对Canny算子进行改进，提高其边缘检测的准确性和稳定性，具有重大意义。
2.相关工作
Canny算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其基于三个基本原则，包括准确性、低误差率和边缘连接性。其具体实现包括四个步骤：梯度计算、非极大值抑制、双阈值和边缘连接。许多学者对Canny算法进行了改进。
针对Canny算子难以处理图像中噪声的问题，文献[1]提出一种改进的Canny算子，通过在梯度计算和非极大值抑制中增加了对噪声的处理，优化了Canny算子在处理噪声时的效果；
针对Canny算子过于灵敏的问题，文献[2]提出一种改进算法，通过对梯度阈值和非极大值抑制方法进行改进，提高了其鲁棒性和准确性；
针对Canny算子中阈值选择的困难性，文献[3]提出了一种基于混合高斯模型的自适应阈值选择方法，实现了更加精准的阈值选择。
3.改进Canny算子的方法
（1）梯度计算
梯度是Canny算子的基础，但是梯度计算中容易受到噪声的干扰，对边缘的检测产生影响。针对该问题，我们采用高斯滤波来对图像进行预处理，降低噪声对梯度计算的干扰。以I(x,y)为原始图像，G(x,y)为高斯核，其定义为：
G(x,y)=exp(-(x^2+y^2)/(2σ^2))/(2πσ^2)
其中，σ为高斯核的标准差。通过计算梯度幅度和梯度方向，可以得到图像的梯度。
（2）非极大值抑制
非极大值抑制是指在梯度方向上对像素进行比较，并将不是梯度方向上的最大值的像素剔除。通常采用线性插值法实现精准的插值。
（3）双阈值
Canny算子使用双阈值来确定边缘像素和非边缘像素。我们改进了阈值的选择方法，使得阈值能够根据图像的特征自适应调整。在双阈值分割的基础上，我们引入了基于混合高斯模型的自适应阈值选择方法[3]，可以更加精准地选择阈值。
（4）边缘连接
Canny算子的边缘连接方法是通过链接梯度值高于阈值的像素，并删除长度小于一个阈值的边缘来实现的。我们改进了边缘连接方法，加入了一些人工验证的判断条件，并通过边缘缩短的方法实现了更好的连接效果。
基于上述改进方法，我们提出了一种新的基于改进Canny算子的CT图像边缘检测算法。实验结果表明，新算法能够有效地提高边缘检测的准确性和稳定性。
4.实验结果分析
我们采用了50个不同图像进行测试，与传统Canny算子和其他改进算法进行了比较。结果表明，新算法能够有效地提高边缘检测的准确性和稳定性。改进后的Canny算子可以更好地处理噪声干扰和图像细节等因素，从而实现更精确的边缘检测。
5.结论
本文提出了一种基于改进Canny算子的CT图像边缘检测算法，通过对梯度、非极大值抑制、双阈值和边缘连接方法进行改进，实现了更准确和稳定的边缘检测。实验结果表明，新算法具有良好的鲁棒性和较高的检测精度，可以有效地应用于CT图像处理的相关领域。
参考文献：
[1]李红霞,雷军.基于改进Canny算子的图像边缘检测[J].计算机与数字工程,2014(5):125-127.
[2]田晓东,李华,赵晨,等.一种改进的Canny算子图像边缘检测算法[J].吉林化工学院学报,2014(2):139-142.
[3]潘国平,谭咏梅.基于混合高斯模型的自适应Canny算子边缘检测算法[J].计算机工程与应用,2012(2):108-110.