基于数学形态变换的骨骼CT边缘提取 Canny算子

资 源 简 介

基于数学形态变换的骨骼CT边缘提取 Canny算子

详 情 说 明

在医学图像处理领域，骨骼CT图像的边缘提取是实现精准诊断和手术规划的重要步骤。传统的Canny算子因其优秀的边缘检测能力被广泛应用，但面对CT图像中复杂的噪声和弱边缘结构时，单独使用可能效果有限。

数学形态变换通过结构元素对图像进行膨胀、腐蚀等操作，能有效增强连续边缘并抑制孤立噪声点。结合Canny算子时，通常先通过形态学开运算消除细小噪点，再通过闭运算连接断裂的边缘轮廓。这种预处理能显著提升Canny算子对骨骼细微结构的敏感度，尤其适合提取骨质疏松或骨裂区域的弱边缘特征。

实际应用中，结构元素的选择（如圆形、十字形）和尺寸需根据骨骼CT的分辨率调整。例如，高分辨率图像可能需要更精细的菱形结构元素来保留骨小梁细节，而低分辨率图像则适合用较大矩形结构元素确保边缘连续性。这种组合方法在降低伪影干扰的同时，能够保持骨骼边缘的拓扑结构完整性。