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基于LVQ神经网络脑部CT边缘检测方法的研究
  • ISSN号:1000-7105
  • 期刊名称:《电子测量与仪器学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]亳州职业技术学院,安徽亳州236800, [2]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061
  • 相关基金:山东省科技重大专项(新兴产业)项目(2015ZDXX0801A01); 山东大学基本科研业务费资助项目(2015QY001); 安徽省教育厅医用电子仪器与维护省级特色专业质量工程项目(20101459);安徽省教育厅医用电子仪器省级实习实训示范中心质量工程项目(2011131)
作者: 张喜红[1,2]
中文摘要:

鉴于经典Canny算法在脑部CT图像应用中存在的问题和缺陷,在深入分析经典Canny算法执行步骤的基础上,提出了一种改进的边缘检测方法,即用中值滤波与高斯滤波相结合,替代传统Canny算子的单一高斯滤波;用迭代算法自动计算阈值,替代经验固定阈值。实验结果表明,改进方法比传统方法更具准确性与普适性,减少了边缘错检、漏检的情况。

英文摘要:

In order to overcome the problems and deficiencies caused by traditional canny operator segmentation algorithm in the application of brain CT,an improved method of image edge detection is introduced in the paper. This method uses median filter in combining with Gaussian filtering after analysis of traditional canny operator segmentation algorithm. To replace the fixed threshold,interative algorithm is used to calculate the threshold. Experimental results show that the proposed method possesses better ability of accuracy and universal and lower rate of wrong detection and miss detection than the traditional methods.

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期刊信息
  • 《电子测量与仪器学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:彭喜元
  • 地址:北京市东城区北河沿大街79号2层
  • 邮编:100009
  • 邮箱:mi1985@emijournal.com
  • 电话:010-64044400
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7105
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2488/TN
  • 邮发代号:80-403
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:14380