基于Sobel算子的医学图像边缘检测研究

边缘检测是图像处理过程的关键技术。由于医学图像的特殊性,检测边缘的准确性对疾病的诊断和治疗有着重大的影响。针对传统Sobel算法存在定位不精确、提取边缘较粗等不足,提出了一种改进算法。算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度,采取局部梯度均值作为阈值对初始梯度图像进行局部梯度筛选,局部弱边缘得到增强,然后对处理后梯度图像进行细化和提取,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、边连续性好和边缘较细等优点,在医学图像处理中具有一定的实用性。