采用改进Canny算子分割尿沉渣图像

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.058

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (14): 196-198.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.058

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采用改进Canny算子分割尿沉渣图像

印勇，刘平，刘丹平

重庆大学通信工程学院，重庆 400044

收稿日期:2008-11-05 修回日期:2009-02-17 出版日期:2010-05-11 发布日期:2010-05-11
通讯作者: 印勇

Segmentation of urine sediment image based on improved Canny operator

YIN Yong，LIU Ping，LIU Dan-ping

College of Communication Engineering，Chongqing University，Chongqing 400044，China

Received:2008-11-05 Revised:2009-02-17 Online:2010-05-11 Published:2010-05-11
Contact: YIN Yong

摘要/Abstract

摘要： 作为尿沉渣自动识别的关键一部分，尿沉渣图像的准确分割具有非常重要的意义。用Canny算子检测尿沉渣图像的过程中存在双阈值的选取不能自适应、检测出的边缘不闭合等不足。为改进这些不足，先对经过非最大值抑制后得到的候选边缘点用一个小的结构元素进行一次形态学膨胀，为提取闭合的边缘打下基础，然后提出了利用梯度图像的最高梯度来确定高阈值和利用梯度图像的局部梯度信息来确定低阈值的方法，该双阈值的选取方法自适应性强。实验结果表明，改进的Canny算子能够自动地分割尿沉渣图像，分割精度高，抗噪声干扰性强。

关键词: 图像分割'边缘检测'Canny算子'尿沉渣图像

Abstract: The accurate segmentation for microscopic cell image of the urinary sediment is very important as a key part of automatic recognition，Canny operator has the disadvantage during the edge detection of urine sediment image，which can not obtain the dithreshold adaptively and make the detected edges not closed.To improve that，the candidate edge obtained after non-maxima suppression are dilated by using a small structure element for getting closed edges later，and a method of getting dithreshold is improved that the high threshold is determined according to the greatest gradient value of the image and the low threshold is determined according to the local gradient value，which is adaptive.Experimental results show that the improved Canny operator can automatically segment the urine sediment image with high accuracy and strong robustness to the noise.

Key words: image segmentation, edge detection, Canny operator, urine sediment image

中图分类号:

TP311

印勇，刘平，刘丹平. 采用改进Canny算子分割尿沉渣图像[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(14): 196-198.

YIN Yong，LIU Ping，LIU Dan-ping. Segmentation of urine sediment image based on improved Canny operator[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(14): 196-198.

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