基于改进Canny算子的X-ray图像分割算法研究

弓明 曲蕴慧 廖尹坤 王鑫

【摘 要】当前，随着医疗技术的提高，各种医学成像手段在临床中的广泛应用，数字图像处理技术在医学领域的应用越来越广泛。但由于医学影像图像的复杂性和特殊性，将传统的数字图像处理技术直接应用于影像图像处理领域存在很多问题。本文针对经典的Canny算子应用于X射线图像分割中所存在的问题，提出一种改进的Canny算子。改进算法将动态阈值法应用于边缘检测的准则中，效地避免了由于使用固定阈值在X射线图像的边缘检测中所产生的边缘模糊或边界不连续性等问题。对比实验表明本文所提出的改进Canny 算子对于X射线这类边缘模糊的医学影像图像检测效果较好，在临床中具有一定的实用价值。

【关键词】医学影像图像处理;边缘检测;Canny 算子

中图分类号： TP391.41 文献标识码： A文章编号： 2095-2457（2019）04-0091-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.04.034

The X-ray image Segmentation Algorithm Based on Improved Canny Operator

GONG Ming1 QU Yun-hui2 LIAO Yin-kun1 WANG Xin1 YANG Wu-lian1

（1.Medical Technology Faculty; Xian Medical University， Xian Shaanxi 710021， China;

2.Computer Teaching and Research Section; Xian Medical University， Xian Shaanxi 710021， China）

【Abstract】At present， with the improvement of medical technology， various medical imaging methods are widely used in clinic. And the digital image processing technology is more and more widely used in medical field. However， due to the complexity and particularity of medical image， there are many problems in applying traditional digital image processing technology to the field of medical image processing. In this paper， an improved Canny algorithm is proposed to solve the problems in the application of traditional Canny operator to X-ray image segmentation. The improved algorithm applies dynamic threshold method to the criterion of edge detection， effectively avoiding the problems of edge blurring or discontinuity caused by using fixed threshold in edge detection of X-ray images. Experiments show that the improved Canny operator proposed in this paper is effective for medical image detection with blurred edges has certain practical value in clinic.

【Key words】Medical image processing; Edge detection; Canny operator

0 引言

在醫学影像图像处理领域，医学图像的分割是对医学图像进行进一步识别和检测的基础。所谓医学影像图像分割就是把图像表示为物理上有意义的连通区域，以便继续在分割成的相关区域中提取目标，并进而根据目标的特征或结构信息对其进行分类和识别，最后再给出对整幅图像分析结果的描述信息。由于医学影像图像复杂性以及医学影像成像技术的特点，使得医学影像图像在获取时必定存在一定的噪声，以及影像图像中的目标对象的边缘存在局部模糊等问题，这使得医学影像的图像分割任务更加艰难。边缘检测技术作为图像分割的基础，其准确程度直接影响到分割的正确性。

本文针对经典的Canny算子在医学影像X射线图像分割过程中所存在的边缘模糊，不连续等问题进行研究，提出一种基于动态阈值的Canny算子改进算法，其有效解决了模糊出边界不连续问题，得到清晰，连续的边界，为下一步处理奠定了良好的基础。

1 传统的Canny边缘检测算子

John F.Canny于1986年提出Canny边缘检测算法被认为是一种最优边缘检测算子[1]，其具有鲁棒性强，精度高等优点，在图像分割中获得了非常广泛的认可及应用。

Canny算子边缘检测的基本原理为：

（1）采用二维高斯函数的任一方向上的一阶方向导数为噪声滤波器，通过与图像f（x，y）卷积进行滤波;

（2）然后对滤波后的图像寻找图像梯度的局部极大值，以确定图像边缘。

其算法步骤如下：

Step1：采用高斯滤波器平滑图像。

Step2：计算滤波后图像梯度的幅值和方向。

Step3：对梯度幅值进行非极大值抑制。仅仅得到全局的梯度并不足以确定边缘，因此为确定边缘，必须保留局部梯度最大的点，而抑制非极大值[3]。

Step4：采用双阈值检测并连接边缘。即使用两个阈值T1和T2，其中2T1≈T2，从而可以得到两个阈值边缘图像N1[i，j]和N2[i，j]。双阈值法要在N2[i，j]中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在N1[i，j]的8邻点位置寻找可以连接到轮廓上的边缘，这样，算法不断地在N1[i，j]中收集边缘，直到将N2[i，j]连接起来为止[4]。

2 基于动态阈值的改进Canny算子

传统的Canny算法需要人工选取高低阈值来进行边缘的连接。并且对高低阈值较敏感，即当高阈值取值过大时，会丢失一些细小的边缘;而当阈值取值过小时，则会造成细节过多，检测出伪边缘[5]。另外，当个点的灰度值处于高低阈值之间并且与边缘点相邻时，则改点会被认定为边缘点，使得得到的边缘过粗，很难达到单像素边缘的要求。故阈值的选择，直接影响到最终的分割结果。

对医学影像X射线这类边缘较模糊的图像使用Canny算子进行边缘检测时，如果按照传统方法，对整幅图像仅仅采用了两个阈值，对一些特殊的身体部位的具体情况无法获得较好的分割结果，效果不理想。并且固定阈值容易受到影像图像获取以及传输过程中的噪声干扰，导致边缘在模糊处丢失或者不连续等现象发生。本文对传统Canny 算法进行了改进，使其在X射线等医学影像图像边缘检测过程中，能够更精确的获得图像边界，更加适用于医学影像图像的边缘检测。

基于动态阈值的改进Canny算法步骤如下：

step5动态阈值法连接边缘：首先对图像进行分块，根据图像特点，可将图像分为子块，在子图像中采用动态阈值法来选取图像阈值。并使用双阈值来检测和连接各子图像的边缘。即对每个子图像，使用（下转第46页）（上接第92页）动态阈值法选取的不同的高低阈值进行边界的连接。即在每个子图像中，N2[i，j]中把边缘连接成轮廓，当到达轮廓的端点时，该算法就在N1[i，j]中寻找可以连接到轮廓上的边缘，直到将所有子图像中的N2[i， j]都连接起来为止。

3 实验结果对比

为了验证改进算法的有效性，实验平台为Matlab2014a，分别采用传统的Canny算法和改进算法进行实验。在实验中，采用两种算法同时对Shepp-Logan数字体模进行分割，效果如图所示。

从图中对比可以看到，使用改进Canny算子检测得到的结果图像（c）既去除了图（b）中的大部分虚假边缘， 同时避免了丢失很多真边缘的情况，使得主体轮廓更加明显，边缘连接更加完整，伪边界减少，显著提高了信噪比，改善了在噪声干扰情况下图像边缘的检测效果。

4 结语

针对传统的Canny算子对于X-ray存在的缺陷，本文对边缘检测进一步精确分割，减少了传统存在的边缘模糊，或者是边界不连续的结果，使得图像处理在医学图像领域更好的发展与利用，同时为临床诊断提供了极为重要的临床意义。

【参考文献】

[1]CANNY J F.A computational approach to edge detection [J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1986，8.（16）：679？698.

[2]孫即祥.图像分析[M].北京：科学出版社，2005.

[3]于殿泓.图像检测与处理技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，2006.

[4]章毓晋.图像分析[M].2版.北京：清华大学出版社，2005.

[5]张震.马驷良.张忠波，等.一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法[J].吉林大学学报，2007，45（2）：244？248.

[6]张光玉，徐龙春，张敏风等.一种改进的Canny边缘检测算法[J].中国医学物理学杂志.2017.34（8）：811-815.

[7]曲蕴慧，弓明，廖尹坤，等.基于改进Canny算子的脑部MR图像分割算法的研究[J].中国医疗设备. 2018，33（11）.

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[9]付博研，卢振洋，白立来，等.一种改进的Canny算法及其仿真验证[J]. 现代电子技术.2014.37（18）： 11-14.