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醫(yī)學(xué)圖像在現(xiàn)代醫(yī)療診斷中起著不可低估的重要診斷作用。本文根據(jù)甲襞微循環(huán)圖像的特點，采用三次B 樣條小波對甲襞顯微圖像進(jìn)行小波變換，利用模局部極大值方法較好地檢測出圖像的邊緣，定位精度較高?？朔藗鹘y(tǒng)的梯度法、灰度法和改進(jìn)型自適應(yīng)閾值模板相關(guān)匹配算法的不足。
關(guān)鍵詞：樣條 小波變換 極大模 甲襞微循環(huán)圖像
Abstract：Medical image edge detection is significant to clinical diagnosis. This paper discusses the principle of the wavelet transformation and local maximum module algorithm. According to the peculiarity of the nail fold micro-circulation image, using 3-Spline binary wavelet, we detect the edges of it. Compared with classical methods of edge detection, it provides higher precision and saves more details.
Key Words: spline，wavelet Analysis, maximum module, nail fold micro-circulation images
關(guān)鍵詞：樣條 小波變換 極大模 甲襞微循環(huán)圖像
Abstract：Medical image edge detection is significant to clinical diagnosis. This paper discusses the principle of the wavelet transformation and local maximum module algorithm. According to the peculiarity of the nail fold micro-circulation image, using 3-Spline binary wavelet, we detect the edges of it. Compared with classical methods of edge detection, it provides higher precision and saves more details.
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