改进小波变换在中医舌象边缘检测中的应用

"本文主要探讨了在中医舌象分析中，如何通过改进小波变换来提升边缘检测的效果。针对传统边缘检测算法存在的噪声敏感性、边缘不精细以及伪边缘和边缘重叠的问题，作者提出了一种创新的方法。这种方法结合中医舌象的特性，基于小波变换的边缘检测算法进行优化，通过计算图像每一行、列边缘信息的相邻位差来检测小波极值，从而更准确地定位边缘。实验表明，改进后的算法在去除噪声和获取精细边缘之间找到了更好的平衡，显著减少了边缘重叠现象，为后续的舌体区域分割提供了更精确的基础。" 这篇论文研究的重点在于改进小波变换在中医舌象边缘检测的应用。首先，我们需要了解小波变换的基本概念。小波变换是一种多分辨率分析工具，它可以将图像或信号分解成不同尺度和位置的小波函数，这对于特征提取和边缘检测非常有用。在传统的边缘检测算法中，如Canny、Sobel或Prewitt等，由于对噪声的敏感性，往往会导致边缘模糊或者出现假边缘。 针对这些不足，论文提出了一种新的策略，即在小波变换的基础上进行改进。这个改进主要体现在对图像的边缘信息进行精细化处理。通过逐行逐列计算边缘信息的相邻位差，可以更精确地捕捉到边缘的变化。同时，通过检测这些位差变化中的小波极值，可以有效地识别真实的边缘，减少噪声的影响，从而提高边缘检测的准确性。 此外，论文特别强调了这种方法对于中医舌象分析的意义。中医舌象是诊断疾病的重要依据之一，其边缘的精确检测对于判断舌质、舌苔等特征至关重要。传统的边缘检测方法可能无法满足这种高精度的需求，而改进的小波变换算法则能够在保持噪声抑制的同时，提供更为清晰、无重叠的边缘信息，这对后续的舌象分析和区域分割提供了强大的支持。 这篇论文的研究成果为中医舌象分析提供了一种新的、有效的边缘检测方法，有助于提高诊断的准确性和效率，具有很高的实用价值。在未来，这一技术可能被广泛应用于医学图像处理，特别是在中医诊疗领域。