基于主成分分析(PCA)和迭代Canny边缘检测的皮肤病变分割算法研究

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本文介绍了结合主成分分析(PCA)和迭代Canny边缘检测的皮肤病变分割算法,用于医学图像处理,提高疾病诊断准确性。步骤包括数据预处理、PCA降维、边缘检测及病变分割。提供的Matlab代码示例仅供参考,实际应用需考虑图像质量、参数优化等影响因素。

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基于主成分分析(PCA)和迭代Canny边缘检测的皮肤病变分割算法研究

皮肤病变分割是医学图像处理中的一个重要任务,它可以帮助医生准确地诊断皮肤疾病。在本文中,我们将介绍一种基于主成分分析(PCA)和迭代Canny边缘检测的皮肤病变分割算法,并提供相应的Matlab代码。

算法步骤如下:

  1. 数据预处理
    首先,我们需要对输入图像进行预处理。通常情况下,皮肤病变图像可能存在光照不均匀的问题,这会对后续的分割效果产生不利影响。因此,我们首先使用直方图均衡化来增强图像的对比度。

    % 直方图均衡化
    img = imread('input_image.jpg');
    img_eq = histe
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