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

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 = histeq(img)