生物医学图像处理-图象分割(一)
生物医学图像与信号处理
生物医学图像与信号处理生物医学工程是一门涉及多学科知识的领域，它涵盖了工程学、医学以及生物学等学科。
它的本质是研究如何将工程学应用到生物医学领域，为医学的发展提供技术支持。
在生物医学工程中，生物医学图像与信号处理是其中的两个重要分支，它们在医学诊断、治疗和研究中扮演着重要的角色。
一、生物医学图像处理生物医学图像处理是将数字信号处理和计算机技术应用到医学图像领域的一种技术。
它的主要目的是获取、处理和分析医学图像，并提供医学诊断和治疗的辅助信息。
生物医学图像处理技术广泛应用于各种医学图像领域，如CT、MRI、X光照片和生物荧光图像等。
生物医学图像处理技术包括图像去噪、图像增强、图像分割、图像配准、图像识别等多个方面。
其中，图像去噪是图像预处理的一个重要步骤，它可以去除图像中的噪声和干扰，从而提高图像的分辨率和质量。
图像增强可以使低对比度的图像变得更加清晰，增强图像中的细节。
图像分割是将医学图像分割成不同的区域，以便于进行进一步分析和处理。
图像配准是将多幅不同时间或不同方位的医学图像进行匹配，以便于进行精确的医学诊断和治疗。
图像识别则是通过计算机技术和机器学习算法对医学图像进行自动的分类和识别，以实现医学自动化诊断和治疗。
二、生物医学信号处理生物医学信号处理是将数字信号处理和计算机技术应用到医学信号领域的一种技术。
它的主要目的是获取、处理和分析生物医学信号，并提供医学诊断和治疗的辅助信息。
生物医学信号处理技术广泛应用于生理信号、神经信号、心电图、脑电图等生物电信号领域。
生物医学信号处理技术包括信号预处理、特征提取、信号分类和识别等多个方面。
其中，信号预处理是对原始的生物医学信号进行滤波、降噪等处理，以去除信号中的噪音和干扰。
特征提取则是对生物医学信号进行分析和处理，以提取出有用的特征信息。
信号分类和识别可以将生物医学信号分为不同的类别，并识别出信号中的不同特征，从而实现医学自动化诊断和治疗。
生物医学信号处理技术也被广泛应用于生物信号质量评估、心电图分析、脑功能研究等领域。
生物医学工程中的图像处理技术综述
生物医学工程中的图像处理技术综述生物医学工程 (Biomedical Engineering) 是一门结合生物学和工程学原理的跨学科领域，其目标是开发新的技术和解决医学问题。
图像处理技术在生物医学工程中起到了至关重要的作用，能够帮助医学专业人士分析和解释医学图像数据，从而改善诊断、监控和治疗过程。
医学图像处理技术是一种针对医学图像数据进行数字处理和分析的技术。
医学图像数据主要包括CT扫描、MRI扫描、X光成像、超声成像和核磁共振成像等。
这些图像数据包含着丰富的信息，但由于其复杂性和噪音等因素，需要通过图像处理技术进行预处理和分析。
预处理是图像处理的重要环节之一，它主要通过去除图像中的噪音、增强图像的对比度和清晰度、校正图像的畸变等方式来提高图像的质量。
常见的预处理方法包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
滤波可以去除图像中的高频噪音，例如使用中值滤波器可以减少图像中的椒盐噪声。
边缘检测可以帮助医学专业人士找到图像中的物体边缘，从而更好地理解图像的结构。
直方图均衡化能够增强图像的对比度，使图像更易于观察和分析。
图像分割是生物医学工程中另一个重要的任务，其目标是将图像中的目标区域从背景中分离出来。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割是将图像中灰度值超过或低于某个阈值的像素分类到不同的区域，从而实现目标分割。
区域生长是从一个种子点开始，逐步生长出与种子点相连的像素，直至满足预定义的停止条件。
边缘检测可以找到图像中物体的边缘，帮助医学专业人士更好地分割图像。
除了预处理和图像分割，图像特征提取也是生物医学工程中的重要任务之一。
图像特征是从图像中提取的可区分目标的属性或特性，可以帮助医学专业人士区分不同的组织或病变。
常见的图像特征包括形状、纹理、颜色等。
形状特征描述了物体的几何形状，例如面积、周长、圆度等。
纹理特征描述了物体的细节信息，例如灰度共生矩阵、Gabor滤波器等。
颜色特征描述了物体的颜色属性，可以通过颜色直方图、颜色矩本等方式进行提取。
医学图像分割方法综述
原理: 分裂合并的思想将图像先看成一个区域，然后区域不断被 分裂为四个矩形区域，直到每个区域内部都是相似的。研究重 点是分裂和合并规划的设计。
缺点: 分裂技术破坏区域边界。
example
• 在想要分割的部分选择一个或者多个种子 • 相邻像素就会以某种算法进行检测 • 将符合检测条件的像素加入到区域中 • 逐渐生长为满足约束条件的目标区域
途径: 先用基于区域的分裂合并方法分割图像，然后用边界信息对区 域间的轮廓进行优化；先在梯度幅值图像中检测屋脊点和波谷点, 通 过最大梯度路径连接奇异点获得初始图像分割，然后采用区域合并技 术获得最终结果等
其它分割方法
基于模糊理论:图像分割问题是典型的结构不良问题，而模糊集理论具 有描述不良问题的能力。基于模糊理论的图像分割方法包括模糊阈值 分割方法、模糊聚类分割方法和模糊连接度分割方法等。
优点:实现简单，对不同类灰度值或其他特征相差很大 时，能有效分 割。常做医学图像的预处理。
缺点: 不适应多通道和特征值相差不大的图像；对噪声和灰度不均匀 很敏感；阈值选取困难。
直方图
• 图像区域由灰度值区分开
基于阈值的图像分割
阈值:
选择灰度值作为阈值
g m in和g m a x
遍历整幅图像检测像素是否在此区域内
分类: 形变模型包括形变轮廓(deformable contour) 模型（又称 snake或active contour ），三维形变表面（deformable surface ）模型。
形变轮廓模型: 使轮廓曲线在外能和内能的作用下向物体边 缘靠近，外力推动轮廓运动，而内力保持轮廓的光滑性。
基于阈值的图像分割
细胞图像分割与分析技术在生物医学中的应用
细胞图像分割与分析技术在生物医学中的应用细胞图像分割与分析技术是利用计算机视觉和图像处理技术对生物医学图像中的细胞进行自动或半自动的分割和定量分析的一种方法。
这一技术在生物医学领域具有广阔的应用前景，可以为疾病的诊断、药物研发以及基础生物学研究提供精准、高效的非侵入性方法。
一、细胞图像分割技术的意义和方法细胞图像分割是指将生物医学图像中的细胞区域从图像背景中准确地分离出来。
传统的细胞图像分割方法主要基于基于阈值和边缘检测等简单的图像处理技术，但在复杂的细胞图像情况下的分割效果往往不佳。
随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 的细胞图像分割方法取得了重大突破。
通过训练具有大量标记的细胞图像数据，CNN可以自动学习到细胞的特征，并实现准确的细胞分割。
二、细胞图像分割在疾病诊断中的应用细胞图像分割与分析技术在疾病诊断中具有重要的应用价值。
举例来说，癌症的早期诊断对于提高治愈率至关重要。
利用细胞图像分割技术，医生可以准确地检测和分析患者体内的肿瘤细胞情况，判断其是否属于恶性肿瘤，并确定病变的发展程度和大小。
此外，细胞图像分割与分析技术还可以应用于血液病的诊断，通过对血液中细胞的形态学特征进行分析，可以帮助医生判断是否存在异常细胞，并提前发现潜在的疾病风险。
三、细胞图像分割在药物研发中的应用细胞图像分割与分析技术对于药物研发过程也具有重要的帮助作用。
在药物筛选和毒理学评价中，通过对细胞的图像分割和定量分析，可以快速、准确地评估药物的毒性和药效。
这种非侵入性的方法不仅能够节省时间和资源，还能够提供更为客观的结果，为药物研发过程提供科学依据。
此外，细胞图像分割与分析技术还可以帮助研究人员观察药物对细胞表达、增殖和凋亡等生理过程的影响，为药物的研发提供重要参考。
四、细胞图像分析在基础生物学研究中的应用细胞图像分割与分析技术的发展也为基础生物学研究提供了新的坚实基础。
生物医学信息中的图像处理应用
生物医学信息中的图像处理应用21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理，即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
（下图为癌细胞在电镜下的图像）随着人类生活水平提高，医疗逐渐成为人们普遍关心的问题，生物医学也成为科学家热衷致力的方向。
自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。
随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像处理。
图像处理技术带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。
各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。
因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视。
所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具，根据临床特定的需要利用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理，以便为临床提供更多的诊断信息或数据。
例如，对于对比度不理想和信噪比不高的图像，利用图像增强和滤波的方法改变图像的对比度，提高图像的信噪比，从而提供给放射科医生较高质量的图像，以便于放射科医生对图像的判读；对于由先进的医学影像设备产生的大量医学图像数据，可以先由计算机进行图像处理后，把可疑的病灶全部标记出来，然后再由放射科医生对标记出来的可疑病灶进行判读。
生物医学图像处理的基本方法与技巧
生物医学图像处理的基本方法与技巧生物医学图像处理在现代医学领域具有重要的意义和应用价值。
通过对医学影像的处理与分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、评估治疗效果，进而提高患者的医疗效果。
本文将介绍生物医学图像处理的基本方法与技巧。
首先，生物医学图像处理的第一步是图像预处理。
图像预处理是为了消除噪声、增强图像对比度和清晰度。
常用的预处理方法包括滤波、灰度转换、直方图均衡化等。
滤波可以去除噪声，常用的滤波方法有高斯滤波、中值滤波等。
灰度转换可以将图像从彩色转换为灰度图像，方便后续分析。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得图像更加清晰。
其次，生物医学图像处理的第二步是特征提取。
特征提取是为了从图像中提取出有用的信息，用来描述图像的特点。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状特征提取等。
边缘检测可以帮助医生找到图像中物体的轮廓，常用的边缘检测算法有Canny算子、Sobel算子等。
纹理特征提取可以描述图像的纹理信息，常用的纹理特征提取方法包括共生矩阵法、小波变换等。
形状特征提取可以帮助医生对图像中的物体进行形状描述和分类。
常用的形状特征提取方法有Hu不变矩等。
接下来，生物医学图像处理的第三步是图像分割。
图像分割是将图像分割成若干个子区域，常用的分割方法有阈值分割、区域生长法、边缘检测法等。
阈值分割方法根据图像的灰度值设置一个合适的阈值，将图像分为不同的区域。
区域生长法是从某个种子点开始，通过相似性判断将相邻的像素点合并为一个区域。
边缘检测法是根据图像中灰度变化的边缘特点进行分割。
最后，生物医学图像处理的最后一步是图像识别与分类。
图像识别与分类是根据提取的特征信息将图像分为不同的类别。
常用的分类方法有统计学方法、人工神经网络方法、支持向量机方法等。
统计学方法通过对特征的分布进行统计建模，将图像分类到不同的类别中。
人工神经网络方法通过训练一个神经网络模型，根据输入的特征将图像分类到不同的类别中。
生物医学工程学中的图像处理技术
生物医学工程学中的图像处理技术生物医学工程学是研究应用工程和技术原理解决医学问题的学科领域。
图像处理技术在生物医学工程学中起着重要的作用，为医学图像的获取、分析和诊断提供了强大的工具和方法。
本文将介绍生物医学工程学中的图像处理技术及其应用。
首先，生物医学图像处理技术包括图像获取、预处理、分割、特征提取和分类等步骤。
图像获取是指利用各种成像设备如CT、MRI、X光等获取人体内部结构的图像。
预处理是对原始图像进行去噪、增强和校正等操作，以提高图像质量和可视化效果。
分割是将图像中的目标从背景中分离出来，常用的分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
特征提取是根据图像中的结构和属性提取出有用的信息，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
分类是将提取的特征用于判别不同的图像，并进行诊断和分析。
在生物医学工程学中，图像处理技术被广泛应用于各个领域。
其中，医学影像领域是最主要的应用之一。
通过图像处理技术，可以对医学影像进行增强、重建和分析，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
例如，在CT图像中，可以通过图像处理技术提取出不同组织的密度信息，用于骨折检测、肺部结节分析等。
在MRI图像中，可以利用图像处理技术进行病灶的分割和定位，用于肿瘤诊断和治疗。
此外，图像处理技术还可以应用于超声、X光、正电子发射断层扫描等医学影像领域。
除了医学影像，生物医学工程学中的图像处理技术还应用于生物信息学、生物制药、生物实验等领域。
在生物信息学领域，图像处理技术可以用于DNA序列分析、蛋白质结构预测和分子模拟等。
在生物制药领域，图像处理技术可以用于药物传输的研究、药效评估和药物剂量的控制。
在生物实验领域，图像处理技术可以用于细胞培养的观察、细胞追踪和荧光标记等。
生物医学工程学中的图像处理技术虽然应用广泛，但也面临着一些挑战和问题。
首先，图像处理技术需要处理大量的图像数据，而这些数据往往包含大量的噪声和干扰。
因此，如何处理大规模的图像数据和去除噪声是一个重要的问题。
生物医学图像分析与处理
生物医学图像分析与处理生物医学图像分析与处理是一种应用于医学领域的科学技术，具有广泛的应用前景。
随着医学成像技术的快速发展，医学图像在诊断和治疗中起到了至关重要的作用。
生物医学图像分析与处理可以帮助医生更好地理解和识别图像中的信息，为医学诊断和研究提供有力的支持。
生物医学图像分析与处理的主要目标是从医学图像中提取有用的信息，并根据这些信息进行疾病的诊断和监测。
这一领域涉及到图像处理、模式识别、机器学习、计算机视觉等多个学科的知识和技术的结合。
通过对医学图像进行预处理、分割、特征提取和分类等步骤，可以准确地定位和识别病变，为医生提供精确的诊断依据。
在生物医学图像分析与处理中，图像预处理是一个重要的步骤。
预处理的目标是减少图像中的噪声、增强图像的对比度和边缘，以提高后续处理的效果。
常用的图像预处理技术包括：灰度调整、直方图均衡化、滤波和去噪等方法。
通过这些预处理技术，可以使图像更加清晰、准确，为后续的分割和识别提供更好的基础。
图像分割是生物医学图像分析与处理的核心问题之一。
图像分割的目标是将图像分割成具有相似特征的区域，以便进一步分析和识别。
常见的图像分割算法包括：阈值分割、边缘检测和区域生长等方法。
这些算法可以根据图像的特点和需求，选择适当的分割方法，从而实现对图像中感兴趣结构的准确提取。
特征提取是图像分析与处理的另一个重要步骤。
特征提取的目标是从图像中提取出具有代表性的特征信息，以便进行后续的分类和识别。
常用的特征提取方法包括：颜色特征、纹理特征、形状特征和灰度直方图等。
通过提取这些特征，可以将图像中的信息转化为可供计算机理解和处理的形式，从而实现对图像的自动分析和识别。
图像分类是生物医学图像分析与处理的最终目标之一。
通过将图像进行分类，可以根据其特征和属性进行疾病的诊断和监测。
常用的图像分类方法包括：支持向量机、人工神经网络和卷积神经网络等。
这些方法可以通过机器学习和模式识别的技术，从大量的已标注图像中学习和推断，进而对未知图像进行分类和识别。
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2
1 2 P1
灰度级门限化
P1，P2——背景和物体出现的先验概率。 （3）物体和背景的灰度级出现部分重叠。
选双门限
1 g(x, y) 0
f (x, y) T1 f (x, y) T2
对 T2<f(x,y)<T1，可利用空间信息来确 定g(x,y)。可用这个点的邻域内已作出结
论的点的多数来确定该点的归属，或根
第二步
5586
4897
2283
3333
区域生长----分割区域
从满足检测准则的点开始(或者已知点)
在各个方向上生长出区域。
例如：每一步所接受的邻近点的灰度级
与先前物体的平均灰度级相差小于2。
第三步
5586
4897
2283
3333
Terms
Image segmentation:图象分割 Object:物体 Background:背景 Classification:分类 Clustering:聚类 Template, Mask:模板 Convolution kernel:卷积核 Operator:算子
图象分割
（3）要识别和标定细胞的显微照片中的 染色体，需要用图象分割技术。
一幅图象通常是由代表物体的图案与 背景组成，简称物体与背景。若想从一 幅图象中“提取”物体，可以设法用专 门的方法标出属于该物体的点，如把物 体上的点标为“1”，而把背景点标为“0”， 通过分割以后，可得一幅二值图象。
分类故事——一枝独秀 交大学生作品
（1）
x f (x, y)2 y f (x, y) 2
（2）
x f (x, y) y f (x, y)
（3）
max x f (x, y) , y f (x, y)
差分算子
（二）拉普拉斯算子 ：
2 f (x, y) [ f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1)] 4 f (x, y)
鼠标指向图像，按右键，选“播放”
F L A S H
线段检测的重要性
模板匹配
（2）线模板
1 1 1
2
2
2
1 1 1
1 2 1 1 2 1 1 2 1
2 1 1 1 2 1 1 1 2
1 1 2 1 2 1 2 1 1
实例
模板匹配
（3）方向模板
东 1 1 1
1 2 1 1 1 1
的两类区域组成。如文字与纸张、地物 与云层（航空照片）。
其特点:直方图具有两个峰，分别与两 个灰度级范围相对应 。
故可选择一个门限，将两个峰分开。
灰度级门限化
令f (x, y)原始图象
g
(
x,
y)
1 0
f (x, y) T f (x, y) T
门限T的选择，一般取两个峰值间的谷 值。
实例
P453 Fig.18-4
象素分类
1) 用灰度级门限化方法来分割一幅图象 时，若想从亮的背景中分离出暗的物 体,利用一门限值T将象素分为“亮” 的和“暗”的两类。
2) 在边缘检测中，利用对一些差分算子 的响应值进行门限化，将象素分为 “边缘”上的点和“非边缘”上的点 两类。
灰度级门限化
(一)一般概念 许多情况，图象是由具有不同灰度级
使用空间特性进行象素分类
局部特性值门限化 例:中心区域由黑白相间的噪声,背景相
均匀,中心区域与背景的灰度级平均值一 样。
不能用局部平均进行平滑而后经门限 化实现分割。应
（1）每一点上计算局部特性值——梯 度值。（2）然后通过局部平均进行平滑 （3）进行门限化分类。
局部特性值门限化
用这种方法分割具有纹理结构特性的 区域是很有效的。
这样就可减少灰度级密度分布重叠的麻 烦。通过局部平均使直方图上的峰值锐 化，谷值变明显。
极端例子： 稀疏点背景、稠密点区域的分割。
实例
灰度级门限化
第一条从灰度级101到灰度级200； 第二条从灰度级51到灰度级150
灰度级门限化
门限76，从图开始到第二条灰度 渐变带灰度级变为76为止
灰度级门限化
Terms
Point template:点模板 Line template:线模板 Region growing:区域生长 Texture:纹理
0 111 00
22 0 111 00
22
边缘变模糊， 用抑制非最大 值锐化边缘。
差分算子
1
2x
f
(x,
y)
[ 2
f
(x,
y)
f
(x,
y 1)
f
(x 1,
y)
f (x 1, y 1)]
掩模
11 1 2 1 1
1 1 1 2 1 1
实例
差分算子
Priwitt 算子
4 f (x 1, y) f (x 2, y) f (x 1, y 1) f (x 2, y 1)]
差分算子
掩模
1 1
4x
f
( x,
y)
1 4
1
1
1
1
1 1
1 1 1 1 1 4y f (x, y) 4 1 1 1 1
实例
差分算子
例
0 0 0111 0 0 0111
1 1 1
1 3
0
1
0 1
0
1
1 0 1
1 3
1
0
1
1 0 1
实例
差分算子
Sobel算子
1 2 1
1 4
0
1
0 2
0
1
1 0 1
1 4
2
0
2
1 0 1
加权平均。 对靠近中心（x,y）的点权值为对角线
方向邻点的权值的2倍。
实例
模板匹配
（一）模板匹配的概念
在恒定亮度背景下,有一亮点,当模板中
掩模 ：
0 1 0 1 4 1 0 1 0
P463 Fig.18-12
差分算子
在计算的时候若需要保持灰度范围不
变，应除以4。
例：
用拉氏算子经计算得
11 1 1 1 1 111 000 11 0000 10 0 0 0 1
周边灰度为零
111111
12112231
1102211
1122
1
132
多个局部特性值： 灰度级 局部平均灰度级 梯度值 局部平均梯度值 局部方差值
边缘检测
边缘可定义为在局部区域内图象的差 别，他表现为图象上的不连续性。(灰度 级的突变，纹理结构的突变，颜色的变 化)
灰度级突变： 阶跃边缘 脉冲状边缘 阶跃脉冲状边缘
实例
人可以仅满足于边缘提供的信息
边缘
F L A S H
序贯分割
并行法： 对图象上每一点所作的处理不依赖于
其他点上经过处理已经得到的结果。 序贯法：
需用前面已经处理的结果，跟踪计算 不需要在每一点上进行，只需在已检测 的点到正在跟踪的延伸点上作计算。
序贯分割
边缘和曲线的跟踪 光栅跟踪 扫描 全向跟踪 向四个或者八个方向扫描
区域生长----分割区域
边缘与区域
点 击 图 片 播 放 视 频
跳动的心是怎样生成的？
放射科放疗 适形放疗：铅模作准直器 先确定病灶边界
适形放疗： 先确定病灶边界
Tumor
适形放疗： 制铅模，作准直器
Lead
适形放疗： MLC: multi-leaf collimator
Lead
边缘检测
阶跃边缘
实例
边缘检测
脉冲状边缘：线条、曲线、点 。
实例
边缘检测
阶跃脉冲状边缘：田里长有各种作物的 田间小道。
实例
差分算子
（一）梯度：
f
G[
f
(x,
y)]
f
x
y
x f (x, y) f (x, y) f (x 1, y) y f (x, y) f (x, y) f (x, y 1)
差分算子
门限175，用白线将图中灰度大于 175的区域包围起来
灰度级门限化
第一条灰度为101； 第二条灰度为51
灰度级门限化
(五)可变门限 不均匀照射,物体背景对比明显,但使用
一门限不行。 解决方法： (1)灰度级校正。 (2)图象分成小块,选择局部门限。
中心区域由黑白相间的噪声,背景则均匀, 中心区域与背景的灰度级平均值一样。
从满足检测准则的点开始(或者已知点)
在各个方向上生长出区域。
例如：每一步所接受的邻近点的灰度级
与先前物体的平均灰度级相差小于2。
起始
5586
4897
2283
3333
区域生长----分割区域
从满足检测准则的点开始(或者已知点)
在各个方向上生长出区域。
例如：每一步所接受的邻近点的灰度级
与先前物体的平均灰度级相差小于2。
彩色图像
纹理
纹理
纹理
纹理
纹理
纹理
纹理
纹理
形似？ 神似？
彩色与纹理检测
彩色检测： 先对fr(x,y), fg(x,y), fb(x,y)分量进行梯度
运算，求其平方和的平方根，得到彩色 图像的边缘。 纹理检测：
纹理的平均灰度级一般不同，利用平 均值差分检测边缘或先求梯度再求平均 值差分。
1,
y
1)]
差分算子
f4 (x,
y)
f4 (x 1,
y)
1[ 4
f
(x,
y)
f
(x,
y 1)
f
(x