[發明專利]一種基于角點檢測的醫學圖像處理方法

有效

• 申請號: 201810561043.5
• 申請日: 2018-06-04
• 公開（公告）號: CN108830842B
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發明（設計）人: 楊悅;馬瀟陽;劉卓;楊靜;張健沛;王勇;初妍;王巧紅
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于角點檢測的醫學圖像處理方法，其特征是：

步驟一：選擇待處理的醫學圖像，判斷是否是灰度圖像，如不是則轉換為灰度圖像，進行二值化、降噪預處理；

步驟二：對經過預處理的圖像提取Harris角點，

首先分別計算每個像素點的積分尺度和微分尺度，計算微分掩膜，獲得多尺度上圖像的像素自相關矩陣，之后設置一個鄰域范圍，查詢該鄰域內的極值，并設定一個鄰域極值的閾值，查找高于鄰域極值閾值的點；

步驟三：在得到經過篩選的點之后，計算尺度歸一化算子，檢測每個點在某一個尺度響應值是否達到最大，若某一個值達到最大，則證明該點是要找的角點，獲得提取的角點矩陣；

步驟四：通過步驟三，獲得了圖像的角點矩陣之后將獲得的點在圖像中繪制出來，之后將角點矩陣傳給聚類算法，進行聚類處理；

步驟五：首先給出一個K值，將數據集分為K個類，按照Kmeans算法進行聚類處理，之后計算每個聚類的距離矢量，滿足條件的兩個類合為一個，并用相似度矩陣作為判別函數，相似度低于閾值的類，不再進行合并，所述判別函數是角點之間的相似度矩陣，相似度表示為：

其中||X||＝(X^TY)^1/2||Y||＝(Y^TY)^1/2，X(x,y)表示的是最近聚類中心相似程度，數值越大表示越相似。

2.根據權利要求1所述的基于角點檢測的醫學圖像處理方法，其特征是所述提取Harris角點的主要步驟如下：

1)計算待處理圖像的I(x,y)在X和Y兩個方向的梯度Ix、Iy：計算出圖像在x方向的梯度算子的模板，通過Ix＝filter2(fx,ori_im)計算得到兩個方向的濾波；

2)兩個方向的梯度由Ix2＝Ix^2，Iy2＝Iy^2得到，在此基礎上計算圖像兩個方向梯度的乘積Ixy＝Ix*Iy；

3)使用高斯函數對和I_xy進行高斯加權，取σ＝1，生成7*7的高斯窗口，并通過高斯函數生成矩陣M的元素A、B和C，使用公式計算得到A、B、C

其中w是加權函數，為常數或高斯加權函數；

4)將第3)步生成的M帶入下面公式中，計算得到每個像素點的Harris響應值R，并將小于閾值t的R值置為零，

R＝{R:detM-α(traceM)^2t}；

5)在3×3或5×5的鄰域內進行非極大值抑制，其中得到的局部最大值點即為圖像中的角點。