[发明专利]一种基于角点检测的医学图像处理方法

摘要

本发明提供的是一种基于角点检测的医学图像处理方法。一：对医学图像进行预处理；二：提取Harris角点；三：计算尺度归一化算子，检测每个点在某一个尺度响应值是否达到最大，获得提取的角点矩阵；四：获得了图像的角点矩阵之后将获得的点在图像中绘制出来，之后将角点矩阵传给聚类算法，进行聚类处理；五：给出一个K值，按照Kmeans算法进行聚类处理，用相似度矩阵作为判别函数，相似度低于阈值的类，不再进行合并。本发明无论是效果还是处理效率，亦或是在实际中的应用方面，均表现出了优越性与极大的适用价值。

主权项

1.一种基于角点检测的医学图像处理方法，其特征是：步骤一：选择待处理的医学图像，判断是否是灰度图像，如不是则转换为灰度图像，进行二值化、降噪预处理；步骤二：对经过预处理的图像提取Harris角点，首先分别计算每个像素点的积分尺度和微分尺度，计算微分掩膜，获得多尺度上图像的像素自相关矩阵，之后设置一个邻域范围，查询该邻域内的极值，并设定一个邻域极值的阈值，查找高于邻域极值阈值的点；步骤三：在得到经过筛选的点之后，计算尺度归一化算子，检测每个点在某一个尺度响应值是否达到最大，若某一个值达到最大，则证明该点是要找的角点，获得提取的角点矩阵；步骤四：通过步骤三，获得了图像的角点矩阵之后将获得的点在图像中绘制出来，之后将角点矩阵传给聚类算法，进行聚类处理；步骤五：首先给出一个K值，将数据集分为K个类，按照Kmeans算法进行聚类处理，之后计算每个聚类的距离矢量，满足条件的两个类合为一个，并用相似度矩阵作为判别函数，相似度低于阈值的类，不再进行合并。