形状的突起识别方法、装置以及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种形状的突起识别方法、装置以及计算机设备，其中方法包括：获取含有形状的图片；对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片；将轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长；将所述形状进行平滑处理，计算每个轮廓点所对应的曲率，并根据所述曲率识别所述形状的突起。本发明专利技术的有益效果：通过对含有形状的图片进行归一化处理、平滑处理，计算曲率等，得到每个轮廓点的曲率，再根据曲率得到形状的突起的数目，从而实现通过机器识别形状的突起，加快了识别的速度，并且给出了一个确定的判断规则，使判断结果更具标准化。本发明专利技术适用于智慧医疗领域，可进一步推动智慧城市的建设。

【技术实现步骤摘要】
形状的突起识别方法、装置以及计算机设备
本专利技术涉及智能识别领域，特别涉及一种形状的突起识别方法、装置以及计算机设备。
技术介绍
根据全国癌症报告，甲状腺癌是常见肿瘤，且发病率有逐年上升的趋势。临床实践表明，早发现、早诊断、早治疗是降低甲状腺癌发病率和死亡率的关键。目前，在甲状腺诊疗方面，利用超声检查手段对甲状腺进行临床诊断是较有效的临床筛查手段。其中，恶性结节一般以不规则形状出现，而良性结节较经常为规则形状。一般地，形状规则与否的评价由医生肉眼判断。对于甲状腺形状的突起没有明确的标准，具有较大的主观因素。
技术实现思路
本专利技术的主要目的为提供一种形状的突起识别方法、装置以及计算机设备，旨在解决对于甲状腺形状的突起没有明确的标准，具有较大的主观因素的问题。本专利技术提供了一种形状的突起识别方法，包括：获取含有形状的图片；对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片；通过Canny算子确定所述目标图片中的一个轮廓点作为的初始轮廓点，并对所述初始轮廓点进行坐标标记；按照初始方向并搜索所述初始轮廓点的八邻域像素，将与所述初始轮廓点像素相同的邻域像素确定为下一个轮廓点并进行坐标标记，再根据下一个轮廓点依次搜索所述目标图片的其余轮廓点，直至搜索的轮廓点为所述初始轮廓点；其中所述初始方向为顺时针方向或逆时针方向；将标记的轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长；将所述形状进行平滑处理，对每个轮廓点Γ(x(μ),y(μ))进行所述平滑处理的公式为，其中Γ(x(μ),y(μ))为当前坐标点至所述初始轮廓点的弧长为μ的轮廓点，x(μ)和y(μ)分别表示当前坐标点的横坐标和纵坐标，σ为与所述归一化处理相关的参数，X(μ,σ)、Y(μ,σ)分别代表平滑后当前坐标点的横坐标和纵坐标，x(v+μ)表示弧长偏移距离为v的横坐标，v为一个距离变量，μ表示弧长，且0≤μ≤L，L为所述轮廓周长；通过公式计算每个轮廓点所对应的曲率，并根据所述曲率识别所述形状的突起，其中，Xμ(μ,σ)表示X(μ,σ)对μ的一阶导数，Xμμ(μ,σ)表示X(μ,σ)对μ的二阶导数，Yμ(μ,σ)表示Y(μ,σ)对μ的一阶导数，Yμμ(μ,σ)表示Y(μ,σ)对μ的二阶导数,k(μ,σ)表示所述曲率。进一步地，所述对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片的步骤，包括：将所述图片输入至预训练的RGB模型中，并采集所述图片中的像素点的R颜色通道的数值、G颜色通道的数值和B颜色通道的数值，并根据预设的三值化法将所述指定图片中的像素点的RGB颜色设置为(0，0，0)、(255，255，255)或者(P，P，P)，其中P为大于0且小于255的预设数值，从而获得由三种颜色构成的暂时图片；对所述暂时图片边缘的像素点所对应的RGB颜色的数值进行提取，并统计所述三种颜色中每种颜色各自对应的所述暂时图片边缘的像素点数目；根据所述三种颜色在所述暂时图片边缘的像素点的数目，将所述暂时图片中颜色数目较少的两种颜色所占的暂时区域提取出来；将所述暂时区域的长边和宽边缩放成长宽相等的目标图片。进一步地，所述根据所述曲率识别所述形状的突起的步骤，包括：根据每个所述轮廓点的曲率，将曲率为过零点的轮廓点提取出来作为第一轮廓点，其中第一轮廓点的相邻点的曲率的乘积为负数；提取所述第一轮廓点的a邻域两侧的离散点，所述离散点分别为Pi-a，Pi-a+1，…Pi-1和Pi+1，…Pi+a；其中Pi表示所述第一轮廓点；将所述第一轮廓点Pi与离散点Pi-a的连线记为第一线段，将所述第一轮廓点Pi与离散点Pi+a的连线记为第二线段，然后将所述第一线段的中垂线与所述第二线段的中垂线的交点作为所述第一轮廓点的内切圆圆心；计算所述第一轮廓点以及各离散点至所述内切圆圆心的距离，并取各计算得到的距离的平均值作为所述内切圆的半径；判断所述内切圆的半径是否小于预设值；若是，则判定所述第一轮廓点为所述形状的突起。进一步地，所述判定所述第一轮廓点为所述形状的突起的步骤之后，还包括：计算各所述轮廓点至所述内切圆的第一距离；判断各所述第一距离与所述内切圆的半径的差值是否在预设范围内；将差值在预设范围内对应的轮廓点提取出来，作为第二轮廓点；根据各所述第二轮廓点求得对应的弧长，并根据预设规则获取所述弧长对应的所述形状的突起信息。进一步地，所述将标记的轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长的步骤，包括：获取所述目标图片中的所有像素点；获取所述所有像素点对应的像素值；检测每个所述像素点的像素值是否与相邻像素点的像素值都相同；将与相邻像素点的像素值都相同的所述像素点的像素值进行累加作为第一累加值；将所述目标图片中所有像素点的像素值进行累加得到所述第二累加值，再将所述第二累加值减去所述第一累加值得到所述轮廓周长。进一步地，所述通过公式计算每个轮廓点所对应的曲率，并根据所述曲率识别所述形状的突起的步骤之后，还包括：统计所述形状的突起的数目，并判断所述形状的突起的数目是否超过了突起预设值；若是，则判定所述形状具有目标特征。本专利技术还提供了一种形状的突起的识别装置，包括：图片获取模块，用于获取含有形状的图片；归一化处理模块，用于对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片；初始轮廓点确定模块，用于通过Canny算子确定所述目标图片中的一个轮廓点作为初始轮廓点，并对所述初始轮廓点进行坐标标记；八邻域像素搜索模块，用于按照初始方向并搜索所述初始轮廓点的八邻域像素，将与所述初始轮廓点像素相同的邻域像素确定为下一个轮廓点并进行坐标标记，再根据下一个轮廓点依次搜索所述目标图片的其余轮廓点，直至搜索的轮廓点为所述初始轮廓点；其中所述初始方向为顺时针方向或逆时针方向；轮廓周长求取模块，用于将标记的轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长；平滑处理模块，用于将所述形状进行平滑处理，对每个轮廓点Γ(x(μ),y(μ))进行所述平滑处理的公式为，其中Γ(x(μ),y(μ))为当前坐标点至所述初始轮廓点的弧长为μ的轮廓点，x(μ)和y(μ)分别表示当前坐标点的横坐标和纵坐标，σ为与所述归一化处理相关的参数，X(μ,σ)、Y(μ,σ)分别代表平滑后当前坐标点的横坐标和纵坐标，x(ν+μ)表示弧长偏移距离为v的横坐标，v为一个距离变量，μ表示弧长，且0≤μ≤L，L为所述轮廓周长；曲率计算模块，用于通过公式计算每个轮廓点所对应的曲率，并根据所述曲率识别所述形状的突起，其中，Xμ(μ,σ)表示X(μ,σ)对μ的一阶导数，Xμμ(μ,σ)表示X(μ,σ)对μ的二阶导数，Yμ(μ,σ)表示Y(μ,σ)对μ的一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种形状的突起识别方法，其特征在于，包括：/n获取含有形状的图片；/n对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片；/n通过Canny算子确定所述目标图片中的一个轮廓点作为初始轮廓点，并对所述初始轮廓点进行坐标标记；/n按照初始方向搜索所述初始轮廓点的八邻域像素，将与所述初始轮廓点像素相同的邻域像素确定为下一个轮廓点并进行坐标标记，根据下一个轮廓点依次搜索所述目标图片的其余轮廓点，直至搜索的轮廓点为所述初始轮廓点；其中所述初始方向为顺时针方向或逆时针方向；/n将标记的轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长；/n将所述形状进行平滑处理，对每个轮廓点Γ(x(μ)，y(μ))进行所述平滑处理的公式为，/n

【技术特征摘要】
1.一种形状的突起识别方法，其特征在于，包括：
获取含有形状的图片；
对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片；
通过Canny算子确定所述目标图片中的一个轮廓点作为初始轮廓点，并对所述初始轮廓点进行坐标标记；
按照初始方向搜索所述初始轮廓点的八邻域像素，将与所述初始轮廓点像素相同的邻域像素确定为下一个轮廓点并进行坐标标记，根据下一个轮廓点依次搜索所述目标图片的其余轮廓点，直至搜索的轮廓点为所述初始轮廓点；其中所述初始方向为顺时针方向或逆时针方向；
将标记的轮廓点用坐标进行表示，并根据坐标标记的各轮廓点求得所述目标图片中形状的轮廓周长；
将所述形状进行平滑处理，对每个轮廓点Γ(x(μ)，y(μ))进行所述平滑处理的公式为，






其中Γ(x(μ)，y(μ))为当前坐标点至所述初始轮廓点的弧长为μ的轮廓点，x(μ)和y(μ)分别表示当前坐标点的横坐标和纵坐标，σ为与所述归一化处理相关的参数，X(μ，σ)、Y(μ，σ)分别代表平滑后当前坐标点的横坐标和纵坐标，x(v+μ)表示弧长偏移距离为v的横坐标，v为一个距离变量，μ表示弧长，且0≤μ≤L，L为所述轮廓周长；
通过公式计算每个轮廓点所对应的曲率，并根据所述曲率识别所述形状的突起，其中，Xμ(μ，σ)表示X(μ，σ)对μ的一阶导数，Xμμ(μ，σ)表示X(μ，σ)对μ的二阶导数，Yμ(μ，σ)表示Y(μ，σ)对μ的一阶导数，Yμμ(μ，σ)表示Y(μ，σ)对μ的二阶导数，k(μ，σ)表示所述曲率。


2.如权利要求1所述的形状的突起识别方法，其特征在于，所述对所述图片进行归一化处理得到长宽相等的目标图片的步骤，包括：
将所述图片输入至预训练的RGB模型中，并采集所述图片中的像素点的R颜色通道的数值、G颜色通道的数值和B颜色通道的数值，并根据预设的三值化法将所述指定图片中的像素点的RGB颜色设置为(0，0，0)、(255，255，255)或者(P，P，P)，其中P为大于0且小于255的预设数值，从而获得由三种颜色构成的暂时图片；
对所述暂时图片边缘的像素点所对应的RGB颜色的数值进行提取，并统计所述三种颜色中每种颜色各自对应的所述暂时图片边缘的像素点数目；
根据所述三种颜色在所述暂时图片边缘的像素点的数目，将所述暂时图片中颜色数目较少的两种颜色所占的暂时区域提取出来；
将所述暂时区域的长边和宽边缩放成长宽相等的目标图片。


3.如权利要求1所述的形状的突起识别方法，其特征在于，所述根据所述曲率识别所述形状的突起的步骤，包括：
根据每个所述轮廓点的曲率，将曲率为过零点的轮廓点提取出来作为第一轮廓点，其中，第一轮廓点的相邻点的曲率的乘积为负数；
提取所述第一轮廓点的a邻域两侧的离散点，所述离散点分别为Pi-a，Pi-a+1，…Pi-1和Pi+1，…Pi+a；其中Pi表示所述第一轮廓点；
将所述第一轮廓点Pi与离散点Pi-a的连线记为第一线段，将所述第一轮廓点Pi与离散点Pi+a的连线记为第二线段，然后将所述第一线段的中垂线与所述第二线段的中垂线的交点作为所述第一轮廓点的内切圆圆心；
计算所述第一轮廓点以及各离散点至所述内切圆圆心的距离，并取各计算得到的距离的平均值作为所述内切圆的半径；
判断所述内切圆的半径是否小于预设值；
若是，则判定所述第一轮廓点为所述形状的突起。


4.如权利要求3所述的形状的突起识别方法，其特征在于，所述判定所述第一轮廓点为所述形状的突起的步骤之后，还包括：
计算各所述轮廓点至所述内切圆的第一距离；
判断各所述第一距离与所述内切圆的半径的差值是否在预设范围内；
将差值在预设范围内对应的轮廓点提取出来，作为第二轮廓点；
根据各所述第二轮廓点求得对应的弧长，并根据预设规则获取所述弧长对应的所述形状的突起的信息。


5.如权利要求1所述的形状的突起识别方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，蔡洵，张璐，詹维伟，黄凌云，刘玉宇，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44