[发明专利]一种皮革纤维MCT序列切片图像的同根区域智能检测方法

权利要求书

1.一种皮革纤维MCT序列切片图像的同根区域智能检测方法，其特征在于，包括：

1)生成遮罩轮廓；

2)对遮罩轮廓进行8-邻域平移择优定位从而实现快速择优定位；

3)由遮罩轮廓线生成目标图像同根区域轮廓像素点集；

4)由像素点集拟合同根区域轮廓线；

所述步骤2)包括：

2-1)确定两图像区域轮廓之间的平均距离：

两像素点(x，y)与(s，t)之间的距离定义为

像素点(x，y)与平面区域轮廓线C之间的距离定义为

设参考遮罩轮廓C₀和目标图像边缘C₁是两条数字图像区域轮廓线，定义C₀到C₁的平均距离为：

其中，|C₀|表示数字图像轮廓线C₀的像素数；

所述C₀与C₁之间的平均距离为

2-2)8-邻域平移参考遮罩最优位置检测算法如下：

将参考遮罩轮廓C₀向8-邻域分别平移一个像素，并分别计算平移后的参考轮廓到目标图像边缘的平均距离，其中平均距离最小的参考轮廓位置为新参考遮罩轮廓；

2-3)参考遮罩轮廓最优位置快速平移检测算法：

按照步骤2-2)方法继续进行迭代计算，在有限步内得到最优遮罩轮廓，最后得到的最优遮罩轮廓作为目标图像的轮廓；

所述步骤3)由遮罩轮廓线生成目标图像同根区域轮廓像素点集的方法为：以参考遮罩轮廓为母版，按照平均距离最小准则检测目标图像的同根区域轮廓像素点集；

所述步骤3)的具体步骤为：

设C₀是参考遮罩轮廓，C₁是目标图像边缘，δ是给定正数，对C₀中每一个像素点(x，y)，记

其中，P_{x，y，n，δ}表示C₁上到像素点(x，y)距离小于δ的且距离最短的点构成的所述像素点集；

P_n，δ为由最优遮罩轮廓生成的轮廓像素点集，若P_{x，y，n，δ}≠Φ，则否则，(x，y)∈P_n，δ。

2.根据权利要求1所述一种皮革纤维MCT序列切片图像的同根区域智能检测方法，其特征在于，所述步骤1)生成遮罩轮廓包括：

1-1)轮廓提取：对去噪后的MCT断层扫描图像的二值化图像进行边缘提取；

1-2)制作参考轮廓

在步骤1-1)获得的目标图像轮廓中选定参考轮廓。

3.根据权利要求2所述一种皮革纤维MCT序列切片图像的同根区域智能检测方法，其特征在于，所述步骤1)生成遮罩轮廓还包括：

1-3)自动校准参考轮廓线

对步骤1-2)中选定参考轮廓线上的每一像素点，在给定搜索半径δ内搜索图像边缘线，以确定新的轮廓生成点：如果没有新的轮廓生成点，则以原参考轮廓线上的点作为新的轮廓生成点，然后用三次样条曲线拟合新的轮廓生成点，从而生成新的参考轮廓线，即参考遮罩轮廓。

4.根据权利要求1所述一种皮革纤维MCT序列切片图像的同根区域智能检测方法，其特征在于，所述步骤4)由轮廓生成像素点拟合同根区域轮廓线的方法为：

若P_n，δ＝Φ，则C₀作为目标图像轮廓；

否则，用三次样条函数拟合P_n，δ生成一条连续的数字曲线，由它替代C₀作为新的参考遮罩轮廓，并计算新参考轮廓到目标图像边缘线的平均距离：取平均距离最小的参考遮罩轮廓作为最新参考遮罩轮廓；

直到不再生成新的参考遮罩轮廓或参考遮罩轮廓达到预定次数为止；

最终的参考轮廓线即为目标图像中同根区域的轮廓线。