[发明专利]基于单视图的影像匹配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于单视图影像的影像匹配方法，其特征在于，包括：

获取历史医学影像，基于自适应算法对所述历史医学影像进行二值化处理，得到二值化图像；

从所述二值化图像提取图像轮廓，得到所述图像轮廓对应的黑白像素点阵；

对所述黑白像素点阵进行归一化处理，得到归一化后的轮廓点阵；

基于转向角函数算法，根据所述归一化后的轮廓点阵确定所述历史医学影像对应的图像轮廓线型，并将所述图像轮廓线型转换成转角曲线；以及

将所述医疗信息与所述历史医学影像的转角曲线保存在预设数据库中；

获取当前的单视图影像，获取所述单视图影像的轮廓点阵；

根据所述单视图影像的轮廓点阵从所述预设数据库中匹配历史医学影像及对应的医疗信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述单视图影像的轮廓点阵从所述预设数据库中匹配历史医学影像，包括：

根据所述单视图影像的轮廓点阵确定所述单视图影像的图像轮廓线型；

将所述单视图影像的图像轮廓线型转换成转角曲线，根据所述转角曲线从所述预设数据库中匹配对应的医疗信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述医疗信息中所有的并发症的词频，其中，所述词频等于给定的词条在所述医疗信息对应的类型文件中出现的次数除以所述类型文件中所有的词条的数目；

检索所述预设数据库中中包含所述词条的历史医疗影像的医疗信息，计算所述历史医疗影像的医疗信息的逆向文件频率；

根据所述词频和所述逆向文件频率确定潜在疾病发生的概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述黑白像素点阵进行归一化处理，得到归一化后的轮廓点阵，包括：

通过坐标归一化公式对所述黑白像素点阵的像素点的坐标进行归一化，得到归一化后的轮廓点阵；其中所述坐标归一化公式为：

其中，为黑白像素点阵中像素点的坐标，为黑白像素点阵的像素点的坐标平均值，p_(x,y)为归一化后的轮廓点阵的坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于自适应算法对所述历史医学影像进行二值化处理，得到二值化图像之前，所述方法还包括：

确定所述历史医学影像是否为灰度图像；

若所述历史医学影像不是灰度图像，将所述历史医学影像转化为灰度图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述二值化图像提取图像轮廓，得到所述图像轮廓对应的黑白像素点阵，包括：

遍历所述二值化图像中每个像素点，确定所述二值化图像中每个像素点的像素值是否为0，且与所述像素点相邻的8个像素点的像素值是否为0；

若所述二值化图像中每个像素点的像素值为0，且与所述像素点相邻的8个像素点的像素值为0，将所述每个像素点的像素值设置为1，得到所述图像轮廓对应的黑白像素点阵；

其中，在所述黑白像素点阵中黑点表示图像轮廓。