一种图像处理方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种图像处理方法、装置和电子设备，该方法包括：对图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数；计算所述图像的混合连续、离散正交矩；其中，所述混合连续、离散正交矩是以多个正规化后的多项式为基函数的混合正交矩，用于所述图像的特征提取；使用所述混合连续、离散正交矩对所述图像进行特征提取。离散正交矩对所述图像进行特征提取。离散正交矩对所述图像进行特征提取。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置和电子设备


[0001]本公开属于图像处理
，具体涉及一种图像处理方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]在计算机视觉领域，对目标图像的准确识别需要设计目标具有显著表示和区分能力的特征。和传统的二维图像相比较，三维图像提供的目标信息更为丰富具体，尤其是对目标的空间信息的表示。随着计算机、成像技术的发展，三维图像越来越频繁地出现在人们的生活当中。如医疗图像处理中的核磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)，计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)以及三维扫描等。因此，研究针对三维图像的特征设计方法具有重要的现实意义。
[0003]当前，针对三维图像的特征设计提取主要有以下方法。第一类方法是采用三维图像自身的结构特征，如点、面以及轴线等建立目标的特征。这一类特征的建立和目标图像的存储格式紧密联系。常见的三维图像格式， off，obj等包含目标点、面信息，为建立这一类特征提供了便利。这一类方法的主要缺点为特征的维数低，表示能力弱，特征的设计太过依赖文件格式。第二类为基于球谐函数(Spherical Harmonics)的方法。这一类方法将三维图像看成半径不同的球面，在此基础上将不同的球面映射到不同阶数的球谐函数上以此建立图像特征。这一类方法的具有较大的计算量，同时球谐函数的计算也具有一定的复杂度。

技术实现思路

[0004]本公开的目的是提供一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备，用于解决通过现有的针对三维图像的特征设计提取方式提取的特征维数低，表示能力弱，特征的设计太过依赖文件格式以及具有较大的计算量和复杂度的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：
[0006]对图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数；
[0007]计算所述图像的混合连续、离散正交矩；其中，所述混合连续、离散正交矩是以多个正规化后的多项式为基函数的混合正交矩，用于所述图像的特征提取；
[0008]使用所述混合连续、离散正交矩对所述图像进行特征提取。
[0009]可选的，所述对原始图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数，包括：
[0010]获取原始图像的图像坐标(x,y,z)；
[0011]根据变换关系，计算得出变换后的归一化图像坐标(x',y',z')；
[0012]根据所述归一化图像坐标确定所述图像的图像函数；
[0013]其中，所述图像表示为f(x,y,z)，其大小为M
×
N
×
O，即水平X轴方向为M个体素，Y轴方向有N个体素，Z轴方向有O个体素；所述变换关系可通过以下公式表示：
[0014][0015]y'＝y,1≤y≤N，
[0016]z'＝z,1≤z≤O，
[0017]M，N和O均为正整数。
[0018]可选的，所述对原始图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数，还包括：
[0019]获取原始图像的图像坐标(x,y,z)；
[0020]根据变换关系，计算得出变换后的归一化图像坐标(x',y',z')；
[0021]根据所述归一化图像坐标确定所述图像的图像函数；
[0022]其中，所述图像表示为f(x,y,z)，其大小为M
×
N
×
O，即水平X轴方向为M个体素，Y轴方向有N个体素，Z轴方向有O个体素；所述变换关系可通过以下公式表示：
[0023][0024][0025]z'＝z,1≤z≤O，
[0026]M，N和O均为正整数。
[0027]可选的，所述计算所述图像的混合连续、离散正交矩，包括：
[0028]确定所述三维图像正交矩基函数的第一个正交多项式，所述第一正交多项式为所述图像在X方向上的投影函数；
[0029]确定所述三维图像正交矩基函数的第二个正交多项式，所述第二正交多项式为所述图像在Y方向上的投影函数；
[0030]确定所述三维图像正交矩基函数的第三个正交多项式，所述第三正交多项式为所述图像在Z方向上的投影函数；
[0031]其中，所述第一多项式、所述第二多项式和所述第三多项式分别为 Hermite多项式和离散Krawtchouk多项式两类中的一个。
[0032]可选的，
[0033]正规化后的Hermite多项式通过以下公式进行确定：
[0034][0035]其中，为第p阶Hermite多项式，σ为尺度参数，也是高斯函数的标准差。
[0036]正规化后的离散Krawtchouk多项式通过以下公式进行确定：
[0037][0038]其中，N为离散采样点的总数；α为Krawtchouk多项式的控制参数，控制多项式的中
心位置；w(v)为权函数，定义为：
[0039][0040]可选的，所述计算所述图像的混合连续、离散正交矩，还包括：
[0041]将X方向的第一多项式、Y方向的第二多项式和Z方向的第三多项式进行点乘得到所述混合连续正交矩的基函数；其中，将Hermite多项式作为X方向的第一多项式，将离散Krawtchouk多项式作为Y方向的第二多项式和Z方向的第三多项式进行点乘得到混合连续、离散HKKMs正交矩；
[0042]所述混合连续、离散HKKMs正交矩通过以下公式进行确定：
[0043][0044]其中，基函数为三个坐标轴方向正交矩的乘积：
[0045][0046]f'(x',y',z')为原始三维图像坐标变换后对应的新的图像函数，且有：
[0047]f'(x',y',z')＝f(x,y,z).
[0048]其中，所述混合连续、离散HKKMs正交矩A
pqr
采用不同的阶数(p,q,r)确定。
[0049]可选的，所述计算所述图像的混合连续、离散正交矩，还包括：
[0050]将X方向的第一多项式、Y方向的第二多项式和Z方向的第三多项式进行点乘得到所述混合连续正交矩的基函数；其中，将Hermite多项式作为X方向的第一多项式和Y方向的第二多项式，将离散Krawtchouk多项式作为Z方向的第三多项式进行点乘得到混合连续、离散HHKMs正交矩；
[0051]所述混合连续、离散HHKMs正交矩通过以下公式进行确定：
[0052][0053]其中，基函数为三个坐标轴方向正交矩的乘积：
[0054][0055]其中，所述混合连续、离散HHKMs正交矩B
pqr
采用不同的阶数(p,q,r) 确定。
[0056]第二方面，提供一种基于混合连续正交多项式的三维图像特征提取装置，所述装置包括：
[0057]获取模块，用于获取图像坐标的变换关系，根据原始三维图像的图像坐标计算依据所述变换关系变换后的归一化图像坐标，以及根据所述归一化图像坐标获取所述图像的图像矩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数；计算所述图像的混合连续、离散正交矩；其中，所述混合连续、离散正交矩是以多个正规化后的多项式为基函数的混合正交矩，用于所述图像的特征提取；使用所述混合连续、离散正交矩对所述图像进行特征提取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数，包括：获取原始图像的图像坐标(x,y,z)；根据变换关系，计算得出变换后的归一化图像坐标(x',y',z')；根据所述归一化图像坐标确定所述图像的图像函数；其中，所述图像表示为f(x,y,z)，其大小为M
×
N
×
O，即水平X轴方向为M个体素，Y轴方向有N个体素，Z轴方向有O个体素；所述变换关系可通过以下公式表示：y'＝y,1≤y≤N，z'＝z,1≤z≤O，M，N和O均为正整数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述对原始图像进行归一化处理，获取所述图像的图像函数，还包括：获取原始图像的图像坐标(x,y,z)；根据变换关系，计算得出变换后的归一化图像坐标(x',y',z')；根据所述归一化图像坐标确定所述图像的图像函数；其中，所述图像表示为f(x,y,z)，其大小为M
×
N
×
O，即水平X轴方向为M个体素，Y轴方向有N个体素，Z轴方向有O个体素；所述变换关系可通过以下公式表示：向有N个体素，Z轴方向有O个体素；所述变换关系可通过以下公式表示：z'＝z,1≤z≤O，M，N和O均为正整数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述图像的混合连续、离散正交矩，包括：确定所述三维图像正交矩基函数的第一个正交多项式，所述第一正交多项式为所述图像在X方向上的投影函数；确定所述三维图像正交矩基函数的第二个正交多项式，所述第二正交多项式为所述图像在Y方向上的投影函数；确定所述三维图像正交矩基函数的第三个正交多项式，所述第三正交多项式为所述图像在Z方向上的投影函数；其中，所述第一多项式、所述第二多项式和所述第三多项式分别为Hermite多项式和离
散Krawtchouk多项式两类中的一个。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，正规化后的Hermite多项式通过以下公式进行确定：其中，为第p阶Hermite多项式，σ为尺度参数，也是高斯函数的标准差。正规化后的离散Krawtchouk多项式通过以下公式进行确定：正规化后的离散Krawtchouk多项式通过以下公式进行确定：...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨波，史晓娟，
申请(专利权)人：陕西省人民医院，
类型：发明
国别省市：