【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脊椎特征点识别，尤其涉及一种基于harris的脊椎特征点自动识别方法。
技术介绍
1、harris算法通过局部像素窗口内的灰度变化来检测图像中的角点，这些角点通常对应于图像中的重要结构，在脊椎图像中，脊椎骨的边缘和角点常常是关键特征，用以描述骨骼结构，harris脊椎特征点自动识别方法通过结合harris算法的角点检测和图像梯度信息，能够有效地识别脊椎骨的关键特征点，为医学图像分析、领域提供了可靠的自动化工具。然而传统的基于harris的脊椎特征点自动识别方法存在着对脊椎特征点功能协调分析不精确以及对脊椎结构缺乏精细化认知的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于harris的脊椎特征点自动识别方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于harris的脊椎特征点自动识别方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：利用电子计算机断层扫描设备对脊椎样本进行结构扫描，得到脊椎样本结构图；对脊椎样本结构图进行脊椎连接区域分割，得到脊椎连
【技术保护点】
1.一种基于Harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于Harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于Harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于Harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤S25包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于Harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤254中的关节运动负荷算法如下所示：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于harris的脊椎特征点自动识别方法，其特征在于，步骤254中的关节运动负荷算法如下所示：
6.根据权利...
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