【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种基于图像提取的形态特征测量方法。
技术介绍
1、形态特征是指物体的外部形状、内部结构及其相关细节特征的总和。人体通道形态特征包括大小、形状、走行等。大小主要指整体规模和管径，形状是几何外观，走行是分布路径。这些形态特征正常与否对人体健康至关重要。目前形态特征的应用越来越广泛，特别是在医学影像分析和疾病诊断等领域，包括肿瘤诊断、高血压、冠状动脉疾病等。考虑到不同的形态特征的作用各不相同，现在针对不同的形态特征分别进行了量化，包括分型维度、裂隙度、迂曲度、分支点密度、中心线长度、血管密度、血管直径、血管的拓扑与结构等。这都证明了形态特征的精准量化具有广泛的应用价值。
2、手术机器人作为一种结合了高精度控制与微创手术技术的创新工具，其应用同样离不开形态特征的量化。在手术过程中，复杂多变的血管形态限制了手术机器人的发展与应用，比如，血管形态的不清晰，会对介入路径规划带来挑战。在重构血管形状时，血管曲率会对重构精度产生影响；在机器人静脉采血过程中，提取静脉中心线可以提高静脉血管检测的定位精度和效率，...
【技术保护点】
1.一种基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，对灰度图像进行预处理，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，提取预处理后灰度图像中待测物体的外轮廓线,具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，采用最近邻排序算法对边缘点集P进行排序，并对排序后的点集进行优化生成有序点集，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于图像提取的形态特征测量方...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，对灰度图像进行预处理，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，提取预处理后灰度图像中待测物体的外轮廓线,具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于图像提取的形态特征测量方法，其特征在于，采用最近邻排序算法对边缘点集p进行排序...
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