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摘要：本发明涉及脑部CT图像分析处理领域，尤其涉及一种基于傅里叶变换的脑部CT图像多目标快速识别方法，包括：采集实时脑部CT图像；利用所述实时脑部CT图像进行区域分割处理得到实时脑部CT图像的区域分割处理结果；利用所述区域分割处理结果基于傅里叶变换得到脑部CT图像多目标快速识别结果，将外部固定硬件考虑至图像验证过程，对脑部CT图像进行区域划分处理后，将外部固定硬件作为验证基准，建立了合理参考系，对脑部CT图像进行图像分析、结果验证以及方案自检迭代的多目标处理过程，提升输出结果准确性与发现问题并快速定位的能力。

主权项：1.一种基于傅里叶变换的脑部CT图像多目标快速识别方法，其特征在于，包括：S1、采集实时脑部CT图像；S1-1、基于立体定向头架采集固定点位脑部CT图像；S1-2、根据脑部中心点为原点建立三维立体坐标系；S1-3、利用所述立体定向头架根据三维立体坐标系获取立体定向头架的顶点坐标建立外部辅助坐标集；S1-4、利用所述固定点位脑部CT图像与外部辅助坐标集作为实时脑部CT图像；S2、利用所述实时脑部CT图像进行区域分割处理得到实时脑部CT图像的区域分割处理结果；S2-1、利用所述实时脑部CT图像的固定点位脑部CT图像获取实时脑部CT图像的像素过渡趋势；S2-1-1、根据所述实时脑部CT图像的固定点位脑部CT图像获取对应图像全部像素；S2-1-2、判断所述图像全部像素对应各像素点的相邻像素点是否一致，若是，则不进行处理，否则，利用所述相邻像素点不一致的像素点作为邻接过渡像素点，并执行S2-1-3；S2-1-3、根据所述邻接过渡像素点获取对应全部不一致相邻像素点分别建立过渡映射作为实时脑部CT图像的初始像素过渡趋势；S2-1-4、判断所述实时脑部CT图像的初始像素过渡趋势是否存在重复邻接过渡像素点，若是，则删除实时脑部CT图像的初始像素过渡趋势对应重复邻接过渡像素点作为实时脑部CT图像的像素过渡趋势，否则，保留当前实时脑部CT图像的初始像素过渡趋势作为实时脑部CT图像的像素过渡趋势；其中，所述图像全部像素对应灰度值分类为0、255与1-254；S2-2、利用所述实时脑部CT图像的像素过渡趋势获取实时脑部CT图像的过渡趋势特征；S2-2-1、利用所述实时脑部CT图像的像素过渡趋势根据三维立体坐标系获取对应像素过渡趋势向量；S2-2-2、根据所述三维立体坐标系获取邻接过渡像素点的坐标作为像素过渡趋势基准点；S2-2-3、基于Matlab建立像素过渡趋势基准点的连线函数作为像素过渡趋势函数；S2-2-4、利用所述像素过渡趋势向量、像素过渡趋势基准点与像素过渡趋势函数作为实时脑部CT图像的过渡趋势特征；S2-3、根据所述实时脑部CT图像的过渡趋势特征进行区域分割处理得到实时脑部CT图像的区域分割处理结果；S2-3-1、利用所述实时脑部CT图像的过渡趋势特征对应像素过渡趋势函数对实时脑部CT图像进行区域分割处理得到实时脑部CT图像的初始分割区域；S2-3-2、判断相邻所述实时脑部CT图像的初始分割区域是否包含实时脑部CT图像的过渡趋势特征对应像素过渡趋势向量的端点，若是，则执行S2-3-3，否则，删除当前初始分割区域，并返回S2-1-2；S2-3-3、判断所述实时脑部CT图像的过渡趋势特征对应像素过渡趋势基准点是否位于同一实时脑部CT图像的初始分割区域，若是，则利用所述实时脑部CT图像的初始分割区域作为实时脑部CT图像的区域分割处理结果，否则，调整所述实时脑部CT图像的过渡趋势特征对应像素过渡趋势基准点位于同一实时脑部CT图像的初始分割区域作为实时脑部CT图像的区域分割处理结果；S3、利用所述区域分割处理结果基于傅里叶变换得到脑部CT图像多目标快速识别结果。

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