(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210650612.X (22)申请日 2022.06.09 (71)申请人 杭州三坛医疗科技有限公司 地址 310030 浙江省杭州市西湖区三墩镇 西园九路8号3幢E座7楼701室 (72)发明人 李明　孔方琦　周迪斌　 (74)专利代理 机构 北京柏杉松知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11413 专利代理师 丁芸　马敬 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G16H 30/00(2018.01) (54)发明名称 一种相似度确定方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明实施例提供了一种相似度确定方法、 装置、 电子设备及存储介质。 包括： 针对参考图像 及浮动图像主体内容， 提取各第一轮廓像素及第 二轮廓像素； 针对各第一轮廓像素， 在浮动图像 中确定其对应的第二轮廓像素为匹配像素； 计算 各匹配像素与第一轮廓像素之间的各高斯分布 相似权重； 高斯分布相似权重为基于相似距离得 到的高斯分布 函数值； 基于各高斯分布相似权重 及第一轮廓像素个数， 确定两图像的相似度。 由 于轮廓像素是针对主体内容提取的， 能最大限度 保留图像中的主体信息， 且根据高斯分布特性， 像素之间距离越小， 高斯分布函数值越大， 使用 高斯分布相似权重衡量两图像的相似度， 能体 现 两幅图像的细小变化， 提高医学图像相似度确定 准确性。 权利要求书3页 说明书15页 附图7页 CN 115035312 A 2022.09.09 CN 115035312 A 1.一种相似度确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取参考图像以及浮动图像； 分别对所述参考图像中的主体 内容以及所述浮动图像中的主体 内容进行轮廓 提取， 得 到所述参考图像的各第一轮廓像素以及所述 浮动图像的各第二轮廓像素； 针对各所述第一轮廓像素， 基于所述第一轮廓像素的坐标以及预设范围， 在所述浮动 图像中确定位于所述第一轮廓像素坐标的所述预设范围内的各第二轮廓像素， 作为所述第 一轮廓像素的各匹配 像素； 针对各所述第 一轮廓像素， 分别计算所述第 一轮廓像素的各匹配像素与所述第 一轮廓 像素之间的各高斯分布相似权重； 其中， 所述高斯分布相似权重为基于相似距离得到的高 斯分布函数值； 基于各所述第 一轮廓像素与其各匹配像素之间的各高斯分布相似权重， 以及所述第 一 轮廓像素个数， 确定所述参考图像与所述浮动图像之间的相似度； 其中， 所述相似度与所述 高斯分布相似权 重正相关， 且与所述第一轮廓像素个数负相关。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述针对各所述第一轮廓像素， 分别计算 所述第一轮廓像素的各匹配 像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分布相似权 重， 包括： 针对各所述第一轮廓像素， 基于所述第一轮廓像素的坐标以及各匹配像素的坐标， 分 别计算所述第一轮廓像素的各匹配 像素与所述第一轮廓像素之间的欧式距离； 针对各所述第 一轮廓像素， 分别以各匹配像素与 所述第一轮廓像素之间的欧式距离为 自变量， 计算高斯分布函数值， 作为所述各匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分 布相似权 重。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述针对各所述第一轮廓像素， 分别以各 匹配像素与所述第一轮廓像素之间的欧式距离为自变量， 计算高斯分布函数值， 作为所述 各匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分布相似权 重之前， 还 包括： 针对各所述第 一轮廓像素， 确定所述第 一轮廓像素的各匹配像素与 所述第一轮廓像素 之间的欧式距离中的最小值， 为所述第一轮廓像素对应的最小欧式距离； 所述针对各所述第 一轮廓像素， 分别以各匹配像素与 所述第一轮廓像素之间的欧式距 离为自变量， 计算高斯分布函数值， 作为所述各匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高 斯分布相似权 重， 包括： 针对各所述第一轮廓像素， 以所述第一轮廓像素对应的最小欧式距离为自变量， 计算 高斯分布函数值， 作为所述第一轮廓像素对应的最大高斯分布相似权 重； 所述基于各所述第 一轮廓像素与其各匹配像素之间的各高斯分布相似权重， 以及所述 第一轮廓像素个数， 确定所述 参考图像与所述 浮动图像之间的相似度， 包括： 计算各所述第 一轮廓像素对应的最大高斯分布相似权重的和， 与所述第 一轮廓像素个 数的商值， 作为所述 参考图像与所述 浮动图像之间的相似度。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述分别对所述参考图像中的主体 内容以 及所述浮动图像中的主体内容进 行轮廓提取， 得到所述参考图像的各第一轮廓像素以及所 述浮动图像的各第二轮廓像素， 包括： 对所述参考图像以及所述浮动图像进行高斯平滑滤波， 得到过滤后 参考图像以及过滤 后浮动图像；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115035312 A 2分别对所述过滤后参考图像中的主体内容以及所述过滤后浮动图像中的主体内容进 行轮廓提取， 得到所述 参考图像的各第一轮廓像素以及所述 浮动图像的各第二轮廓像素。 5.一种相似度确定装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 图像获取模块， 用于获取参 考图像以及浮动图像； 轮廓提取模块， 用于分别对所述参考图像中的主体 内容以及所述浮动图像中的主体 内 容进行轮廓提取， 得到所述参考图像的各第一轮廓像素以及所述浮动图像的各第二轮廓像 素； 匹配像素确定模块， 用于针对各所述第一轮廓像素， 基于所述第一轮廓像素的坐标以 及预设范围， 在所述浮动图像中确定位于所述第一轮廓像素坐标的所述预设范围内的各第 二轮廓像素， 作为所述第一轮廓像素的各匹配 像素； 相似权重计算模块， 用于针对各所述第一轮廓像素， 分别计算所述第一轮廓像素的各 匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分布相似权重； 其中， 所述高斯分布相似权重 为基于相似距离得到的高斯分布函数值； 相似度确定模块， 用于基于各所述第 一轮廓像素与其各匹配像素之间的各高斯分布相 似权重， 以及所述第一轮廓像素个数， 确定所述参考图像与所述浮动图像之 间的相似度； 其 中， 所述相似度与所述高斯分布相似权 重正相关， 且与所述第一轮廓像素个数负相关。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 所述针对各所述第一轮廓像素， 分别计算 所述第一轮廓像素的各匹配 像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分布相似权 重， 包括： 针对各所述第一轮廓像素， 基于所述第一轮廓像素的坐标以及各匹配像素的坐标， 分 别计算所述第一轮廓像素的各匹配 像素与所述第一轮廓像素之间的欧式距离； 针对各所述第 一轮廓像素， 分别以各匹配像素与 所述第一轮廓像素之间的欧式距离为 自变量， 计算高斯分布函数值， 作为所述各匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高斯分 布相似权 重。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 最小欧式距离确定模块， 用于针对各所述第一轮廓像素， 确定所述第一轮廓像素的各 匹配像素与所述第一轮廓像素之间的欧式距离中的最小值， 为所述第一轮廓像素对应的最 小欧式距离； 所述针对各所述第 一轮廓像素， 分别以各匹配像素与 所述第一轮廓像素之间的欧式距 离为自变量， 计算高斯分布函数值， 作为所述各匹配像素与所述第一轮廓像素之间的各高 斯分布相似权 重， 包括： 针对各所述第一轮廓像素， 以所述第一轮廓像素对应的最小欧式距离为自变量， 计算 高斯分布函数值， 作为所述第一轮廓像素对应的最大高斯分布相似权 重； 所述基于各所述第 一轮廓像素与其各匹配像素之间的各高斯分布相似权重， 以及所述 第一轮廓像素个数， 确定所述 参考图像与所述 浮动图像之间的相似度， 包括： 计算各所述第 一轮廓像素对应的最大高斯分布相似权重的和， 与所述第 一轮廓像素个 数的商值， 作为所述 参考图像与所述 浮动图像之间的相似度。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 所述分别对所述参考图像中的主体 内容以 及所述浮动图像中的主体内容进 行轮廓提取， 得到所述参考图像的各第一轮廓像素以及所 述浮动图像的各第二轮廓像素， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115035312 A 3