技术特征：
1.一种目标轮廓的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取参考轮廓和待检测图像；调整所述参考轮廓的参数生成多个梯度模板；将所述待检测图像与每个所述梯度模板进行卷积操作，得到多个卷积图像；根据所述多个卷积图像确定所述待检测图像中的目标轮廓。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整所述参考轮廓的参数生成多个梯度模板，包括：使用椭圆傅里叶描述子将所述参考轮廓用一组参数表示；通过多次改变所述参数的值调整所述参考轮廓的尺寸和/或形状，生成多个梯度模板。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过多次改变所述参数的值调整所述参考轮廓的尺寸和/或形状，生成多个梯度模板的方法，包括以下至少一种：按照放大尺寸的参数值，多次改变所述参数的值放大所述参考轮廓的尺寸，生成多个包含放大尺寸后的参考轮廓的梯度模板；按照缩小尺寸的参数值，多次改变所述参数的值缩小所述参考轮廓的尺寸，生成多个包含缩小尺寸后的参考轮廓的梯度模板；按照调整形状的参数值，多次改变所述参数的值调整所述参考轮廓的形状，生成多个包含调整形状后的参考轮廓的梯度模板。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个卷积图像确定所述待检测图像中的目标轮廓，包括：确定所述多个卷积图像中预设区域范围内的第一响应值；所述第一响应值为所述多个卷积图像中预设区域范围内的最大响应值；将所述第一响应值的点对应的梯度模板作为目标模板；根据所述第一响应值的点和所述目标模板确定所述待检测图像中的目标轮廓。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述多个卷积图像中预设区域范围内的第一响应值，包括：根据所述参考轮廓的尺寸确定所述预设区域范围；获取每个所述卷积图像中所述预设区域范围内的第二响应值；所述第二响应值为每个所述卷积图像中预设区域范围内的最大响应值；比较各所述卷积图像上的第二响应值，并从中筛选出最大的第二响应值作为所述第一响应值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一响应值的点和所述目标模板确定所述待检测图像中的目标轮廓，包括：将所述第一响应值的点作为所述目标轮廓的中心点；根据所述目标模板中包含的轮廓的参数以及所述目标轮廓的中心点，在所述待检测图像上生成所述目标轮廓。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述梯度模板中包括调整参数后的参考轮廓，且所述调整参数后的参考轮廓的内圈所占的灰度值与外圈所占的灰度值之差大于预设灰度阈值。8.一种目标轮廓的检测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取参考轮廓和待检测图像；生成模块，用于调整所述参考轮廓的参数生成多个梯度模板；卷积模块，用于将所述待检测图像与每个所述梯度模板进行卷积操作，得到多个卷积图像；确定模块，用于根据所述多个卷积图像确定所述待检测图像中的目标轮廓。9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结
本申请涉及一种目标轮廓的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法通过获取参考轮廓和待检测图像，调整参考轮廓的参数生成多个梯度模板，再将待检测图像与每个梯度模板进行卷积操作，得到多个卷积图像，然后根据多个卷积图像确定待检测图像中的目标轮廓。上述方法只需要将待检测图像与梯度模板进行卷积操作即可实现待检测图像中待检测对象的目标轮廓检测，相比于传统的使用复杂识别算法进行轮廓检测的方法，检测时间更短，检测速度更快。而且，由于梯度模板是根据参考轮廓生成的，而参考轮廓又是由医生勾画获得的，因此梯度模板获得的方法更加简单，使得上述目标轮廓的检测方法更加简单，易于实现，可以被普及推广应用。用。用。
技术研发人员：田玉洁 张文伟
受保护的技术使用者：武汉中科医疗科技工业技术研究院有限公司
技术研发日：2021.06.24
技术公布日：2021/10/23