冉隆科

（1.重庆医科大学计算机教研室，重庆400016；2.重庆医科大学法医学及生物信息技术研究室，重庆400016）

角点是图像的一个重要的局部特征，它集中了图像上的很多重要的形状信息。由于角点具有旋转不变性，在没有丢失图像数据信息的条件下，角点是最小化了要处理的数据量，因此角点检测具有极大的实用价值，近年来越来越引起人们的重视。数字图像中的特征主要有边缘特征、区域特征和点特征（其中点特征就是通常所说的角点）[1]。与边缘特征或区域特征相比，点特征指示的数据量明显要少很多：点特征对噪声的敏感也比前两种特征低；在灰度变化或遮掩等情况下，点特征也比边缘特征和区域特征更为可靠：当边缘线断裂或者图像中引入了新内容，边缘特征和区域特征的有效性将会降低，由于特征选取的优劣将直接影响到后续的特征匹配，故制约了这两种特征的应用范围[2]。

在骨龄自动化评定的研究中，对指骨兴趣区的提取，主要是根据定位出的关键点（包括指骨的顶端和谷底点）进行的。通常的方法是依据手掌的形状，依据几何方法进行，这要求拍摄出的骨龄X光图像位置比较标准。而事实上，在拍摄骨龄X光图像时，位置常常与实际情况不相符合。这对采用一般方法来定位指骨关键点显然不适应，本文把角点检测方法技术应用到骨龄X光图像指骨的关键点定位，实验表明，并与传统方法比较，用该方法来定位指骨关键点比较准确，且处理速度快。……