1.一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取耳部灰度图像序列；在耳部灰度图像序列中，获取每帧耳部灰度图像中的若干条边缘线以及每个边缘像素点的梯度方向；

根据每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的所有像素点之间的差异，得到每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的若干个特征点；

根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线的所有相邻特征点的距离，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点的内角值；

根据相邻帧耳部灰度图像的边缘线的特征点数量之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的若干个参考匹配边缘线；根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线与对应的每个参考匹配边缘线的所有特征点的内角值之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点在每个参考匹配边缘线的匹配点；

根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线的特征点的数量与每个边缘线的所有特征点在每个参考匹配边缘线的匹配点的数量之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的若干个非光照边缘线；

根据每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线的每个边缘像素点在梯度方向相邻的像素点的灰度值的差异，得到每帧耳部灰度图像的若干个穿孔边缘；

所述根据每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的所有像素点之间的差异，得到每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的若干个特征点，包括的具体步骤如下：根据链码序列的获取方式对每帧耳部灰度图像中的每条边缘线进行运算，得到每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的耳部边缘线链码序列；

根据导数链码的获取方式对每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的耳部边缘线链码序列进行运算，得到每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的导数链码序列；

将每帧耳部灰度图像中的每条边缘线的导数链码序列中的导数链码值不为0的边缘像素点记为选中点；

在第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线中，当第 个选中点与下一个选中点之间的边缘像素点的数量大于等于预设的第一经验阈值时，将第 个选中点，记为第 个边缘线的特征点；

所述根据每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线的每个边缘像素点在梯度方向相邻的像素点的灰度值的差异，得到每帧耳部灰度图像的若干个穿孔边缘，包括的具体步骤如下：在第 帧耳部灰度图像的第 个非光照边缘线上，以第 个边缘像素点为起点，沿着第个边缘像素点的梯度方向和梯度方向的反方向分别选取前 个像素点，并依照选取顺序分别构建成序列，将这两个序列，分别记为第 个边缘像素点的左序列和右序列；其中，为预设的数量阈值；

根据每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线的每个边缘像素点的左序列和右序列中的像素点的灰度值的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线是穿孔边缘的可能性；

当 大于预设的第五经验阈值时，将第 帧耳部灰度图像的第 个非光照边缘线，记为穿孔边缘；其中， 为第 帧耳部灰度图像的第 个非光照边缘线是穿孔边缘的可能性；

所述根据每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线的每个边缘像素点的左序列和右序列中的像素点的灰度值的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个非光照边缘线是穿孔边缘的可能性对应的具体计算公式为：其中， 表示第 帧耳部灰度图像的第 个非光照边缘线的第 个边缘像素

点的左序列的所有像素点灰度值的和值； 表示第 帧耳部灰度图像的第

个非光照边缘线的第 个边缘像素点的右序列的所有像素点灰度值的和值； 表示第帧耳部灰度图像的第 个非光照边缘线的像素点的数量； 表示线性归一化函数；

表示绝对值。

2.根据权利要求1所述一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，所述根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线的所有相邻特征点的距离，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点的内角值对应的具体计算公式为：其中， 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点的内角值；

表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点与其第一个相邻的特征点之间的距离； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点与其第二个相邻的特征点之间的距离； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点相邻的两个特征点之间的距离； 表示反正弦函数。

3.根据权利要求1所述一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，所述根据相邻帧耳部灰度图像的边缘线的特征点数量之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的若干个参考匹配边缘线，包括的具体步骤如下：当第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线与第 帧耳部灰度图像相邻的任意一帧耳部灰度图像的第 个边缘线的特征点的数量的差值的绝对值小于预设的第二经验阈值时，将第帧耳部灰度图像相邻的任意一帧耳部灰度图像的第 个边缘线，记为第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的参考匹配边缘线。

4.根据权利要求1所述一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，所述根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线与对应的每个参考匹配边缘线的所有特征点的内角值之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点在每个参考匹配边缘线的匹配点，包括的具体步骤如下：根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线与对应的每个参考匹配边缘线的所有特征点的内角值之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点与每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个参考匹配边缘线的每个特征点的匹配度；

将第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第m个特征点与第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线的第 个特征点的匹配度作为 ，当 大于预设的第三经验阈值时，将第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线的第 个特征点，记为第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点在第 个参考匹配边缘线的候选匹配点；

在第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点在第 个参考匹配边缘线的所有候选匹配点中，将与第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点匹配度最大的候选匹配点，记为在第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点在第 个参考匹配边缘线的匹配点。

5.根据权利要求4所述一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，所述根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线与对应的每个参考匹配边缘线的所有特征点的内角值之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个特征点与每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个参考匹配边缘线的每个特征点的匹配度对应的具体计算公式为：其中， 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点的内角值；

表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线的第 个特征点的内角值； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个特征点和相邻的所有特征点的内角值的和； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线的第 个特征点和相邻的所有特征点的内角值的和； 表示绝对值；

表示线性归一化函数。

6.根据权利要求1所述一种耳鼻喉检查图像智能分割方法，其特征在于，所述根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线的特征点的数量与每个边缘线的所有特征点在每个参考匹配边缘线的匹配点的数量之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的若干个非光照边缘线，包括的具体步骤如下：根据每帧耳部灰度图像的每个边缘线的特征点的数量与每个边缘线的所有特征点在每个参考匹配边缘线的匹配点的数量之间的差异，得到每帧耳部灰度图像的每个边缘线与每帧耳部灰度图像的每个边缘线的每个参考匹配边缘线的边缘匹配度对应的具体计算公式为：其中， 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线与第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线的边缘匹配度； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的特征点的数量； 表示第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的所有特征点在第 个参考匹配边缘线的匹配点的数量； 表示线性归一化函数； 表示绝对值；

当 大于预设的第四经验阈值时，将第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的第 个参考匹配边缘线，记为第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的匹配边缘；

当第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线的匹配边缘的数量大于等于预设的匹配数量阈值时，将第 帧耳部灰度图像的第 个边缘线，记为非光照边缘线。

7.一种耳鼻喉检查图像智能分割系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑6任一项所述的一种耳鼻喉检查图像智能分割方法的步骤。