1.一种基于图像处理算法的相变热图显示系统，包括初始图像预处理模块、相变线提取模块、热图谱的显示模块，其特征在于：所述的初始图像预处理模块包括序列图像位置匹配模块，用于调整因模型偏移所产生的初始序列图像位置偏移，形成归一化的序列图像；所述的相变线提取模块采用融合形状先验特性的相变线跟踪算法，从模型初始轮廓中提取模型相变线；所述的融合形状先验特性的相变线跟踪算法采用基于差分信息且融合形状先验特性的C-V主动轮廓模型，所述的基于差分信息且融合形状先验特性的C-V主动轮廓模型为：2

假定Ω为R 中的有界开集， 为开集的边界，u0：Ω→R是给定的图像，假设图像u0是由有两个灰度值分别近似于常数c1和c2的区域组成，进一步假定要分割的对象的轮廓是Co，对象的点数值为u0(x，y)，那么在对象内部，有u0＝c1，而在对象外部有u0＝c2，则基于差分信息且融合形状先验特性的C-V主动轮廓模型的能量函数为：其中，φ(x，y)是水平集函数，I0(x，y)＝γ·(g(x，y)-k(x，y))，k(x，y)为归一化的序列图像中的初始图像，g(x，y)为归一化的序列图像中后序相变图像，γ为对比度增强的系数，u1，u2，α，λ1，λ2为各项的系数常量。根据欧拉-拉格朗日方程推导出使式(1)极小化的水平集函数φ满足的偏微分方程：其中，φ为当前帧的水平集函数，φl为前帧的水平集函数，φ0为起始帧的水平集函数，H(x)，δ(x)分别为Heaviside函数和Dirac函数，在实际计算中，分别取：ε是一变量，具体取值为1；

所述的融合形状先验特性的相变线跟踪算法包括以下步骤：

1)选取归一化的序列图像的起始帧；

2)通过间隔N帧，自动选取后序帧，通过差分及对比度的调整，得到差分变化的有效信息，完成对水平集函数φ的初始化；

n n

3)根据式(2)计算c1(φi，j)，c2(φi，j)，然后通过计算n+1 n

得到后帧的水平集函数φi，j 。τ为迭代步长，演化水平集函数，φi，j 为当前帧的水n+1 n-1平集函数，φi，j 为后帧的水平集函数，φi，j 为前帧的水平集函数；

4)计算收敛条件 该式表示轮廓上的变化情况。取阈值ξ，若Q

＜ξ，则认为收敛，迭代停止；反之则返回步骤3)继续处理；

5)判别后序帧是不是最后一帧，如果是则退出，得到所需的所有归一化的序列图像的相变过程及精确模型相变线；不是则返回步骤2)继续运行。

2.如权利要求1所述的相变热图显示系统，其特征在于：所述的序列图像位置匹配模块采用基于结构特征的图像匹配算法，所述的基于结构特征的图像匹配算法为：设起始帧特征矩阵用pu表示，待匹配区域某一特征矩阵用qu表示，qu，pu拥有相同的空间大小，边缘特征统计指标为：其中 M为待匹配区域内含有qu的个数，矩阵pu

和qu与ε1，ε2的相乘可以拆分为一系列3×3的矩阵。式(1)中两项分别对应于目标区域和待匹配区域中试验物边缘信息。当特征为u的像素全部出现在待匹配区域中的qu时，θ(p，q)取最小值，此时特征u对该区域的支持程度最高。

3.如权利要求1所述的相变热图显示系统，其特征在于：所述的初始图像预处理模块包括初始轮廓选取模块，用于从归一化的序列图像中选取模型初始轮廓。

4.如权利要求3所述的相变热图显示系统，其特征在于：所述的初始轮廓选取模块采用轮廓提取和轮廓跟踪的边缘查找算法。

5.如权利要求1所述的相变热图显示系统，其特征在于：所述的热图谱的显示模块包括：模型参数输入模块，通过模型与模型初始轮廓大小的对应关系，实现模型参数的调整输入；

热图谱绘制与输出模块，通过模型相变线以及模型参数绘制出模型的热图谱，并进行输出。