1.一种圆形图像的特征提取方法，其特征在于，包括步骤如下：

1)输入彩色图像Image1，将所述彩色图像Image1灰度变换为灰度图像Image2；计算灰度图像Image2中的所有像素点的灰度平均值Ga；所述彩色图像Image1为四个边与圆形图像的轮廓外缘相切的正方形图像；

2)设灰度图像Image2中圆形图像的轮廓半径为r，将灰度图像Image2缩放为半径为R的标准圆形图像Image3；

3)计算标准圆形图像Image3的圆心坐标C(XC，YC)；

4)在标准圆形图像Image3上以圆心C为圆心，做w个同心圆，w个同心圆的半径分别记为r1，r2，…，rm，…，rw；相邻同心圆的半径差值σn≥1；

5)在每一个同心圆上，等间距选取若干个样本点；半径为rm的同心圆上采集的样本点数为pm，则同心圆上所选择的样本点数分别为p1，p2，…，pm，…，pw；每个同心圆上的第一个样本点Ym1选择在圆心的正右侧，即Ym1的y坐标值为R，x坐标值为R+rm，其他样本点以第一个样本点Ym1为基准，逆时针编号；第m个同心圆的第n个样本点Ymn的x坐标和y坐标分别为：

6)计算Ymn坐标的灰度值，存入矩阵，得到w×pw的矩阵MT1；

7)将矩阵MT1的每一行中的pm个元素进行拉伸操作，使每一行的Ampm元素拉伸到所在行的最后一列位置，该行中其余位置的元素值按照线性插值方法计算，生成矩阵MT2；

其余位置的元素值按照线性插值方法计算的具体过程如下：

矩阵MT2第m行第u个元素对应矩阵MT1中第m行第u0＝u×k个元素，其中，缩放系数k＝(pm-1)/(pw-1)；对u0取整记为v，则矩阵MT2中的m行的第u个元素的值为：f＝(u0-v)Amv+(1+v-u0)Am(v+1)；

8)对矩阵MT2二值化处理，得到矩阵MT3；二值化阈值为Ga；

二值化公式为：

将矩阵MT2中每一列元素累加，得到一维矩阵MT4；MT4＝[D1 D2 ... Dpw]；

9)查找矩阵MT4内的最小值元素Dz；z为最小值元素对应的列号；

10)将矩阵MT3中列号小于z的所有列，平移到矩阵MT3的第pw列之后，得到新矩阵MT6；

MT6即为图像Image1的特征矩阵；MT6内的元素为1或0。

2.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤2)中将灰度图像Image2缩放为半径为R的标准圆形图像Image3的方法为，双线性插值算法，缩放比例为R/r。

3.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤5)中，pm＝7×rm。

4.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤6)中，采用双线性插值算法计算Ymn坐标的灰度值。

5.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤7)中，将矩阵MT1中的每一行中的pm个元素进行拉伸操作，是通过双线性插值算法实现。

6.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤8)中，将矩阵MT2中每一列元素累加，得到一维矩阵MT4的计算方法为：MT4＝MT5×MT2，其中，MT5为元素均为1的单行矩阵，列数为w；即MT5＝ones(1,w)。

7.根据权利要求1所述的圆形图像的特征提取方法，其特征在于，所述步骤9)中，当出现连续相同最小值时，选择列号最小的一个元素作为Dz。