[发明专利]一种图像分类方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类图像，所述待分类图像包括多个细胞结构单元；

确定所述细胞结构单元对应的密度检测区域，并计算所述密度检测区域内细胞结构单元的单元密度；

基于所述单元密度对所述待分类图像中的多个细胞结构单元进行聚类，得到多个细胞结构集合；

在所述待分类图像中，确定每个所述细胞结构集合对应的集合区域；

提取所述集合区域中每个所述细胞结构单元对应的单元特征信息；

基于所述单元特征信息、以及每个所述细胞结构单元在所述集合区域中的单元位置信息，构建所述集合区域对应的图结构数据；

对所述图结构数据进行图卷积操作，得到所述集合区域对应的区域特征信息；

基于所述区域特征信息、以及每个所述细胞结构集合在所述待分类图像中的集合位置信息，构建所述待分类图像对应的目标图结构数据；

对所述目标图结构数据进行内容分类操作，得到图像分类结果。

2.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，确定所述细胞结构单元对应的密度检测区域，并计算所述密度检测区域内细胞结构单元的单元密度，包括：

基于所述细胞结构单元在所述待分类图像中的单元位置信息、以及预设半径，确定所述细胞结构单元对应的密度检测区域；

计算所述密度检测区域内细胞结构单元的单元密度。

3.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，基于所述单元密度对所述待分类图像中的多个细胞结构单元进行聚类，得到多个细胞结构集合，包括：

从所述多个细胞结构单元中确定初始细胞结构单元；

当所述初始细胞结构单元对应密度检测区域的单元密度达到预设密度阈值时，确定所述初始细胞结构单元对应的细胞结构集合；

返回执行从所述多个细胞结构单元中确定初始细胞结构单元的步骤，直至确定出所述待分类图像中所有细胞结构集合。

4.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，基于所述区域特征信息、以及每个所述细胞结构集合在所述待分类图像中的集合位置信息，构建所述待分类图像对应的目标图结构数据，包括：

基于每个所述细胞结构集合在所述待分类图像中的集合位置信息、以及相邻细胞结构集合之间的间隔距离，确定多个细胞结构集合之间的关联关系；

基于所述区域特征信息、以及多个细胞结构集合之间的关联关系，构建所述待分类图像对应的目标图结构数据。

5.根据权利要求1所述的图像分类方法，其特征在于，对所述目标图结构数据进行内容分类操作，得到图像分类结果，包括：

对所述目标图结构数据进行图卷积操作，得到卷积后图像；

对所述卷积后图像进行内容分类操作，得到图像分类结果。

6.根据权利要求5所述的图像分类方法，其特征在于，对所述目标图结构数据进行图卷积操作，得到卷积后图像，包括：

确定每个所述细胞结构集合对应的邻居细胞结构集合；

基于图卷积层、以及每个所述细胞结构集合对应的邻居细胞结构集合，提取所述目标图结构数据中每个细胞结构集合对应的集合特征信息；

基于所述集合特征信息，确定所述目标图结构数据对应的卷积后图像。

7.一种图像分类装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待分类图像，所述待分类图像包括多个细胞结构单元；

密度计算模块，用于确定所述细胞结构单元对应的密度检测区域，并计算所述密度检测区域内细胞结构单元的单元密度；

聚类模块，用于基于所述单元密度对所述待分类图像中的多个细胞结构单元进行聚类，得到多个细胞结构集合；

确定模块，用于在所述待分类图像中，确定每个所述细胞结构集合对应的集合区域；

提取模块，用于提取每个所述集合区域对应的区域特征信息；

构建模块，用于基于所述区域特征信息、以及每个所述细胞结构集合在所述待分类图像中的集合位置信息，构建所述待分类图像对应的目标图结构数据；

分类模块，用于对所述目标图结构数据进行内容分类操作，得到图像分类结果。