[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质和电子设备

说明书

本公开涉及一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将待处理图像划分为第一数量个切片区域，对每个切片区域进行特征提取，以得到每个切片区域的区域特征，根据选择矩阵和每个切片区域的区域特征，将第一数量个切片区域划分为第二数量个分组，选择矩阵用于表征每个切片区域被分配到每个分组的分配概率，根据第二数量个分组，生成第二数量个目标区域。本公开通过选择矩阵和待处理图像划分的每个切片区域的区域特征，对全部切片区域进行分组，并根据分组结果，智能地确定待处理图像中的第二数量个目标区域，不需要人工参与，能够提高对目标区域的识别效率和准确度。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

恶性肿瘤是威胁人类健康的主要疾病之一，长期以来，对恶性肿瘤的研究一直是医学界的重要课题。病理图像作为一种临床诊断的重要手段，被广泛应用于对肿瘤情况的判断，医生可以通过识别病理图像中各种类型的区域(例如，正常区域、肿瘤区域和肿瘤微环境区域等)并进行分析，来判断病人的肿瘤情况。然而，随着病人数量的增加，以及专业病理学医生数量的匮乏，通过人工识别病理图像中各种类型的区域，效率低下。并且，要识别病理图像中各种类型的区域，对医生的能力和经验要求较高，容易造成误判或漏判。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供了一种图像处理方法、装置、存储介质和电子设备。

为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，所述方法包括：

将待处理图像划分为第一数量个切片区域，每个所述切片区域内包括的像素数量相同；

对每个所述切片区域进行特征提取，以得到每个所述切片区域的区域特征；

根据选择矩阵和每个所述切片区域的区域特征，将第一数量个所述切片区域划分为第二数量个分组；所述选择矩阵用于表征每个所述切片区域被分配到每个所述分组的分配概率；

根据第二数量个所述分组，生成第二数量个目标区域；每个所述目标区域对应一个所述分组，每个所述目标区域由对应的所述分组内包括的所述切片区域组成。

可选地，所述对每个所述切片区域进行特征提取，以得到每个所述切片区域的区域特征，包括：

利用尺度不变特征变换SIFT算法，提取每个所述切片区域的SIFT特征；

确定每个所述切片区域对应的灰度共生矩阵GLCM，并根据所述GLCM确定该切片区域的GLCM特征；

将每个所述切片区域的所述SIFT特征和所述GLCM特征，作为该切片区域的所述区域特征。

可选地，所述根据选择矩阵和每个所述切片区域的区域特征，将第一数量个所述切片区域划分为第二数量个分组，包括：

根据所述选择矩阵，确定将所述第一数量个切片区域分配到第二数量个初始分组的第三数量种分组结果；每种所述分组结果用于指示每个所述初始分组包括的所述切片区域；

根据每种所述分组结果中每个所述初始分组中包括的所述切片区域的区域特征，从第三数量种所述分组结果中选取最优分组结果；

根据所述最优分组结果更新所述选择矩阵，并重复执行所述根据所述选择矩阵，确定将所述第一数量个切片区域分配到第二数量个初始分组的第三数量种分组结果，至所述根据所述最优分组结果更新所述选择矩阵的步骤，直至所述最优分组结果满足预设的分组结束条件；

按照所述最优分组结果对第一数量个所述切片区域进行划分，以得到第二数量个所述分组。

可选地，所述根据所述选择矩阵，确定将所述第一数量个切片区域分配到第二数量个初始分组的第三数量种分组结果，包括：