[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对待处理的第一图像进行第一分割处理，得到第一图像中的目标的第一分割结果，第一分割结果包括目标所在的第一图像区域；根据第一分割结果，对第一图像进行第二分割处理，得到目标的第二分割结果，第二分割结果包括目标的类别以及各类别的目标所在的第二图像区域；根据第一分割结果及第二分割结果，确定目标的异常区域及所述异常区域的类别。根据本公开实施例，能够在无需人工干预的情况下，实现了图像中目标的异常区域的自动分割，提高了分割的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在计算机视觉技术领域，图像中异常区域检测的应用非常广泛，例如，在医学影像中异常区域的识别是疾病诊断的基础。现有技术中，主要以医生判读医学影像识别异常区域为主，比较依赖医生的诊断水平和临床经验。然而，医生的培养成本高，医生的水平可能会参差不齐，部分医生的误诊率和漏诊率比较高。而且依赖医生诊断会存在诊断耗时长，需要额外的交流成本，以及无法随时待命等缺点。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：对待处理的第一图像进行第一分割处理，得到所述第一图像中的目标的第一分割结果，所述第一分割结果包括所述目标所在的第一图像区域；根据所述第一分割结果，对所述第一图像进行第二分割处理，得到所述目标的第二分割结果，所述第二分割结果包括所述目标的类别以及各类别的目标所在的第二图像区域；根据所述第一分割结果及所述第二分割结果，确定所述目标的异常区域及所述异常区域的类别。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一分割结果及所述第二分割结果，确定所述目标的异常区域及所述异常区域的类别，包括：对所述第一图像区域进行提取中线处理，得到所述目标的中线；根据所述中线上各个点的狭窄率，从所述第一图像区域中确定出异常区域；根据所述异常区域所在的第二图像区域，确定所述异常区域的类别。

在一种可能的实现方式中，根据所述中线上各个点的狭窄率，从所述第一图像区域中确定出异常区域，包括：获取所述中线上的第一目标点的狭窄率，其中，所述第一目标点为所述中线上的任意一点，所述第一目标点的狭窄率为参考半径与所述第一目标点的半径之间的比值，所述参考半径为与所述第一目标点相邻的多个点的半径中的最小值；在所述中线上存在狭窄率小于或等于第一阈值的第二目标点的情况下，根据所述第二目标点的位置，从所述第一图像区域中确定出异常区域。

在一种可能的实现方式中，根据所述异常区域所在的第二图像区域，确定所述异常区域的类别，包括：在所述异常区域对应多个第二图像区域情况下，分别确定所述异常区域在对应的各个第二图像区域中的异常像素数量；将异常像素数量最多的第二图像区域的类别，确定为所述异常区域的类别。

在一种可能的实现方式中，对第一图像进行第一分割处理，得到所述第一图像中的目标的第一分割结果，包括：根据第一预设尺寸，对所述第一图像进行切割，得到所述第一采样图像块；将所述第一采样图像块输入第一分割网络中进行分割，得到所述第一采样图像块的分割结果；对多个第一采样图像块的分割结果进行融合，得到所述第一分割结果。

在一种可能的实现方式中，根据所述第一分割结果，对所述第一图像进行第二分割处理，得到所述目标的第二分割结果，包括：对所述第一图像与所述第一分割结果进行融合，得到第二图像；根据第二预设尺寸，从所述第二图像中切割出待处理的区域图像；将所述区域图像输入第二分割网络中进行分割，得到所述区域图像的区域分割结果；对所述区域分割结果与所述第二图像进行融合，得到所述第二分割结果。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对初始图像进行归一化处理，得到归一化后的第三图像；根据所述目标所在的图像区域，从所述第三图像中切割出待处理的第一图像。