[发明专利]生物对象分割方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种生物对象分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待进行生物对象分割的目标图像；

将所述目标图像输入到已训练的特征提取模型中进行特征提取，得到目标特征图；

根据所述目标特征图以及已训练的分割模型进行图像分割，得到包括生物对象的目标分割区域；

从所述目标特征图中获取所述目标分割区域所对应的分割特征图；

将所述分割特征图输入到已训练的生物对象分割质量评估模型进行质量评估，得到所述目标分割区域对应的分割可能度；

基于所述分割可能度确定所述目标图像的生物对象分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标特征图以及已训练的分割模型进行图像分割，得到包括生物对象的目标分割区域包括：

将所述目标特征图输入到已训练的生物对象检测模型中，确定包括生物对象的生物对象区域；

从所述目标特征图中获取所述生物对象区域所对应的生物对象特征图；

将所述生物对象特征图输入到已训练的分割模型进行图像分割，分割得到包括所述生物对象的目标分割区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述生物对象特征图输入到已训练的分割模型进行图像分割，分割得到包括所述生物对象的目标分割区域包括：

将所述生物对象特征图输入到已训练的分割模型中，所述分割模型输出所述生物对象区域中各个像素点属于生物对象的概率；

基于各个所述像素点属于生物对象的概率分割得到包括所述生物对象的目标分割区域。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生物对象区域是基于所述生物对象检测模型输出的区域检测概率得到的，所述基于所述分割可能度确定所述目标图像的生物对象分割结果包括：

通过所述区域检测概率对所述分割可能度进行调整，得到调整后的分割可能度；

当调整后的分割可能度大于第一概率阈值时，确定所述目标分割区域为生物对象所在的图像区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取调整后的分割可能度大于第一概率阈值的目标分割区域，组成当前对象区域集合；

获取当前对象区域集合中调整后的分割可能度最大的对象区域，作为对比对象区域；

获取所述对比对象区域与当前对象区域集合中其他对象区域的区域重合度；

从当前对象区域集合中滤除区域重合度大于重合度阈值的其他对象区域，得到更新的当前对象区域集合；

重复获取当前对象区域集合中调整后的分割可能度最大的对象区域，作为对比对象区域的步骤，直至对象区域获取完毕，基于当前对象区域集合所包括的对象区域对所述目标图像进行标注，得到标注后的目标图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型是通过目标训练图像训练得到的，得到所述目标训练图像的步骤包括：

获取初始训练图像以及生物对象图像；

将所述生物对象图像与所述初始训练图像进行融合，将融合得到的图像作为所述目标训练图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述生物对象图像与所述初始训练图像进行融合，将融合得到的图像作为所述目标训练图像包括：

获取所述初始训练图像对应的融合区域；

将所述融合区域各个像素点对应的像素值，与所述生物对象图像中对应位置的像素点的像素值进行加权，得到加权像素值；

利用所述加权像素值替换所述融合区域的像素值，得到所述目标训练图像。