[发明专利]图像处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取多个待识别图像；

根据预设的混合U-Net网络算法中的编码算法，对所述待识别图像进行二维卷积处理和三维卷积处理，得到初步特征图；其中，所述混合U-Net网络算法包括编码算法和解码算法，所述编码算法和所述解码算法均用于通过残差学习网络在二维卷积层和三维卷积层对图像进行卷积处理；

根据所述解码算法对所述初步特征图进行解码处理，得到目标特征图；其中，所述目标特征图表征通过解码处理得到的多个像素点，多个所述像素点包括目标位置所占用的像素点、以及所述目标位置以外的背景所占用的像素点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的混合U-Net网络算法中的编码算法，对所述待识别图像进行二维卷积处理和三维卷积处理，得到初步特征图，包括：

根据预设的混合U-Net网络算法中编码算法的残差学习网络，在二维卷积层对所述待识别图像进行二维卷积处理，得到二维特征图；其中，所述编码算法的二维卷积层包括2层；

在三维卷积层对所述二维特征图进行三维卷积处理，得到初步特征图；其中，所述编码算法的三维卷积层包括3层。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述解码算法对所述初步特征图进行解码处理，得到目标特征图，包括：

根据所述解码算法中的残差学习网络，在三维卷积层对所述初步特征图进行三维卷积处理，得到三维特征图像；其中，所述解码算法中的三维卷积层包括2层；

在二维卷积层对所述三维特征图进行二维卷积处理，得到卷积特征图；其中，所述解码算法中的二维卷积层包括2层；

利用预设的归一化指数函数，对所述卷积特征图进行卷积处理，得到目标特征图；其中，所述目标特征图表征通过解码处理得到的多个像素点，多个所述像素点包括目标位置所占用的像素点、以及所述目标位置以外的背景所占用的像素点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据预设的混合U-Net网络算法中的编码算法，对所述待识别图像进行二维卷积处理和三维卷积处理，得到初步特征图之后，还包括：

根据预设的空洞卷积算法，对所述初步特征图进行空洞卷积处理，得到第一特征图；其中，所述第一特征图的感受野大于初步特征图的感受野，所述感受野表征第一特征图中局部特征图的像素点在待识别图像上的映射区域。

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：

根据预设的空间位置注意力算法，对所述第一特征图分别进行1×1卷积运算处理，得到多个第二特征图；

对多个所述第二特征图进行尺寸重塑处理、维度变换处理、以及乘法处理，得到第一通道注意力热图；

对所述第一通道注意力热图与所述第一特征图做求和处理，得到第三特征图。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预设的通道注意力算法，对所述第一特征图进行尺寸重塑处理、维度变换处理、以及乘法处理，得到第二通道注意力热图；

对所述第二通道注意力热图与所述第一特征图做求和处理，得到第四特征图。

7.根据权利要求5-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对第三特征图、以及第四特征图进行残差连接处理，并通过预设的线性整流函数进行处理，得到第五特征图；其中，所述第五特征图表征经过多次卷积的初步特征图。