[发明专利]一种图像分割方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

通过近红外二区成像系统获取荧光图像；

通过活体边界分割模型分割出所述荧光图像中的活体目标图像；

根据边缘评估函数对所述荧光图像中的活体目标图像的边界进行计算，得到每个活体目标图像的边界清晰系数；

在所有边界清晰系数中确定出最大边界清晰系数，并根据所述最大边界清晰系数对应的活体目标图像，提取出对应的活体区域；

根据活体区域，将所述活体区域对应的活体荧光区域叠加至原始图像中。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过活体边界分割模型分割出所述荧光图像的活体目标图像之前，所述方法还包括：

根据活体荧光图像中的目标物，对所述荧光图像中的目标物进行标注，得到原始活体荧光图像序列；

将原始活体荧光图像序列划分为训练样本以及测试样本，其中，所述训练样本中包含目标物，所述测试样本中不包含目标物；

通过学习网络对所述训练样本进行模型训练，得到所述活体边界分割模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过学习网络对所述训练样本进行模型训练，得到所述活体边界分割模型，包括：

对所述训练样本进行预处理，得到预处理训练样本，其中，所述预处理至少包括图像去噪处理、像素归一化处理；

将预处理训练样本输入到学习网络对进行模型训练，得到所述活体边界分割模型。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到所述活体边界分割模型之后，所述方法还包括：

获取所述活体图像分割模型处理得到的初分割图像，并对活体图像与初分割图像进行连通域处理，得到连通域处理后的分割结果；

将所述分割结果反馈至所述原始活体荧光图像序列中。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据活体区域，将所述活体区域对应的活体荧光区域叠加至原始图像中，包括：

通过自适应阈值法，在活体区域中分割出荧光区域；

对所述荧光区域进行伪彩处理，并将伪彩处理后的荧光区域叠加到所述原始图像中。

6.一种图像分割系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于通过近红外二区成像系统获取荧光图像；

分割模块，用于通过活体边界分割模型分割出所述荧光图像中的活体目标图像；

计算模块，用于根据边缘评估函数对所述荧光图像中的活体目标图像的边界进行计算，得到每个活体目标图像的边界清晰系数；

处理模块，用于在所有边界清晰系数中确定出最大边界清晰系数，并根据所述最大边界清晰系数对应的活体目标图像，提取出对应的活体区域；根据活体区域，将所述活体区域对应的活体荧光区域叠加至原始图像中。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理模块，还用于根据活体荧光图像中的目标物，对所述荧光图像中的目标物进行标注，得到原始活体荧光图像序列；

将原始活体荧光图像序列划分为训练样本以及测试样本，其中，所述训练样本中包含目标物，所述测试样本中不包含目标物；

通过学习网络对所述训练样本进行模型训练，得到所述活体边界分割模型。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于通过自适应阈值法，在活体区域中分割出荧光区域；

对所述荧光区域进行伪彩处理，并将伪彩处理后的荧光区域叠加到所述原始图像中。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述的方法步骤。