图像处理方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取待处理内镜图像，该待处理内镜图像中的目标对象位于待处理内镜图像的非预设区域内，然后将待处理内镜图像输入图像补充网络得到参考内镜图像，之后将待处理内镜图像和参考内镜图像输入图像生成网络得到目标内镜图像，使得目标对象位于目标内镜图像的预设区域内，最后将待处理内镜图像和目标内镜图像输入位置识别网络得到目标对象的目标位置信息。基于待处理内镜图像即可自动生成目标对象位于视野中央区域的目标内镜图像，并根据待处理内镜图像和目标内镜图像准确获取目标对象的位置信息，有效缓解当前目标对象的位置识别准确率低的技术问题。象的位置识别准确率低的技术问题。象的位置识别准确率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着医疗技术的不断发展，采用内镜识别机体内的异常情况已成为当前较为成熟可靠的医学手段。
[0003]内镜检查不仅需要医师具备较高的医学水平和临床经验，而且对于医师的身心状态也具有较高要求，若医师在高负荷工作压力下使用内镜进行机体异常检查，很可能会降低内镜检查的质量，例如，由于镜头距离组织部位过近，导致所拍摄的内镜图像中组织部位显示不完整；或者，若目标对象(例如，异常区域)处于组织部位的边缘位置，由于拍摄角度不佳，使得目标对象显示于内镜图像的边缘(即未显示于内镜图像的视野中央)，医师无法根据内镜图像准确判断出目标对象在组织部位中的具体位置，从而导致目标对象的位置识别准确率较低。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，用于缓解当前目标对象的位置识别准确率低的技术问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
[0006]本申请提供一种图像处理方法，包括：
[0007]获取待处理内镜图像；其中，所述待处理内镜图像中的目标对象位于所述待处理内镜图像的非预设区域内；
[0008]将所述待处理内镜图像输入图像补充网络，得到参考内镜图像；
[0009]将所述待处理内镜图像和所述参考内镜图像输入图像生成网络，以生成目标内镜图像；其中，所述目标对象位于所述目标内镜图像的预设区域内；
[0010]将所述待处理内镜图像和所述目标内镜图像输入位置识别网络，得到所述目标对象的目标位置信息。
[0011]其中，所述获取待处理内镜图像的步骤，包括：
[0012]将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，得到中间内镜图像；其中，所述中间内镜图像包括具有所述目标对象的所述初始内镜图像；
[0013]若所述中间内镜图像中的所述目标对象位于所述中间内镜图像的所述非预设区域内，将所述中间内镜图像作为所述待处理内镜图像。
[0014]其中，所述将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，得到中间内镜图像的步骤，包括：
[0015]将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，以通过所述目标对象识别网络对各初始内镜图像进行特征提取，得到初始内镜图像特征；
[0016]若所述初始内镜图像特征为目标对象特征，确定所述初始内镜图像为所述中间内镜图像。
[0017]其中，所述将所述待处理内镜图像输入图像补充网络，得到参考内镜图像的步骤，包括：
[0018]将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，并根据所述组织部位特征确定所述参考内镜图像。
[0019]其中，所述将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，并根据所述组织部位特征确定所述参考内镜图像的步骤，包括：
[0020]将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，若所述组织部位特征为参考组织部位特征，确定与所述参考组织部位特征对应的内镜图像；
[0021]将所述与所述参考组织部位特征对应的内镜图像作为所述参考内镜图像。
[0022]其中，所述将所述待处理内镜图像和所述参考内镜图像输入图像生成网络，以生成目标内镜图像的步骤，包括：
[0023]在所述待处理内镜图像中确定所述目标对象所处区域的区域图像，并提取所述区域图像的组织黏膜特征；
[0024]将所述待处理内镜图像、所述参考内镜图像和所述组织黏膜特征输入所述图像生成网络，以通过所述图像生成网络确定所述目标对象在所述参考内镜图像中的拼接位置，并根据所述拼接位置对所述待处理内镜图像与所述参考内镜图像进行拼接处理，得到拼接图像，并根据所述组织黏膜特征在所述拼接图像中生成组织黏膜对象；
[0025]将具有所述组织黏膜对象的所述拼接图像作为所述目标内镜图像。
[0026]其中，所述位置识别网络包括第一位置识别网络和第二位置识别网络，所述将所述待处理内镜图像和所述目标内镜图像输入位置识别网络，得到所述目标对象的目标位置信息的步骤，包括：
[0027]将所述待处理内镜图像输入所述第一位置识别网络，得到所述目标对象的第一位置信息，并将所述目标内镜图像输入所述第二位置识别网络，得到所述目标对象的第二位置信息；
[0028]根据所述第一位置信息和所述第二位置信息，确定所述目标对象的目标位置信息。
[0029]本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括：
[0030]获取模块，用于获取待处理内镜图像；其中，所述待处理内镜图像中的目标对象位于所述待处理内镜图像的非预设区域内；
[0031]参考内镜图像确定模块，用于将所述待处理内镜图像输入图像补充网络，得到参考内镜图像；
[0032]生成模块，用于将所述待处理内镜图像和所述参考内镜图像输入图像生成网络，以生成目标内镜图像；其中，所述目标对象位于所述目标内镜图像的预设区域内；
[0033]目标位置信息确定模块，用于将所述待处理内镜图像和所述目标内镜图像输入位置识别网络，得到所述目标对象的目标位置信息。
[0034]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载以执行上述任一项图像处理方法中的步骤。
[0035]本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器电性连接，所述存储器用于存储指令和数据，所述处理器用于执行上述任一项图像处理方法中的步骤。
[0036]本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取待处理内镜图像，其中，待处理内镜图像中的目标对象位于待处理内镜图像的非预设区域内，然后将待处理内镜图像输入图像补充网络得到参考内镜图像，之后将待处理内镜图像和参考内镜图像输入图像生成网络以生成目标内镜图像，其中，目标对象位于目标内镜图像的预设区域内，最后将待处理内镜图像和目标内镜图像输入位置识别网络得到目标对象的目标位置信息。基于待处理内镜图像自动生成目标对象位于视野的预设区域内(例如，视野中央)的目标内镜图像，并根据目标对象在待处理内镜图像和目标内镜图像中的位置以准确获取目标对象的位置信息，从而有效提高目标对象的位置识别准确率，进而缓解当前目标对象的位置识别准确率低的技术问题。
附图说明
[0037]下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其它有益效果显而易见。
[0038]图1是本申请实施例提供的图像处理方法的流程示意图。
[0039]图2是本申请实施例提供的图像处理方法的场景示意图。
[0040]图3是本申请实施例提供的图像处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取待处理内镜图像；其中，所述待处理内镜图像中的目标对象位于所述待处理内镜图像的非预设区域内；将所述待处理内镜图像输入图像补充网络，得到参考内镜图像；将所述待处理内镜图像和所述参考内镜图像输入图像生成网络，以生成目标内镜图像；其中，所述目标对象位于所述目标内镜图像的预设区域内；将所述待处理内镜图像和所述目标内镜图像输入位置识别网络，得到所述目标对象的目标位置信息。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理内镜图像的步骤，包括：将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，得到中间内镜图像；其中，所述中间内镜图像包括具有所述目标对象的所述初始内镜图像；若所述中间内镜图像中的所述目标对象位于所述中间内镜图像的所述非预设区域内，将所述中间内镜图像作为所述待处理内镜图像。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，得到中间内镜图像的步骤，包括：将多个初始内镜图像输入目标对象识别网络，以通过所述目标对象识别网络对各初始内镜图像进行特征提取，得到初始内镜图像特征；若所述初始内镜图像特征为目标对象特征，确定所述初始内镜图像为所述中间内镜图像。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述待处理内镜图像输入图像补充网络，得到参考内镜图像的步骤，包括：将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，并根据所述组织部位特征确定所述参考内镜图像。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，并根据所述组织部位特征确定所述参考内镜图像的步骤，包括：将所述待处理内镜图像输入所述图像补充网络，以通过所述图像补充网络提取所述待处理内镜图像中的组织部位特征，若所述组织部位特征为参考组织部位特征，确定与所述参考组织部位特征对应的内镜图像；将所述与所述参考组织部位特征对应的内镜图像作为所述参考内镜图像。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：于红刚，王君潇，吴练练，
申请(专利权)人：武汉大学人民医院湖北省人民医院，
类型：发明
国别省市：