图像分割方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取包含待分割对象的原始图像。然后，根据该原始图像，确定待分割对象对应的第一待处理图像。其中，第一待处理图像的分辨率高于原始图像的分辨率。再对参考对象对应的模板图像和第一待处理图像进行配准，以得到第一待处理图像中的待分割对象的分割结果。其中，模板图像包含参考对象的体素数据以及参考对象的分割结果，待分割对象和参考对象的类型相同、形状不同。即通过对模板图像和第一待处理图像进行图像配准的方法，分割装置可以直接得到第一待处理图像中的待分割对象的分割结果，无需依赖于技术人员的手动标注，从而提高图像分割的效率。从而提高图像分割的效率。从而提高图像分割的效率。

【技术实现步骤摘要】
图像分割方法、装置、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像分割方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程，主要应用在机器视觉、人脸识别、遥感图像中定位物体(道路、森林等)以及医学影像等领域。
[0003]图像分割的过程实际上是一个添加分割标签的过程，即对不同分割区域赋予不同强度值的标签。为了保证图像分割的准确性，传统的图像分割大多是由技术人员手动完成，这种方式不仅成本高、耗费大量时间，还过度依赖于技术人员的技术和经验。因此，如何提高图像分割的效率是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种图像分割方法、装置、设备和存储介质，用以提高图像分割的效率。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种图像分割方法，包括：
[0006]获取包含待分割对象的原始图像；
[0007]根据所述原始图像，确定所述待分割对象对应的第一待处理图像，所述第一待处理图像的分辨率高于所述原始图像的分辨率；
[0008]对参考对象对应的模板图像和所述第一待处理图像进行配准，以得到所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，所述模板图像包含所述参考对象的体素数据以及所述参考对象的分割结果，所述待分割对象和所述参考对象的类型相同、形状不同。
[0009]第二方面，本专利技术实施例提供一种图像分割装置，包括：
>[0010]获取模块，用于获取包含待分割对象的原始图像；
[0011]确定模块，用于根据所述原始图像，确定所述待分割对象对应的第一待处理图像，所述第一待处理图像的分辨率高于所述原始图像的分辨率；
[0012]配准模块，用于对参考对象对应的模板图像和所述第一待处理图像进行配准，以得到所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，所述模板图像包含所述参考对象的体素数据以及所述参考对象的分割结果，所述待分割对象和所述参考对象的类型相同、形状不同。
[0013]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现上述第一方面中的图像分割方法。该电子设备还可以包括通信接口，用于与其他设备或通信网络通信。
[0014]第四方面，本专利技术实施例提供了一种非暂时性机器可读存储介质，所述非暂时性
机器可读存储介质上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器至少可以实现如第一方面所述的图像分割方法。
[0015]本专利技术实施例提供的图像分割方法，首先，获取包含待分割对象的原始图像。然后，根据该原始图像，确定待分割对象对应的第一待处理图像。其中，第一待处理图像的分辨率高于原始图像的分辨率。再对参考对象对应的模板图像和第一待处理图像进行配准，以得到第一待处理图像中的待分割对象的分割结果。其中，模板图像包含参考对象的体素数据以及参考对象的分割结果，待分割对象和参考对象的类型相同、形状不同。即通过对模板图像和第一待处理图像进行图像配准的方法，分割装置可以直接得到第一待处理图像中的待分割对象的分割结果，无需依赖于技术人员的手动标注，从而提高图像分割的效率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种图像分割方法的流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例提供的另一种图像分割方法的流程图；
[0019]图3为本专利技术实施例提供的一种生成第一待处理图像的结构示意图；
[0020]图4为本专利技术实施例提供的又一种图像分割方法的流程图；
[0021]图5为本专利技术实施例提供的一种用于配准的深度学习模型的结构示意图；
[0022]图6为本专利技术实施例提供的又一种图像分割方法的流程图；
[0023]图7为本专利技术实施例提供的图像分割方法应用在医学场景下的示意图；
[0024]图8为本专利技术实施例提供的一种图像分割装置的结构示意图；
[0025]图9为与图8所示实施例提供的图像分割装置对应的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。
[0028]应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0029]取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于识别”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如
果识别(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当识别(陈述的条件或事件)时”或“响应于识别(陈述的条件或事件)”。
[0030]还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0031]下面结合附图对本专利技术的一些实施方式作详细说明。在各实施例之间不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，下述各方法实施例中的步骤时序仅为一种举例，而非严格限定。
[0032]在对本专利技术各实施例提供的图像分割方法进行详细描述之前，还可以对图像分割的应用场景进行示意性描述：
[0033]正如
技术介绍
中介绍的，在实际中，图像分割方法可以应用在遥感图像中定位物体，也可以应用在医学影像等领域。以遥感图像中定位物体为例，遥本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：获取包含待分割对象的原始图像；根据所述原始图像，确定所述待分割对象对应的第一待处理图像，所述第一待处理图像的分辨率高于所述原始图像的分辨率；对参考对象对应的模板图像和所述第一待处理图像进行配准，以得到所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，所述模板图像包含所述参考对象的体素数据以及所述参考对象的分割结果，所述待分割对象和所述参考对象的类型相同、形状不同。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像，确定所述待分割对象对应的第一待处理图像，包括：根据所述原始图像的处理结果确定第二待处理图像，所述处理结果的分辨率高于所述原始图像的分辨率；对所述第二待处理图像和所述处理结果进行配准，以生成所述第一待处理图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据图像的信噪比对所述原始图像进行筛选；利用预设算法提高筛选出的所述原始图像的分辨率，以得到所述原始图像的处理结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具有预设坐标系的所述第一待处理图像和所述模板图像在第一坐标轴上具有相同的第一坐标，在第二坐标轴上具有相同的第二坐标，在第三坐标轴上具有不同的第三坐标；所述预设坐标系中的所述第一坐标轴为水平方向，所述第二坐标轴和所述第三坐标轴垂直于水平方向，所述第二坐标轴和所述第三坐标轴相互垂直；所述对参考对象对应的模板图像和所述第一待处理图像进行配准，以得到所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，包括：对所述第一待处理图像进行上采样，以得到与所述模板图像具有相同第三坐标的第三待处理图像；根据所述模板图像中的体素数据和所述第三待处理图像，确定三维配准矩阵；根据所述三维配准矩阵，配准所述第三待处理图像和所述模板图像，以得到表现为三维图像的配准结果；根据所述配准结果，确定所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述配准结果，确定所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，包括：将所述配准结果进行下采样至与所述第一待处理图像的尺寸相同，以得到所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述配准结果，确定所述第一待处理图像中的所述待分割对象的分割结果，包括：对所述配准结果进行切片处理，以得到初始图像序列，所述初始图像序列中的任一图像包含完整的所述待分割对象；对所述第一待处理图像进行切片处理，以得到第一图像序列；根据所述第一图像序列与所述初始图像序列之间的归一化互相关系数，对所述初始图
像序列中的图像进行筛选，以得到第二图像序列，所述第一图像序列和所述第二图像序列包含相同数量的二维图像；根据所述第一图像序列和所述第二图像序列，确定二维配准矩阵；根据所述二维配准矩阵，配准所述第一图像序列和所述第二图像序列，以得到所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：李焕杰，彭芸，胡迪，樊鑫，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京儿童医院，
类型：发明
国别省市：