图像处理方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域和图像处理技术领域，可应用于图像处理场景下。具体实现方案为：根据目标图像的检测结果和目标图像的分割结果，在目标图像中确定多个目标子区域；根据多个目标子区域之间的距离，对多个目标子区域进行融合，得到目标区域；以及根据目标区域和分割结果，得到目标信息。本公开还提供了一种图像处理装置、电子设备和存储介质。质。质。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及深度学习
和图像处理
，可应用于图像处理场景下。更具体地，本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，利用人工智能技术对二维或三维的图像进行处理已经得到了广泛的应用。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域；根据所述多个目标子区域之间的距离，对所述多个目标子区域进行融合，得到目标区域；以及根据所述目标区域和所述分割结果，得到目标信息。
[0005]根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：确定模块，用于根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域；融合模块，用于根据所述多个目标子区域之间的距离，对所述多个目标子区域进行融合，得到目标区域；以及获得模块，用于根据所述目标区域和所述分割结果，得到目标信息。
[0006]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。
[0007]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。
[0008]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。
[0009]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0010]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0011]图1是根据本公开的一个实施例的可以应用图像处理方法和装置的示例性系统架构示意图；
[0012]图2是根据本公开的一个实施例的图像处理方法的流程图；
[0013]图3是根据本公开的另一个实施例的图像处理方法的流程图；
[0014]图4是根据本公开的一个实施例的图像处理方法的原理图；
[0015]图5是根据本公开的另一个实施例的图像处理方法的流程图；
[0016]图6是根据本公开的另一个实施例的图像处理方法的原理图；
[0017]图7是根据本公开的一个实施例的图像处理装置的框图；以及
[0018]图8是根据本公开的一个实施例的可以应用图像处理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0020]对三维图像进行语义分割，可以得到至少一个掩码信息。例如，基于CT(Computed Tomography，计算机断层扫面)图像，可以确定例如肝脏内是否存在病灶。在一个示例，可以对存在病灶的肝脏CT图像进行语义分割，可以得到至少一个病灶区域。但仅基于语义分割的结果，可能会存在漏检情况。
[0021]图1是根据本公开一个实施例的可以应用图像处理方法和装置的示例性系统架构示意图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的
技术实现思路
，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
[0022]如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。
[0023]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
[0024]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
[0025]需要说明的是，本公开实施例所提供的图像处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的图像处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的图像处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的图像处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
[0026]图2是根据本公开的一个实施例的图像处理方法的流程图。
[0027]如图2所示，该方法200可以包括操作S210至操作S230。
[0028]在操作S210，根据目标图像的检测结果和目标图像的分割结果，在目标图像中确定多个目标子区域。
[0029]例如，目标图像可以是包括肝脏的CT图像。可以理解，目标图像也可以是包括其他
目标对象的CT图像或荧光成像图像，本公开实施例不对此进行限制。
[0030]例如，对目标图像进行目标检测，可以得到检测结果。在一个示例中，可以利用病灶检测模型对目标图像进行目标检测。病灶检测模型可以是基于CNN(Convolutional Neural Network，卷积神经网络)模型构建的深度学习模型。
[0031]又例如，根据检测结果，可以在目标图像中确定至少一个目标子区域。
[0032]例如，对目标图像进行图像分割(例如语义分割)，可以得到分割结果。在一个示例中，可以利用病灶分割模型对目标图像进行图像分割。病灶分割模型可以是基于U
‑
Net(U型网络)模型构建的深度学习模型。
[0033]又例如，根据分割结果，可以在目标图像中确定至少一个目标子区域。
[0034]例如，根据由检测结果确定的至少一个目标子区域和由分割结果确定的至少一个目标子区域，可以得到多个目标子区域。
[0035]在操作S220，根据多个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域；根据所述多个目标子区域之间的距离，对所述多个目标子区域进行融合，得到目标区域；以及根据所述目标区域和所述分割结果，得到目标信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域包括：对所述目标图像进行目标检测，得到所述检测结果，其中，所述检测结果包括至少一个子检测框；以及根据所述至少一个子检测框和所述分割结果，在所述目标图像中确定所述多个目标子区域。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域包括：对所述目标图像进行第一图像分割处理，得到至少一个第一掩码信息；根据所述至少一个第一掩码信息，得到所述分割结果，其中，所述分割结果包括根据所述至少一个第一掩码信息确定的至少一个子包围框；以及根据所述检测结果和所述至少一个子包围框，在所述目标图像中确定所述多个目标子区域。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述目标区域为K个，K为大于或等于1的整数，所述根据所述目标区域和所述分割结果，得到目标信息包括：将预设掩码信息分别添加至K个目标区域中不包含所述第一掩码信息的N个目标区域中，得到N个目标子信息，其中，N为大于或等于1的整数，N为小于或等于K的整数；以及根据所述N个目标子信息和所述至少一个第一掩码信息，得到所述目标信息。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标区域为K个，K为大于或等于1的整数，所述根据所述多个目标子区域之间的距离，对所述多个目标子区域进行融合，得到目标区域包括：根据所述多个目标子区域之间的距离，确定K个目标子区域组，其中，每个目标子区域组中的每个目标子区域与其他目标子区域组中的目标子区域之间的距离大于预设距离阈值；以及对所述K个目标子区域组中每个目标子区域组进行融合，得到K个目标区域。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标区域为K个，K为大于或等于1的整数，所述根据所述目标区域和所述分割结果，得到目标信息包括：对K个目标区域进行分类，得到分类结果；根据所述分类结果，从所述K个目标区域中确定类别为预设类别的M个目标区域，其中，M为大于或等于1的整数；以及根据所述M个目标区域和所述分割结果，得到所述目标信息。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域包括：
根据原始图像中各体素的灰度值，确定局部图像；对所述局部图像进行第二图像分割处理，得到第二掩码信息；根据所述第二掩码信息，确定目标包围框；以及根据所述目标包围框和所述原始图像，确定所述目标图像。8.一种图像处理装置，包括：确定模块，用于根据目标图像的检测结果和所述目标图像的分割结果，在所述目标图像中确定多个目标子区域；融合模块，用于根据所述多个目标子区域之间的距离，对所述多个目标子区域进行融合，得到目标区域；以及获得模块，用于根据所述目标区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙钦佩，王晓荣，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：