[發(fā)明專利]圖像識別方法和設備

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201810444726.2
• 申請日: 2018-05-10
• 公開（公告）號: CN108629378A
• 公開（公告）日: 2018-10-09
• 發(fā)明（設計）人: 谷碩
• 申請（專利權）人: 上海鷹瞳醫(yī)療科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京華仁聯合知識產權代理有限公司 11588
• 代理人: 蘇雪雪

1.一種圖像識別方法，其特征在于，包括：

獲取圖像；

根據所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點；

根據所述感興趣像素點在所述圖像中的分布情況對所述感興趣像素點中的噪聲進行排除處理；

利用機器學習模型對標記了經過排除處理后剩余的感興趣像素點的所述圖像進行識別，以在所述圖像中標記識別目標的像素點，其中所述機器學習模型是利用標記有識別目標像素點的樣本圖像和標記有非識別目標像素點的樣本圖像進行訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點，包括：

對所述圖像進行預處理以增強像素點的特征；

根據預處理后的所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，采用下列公式對所述圖像進行預處理：

dst＝α·src1+β·src2+γ，

其中，dst為預處理后的圖像像素矩陣，src1為所述圖像的像素矩陣，src2是對所述圖像進行高斯模糊處理后的圖像的像素矩陣，α、β是用于控制圖像融合時的占比的參數，γ是用于控制圖像整體亮度的參數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點，包括：

在所述圖像中確定特定區(qū)域；

根據所述特定區(qū)域以外的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點，包括：

將所述圖像劃分為多個區(qū)域，所述多個區(qū)域中的不同的區(qū)域間相互有部分重合；

分別根據所述多個區(qū)域內的像素點的像素值在所述區(qū)域中標記出感興趣像素點。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述圖像劃分為多個區(qū)域，包括：

在所述圖像中確定特定目標；

基于所述特定目標所在位置將所述圖像劃分為多個區(qū)域。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述圖像內的像素點的像素值在所述圖像中標記出感興趣像素點，包括：

分別利用不同的預設閾值對所述圖像進行二值化處理得到多個二值圖像；

分別根據所述多個二值圖像內的像素值在所述多個二值圖像中標記出感興趣像素點；

根據各個二值圖像中標記的感興趣像素點確定所述圖像中的感興趣像素點。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布情況包括以下至少一項：所述感興趣像素點在所述圖像中的位置、基于臨近的感興趣像素點所確定的感興趣區(qū)域內的像素點的數量、所述感興趣區(qū)域的長寬比、所述感興趣區(qū)域內感興趣像素點所占的面積。

9.一種眼底圖像識別方法，其特征在于，包括：利用權利要求1-8中任一項所述的方法對眼底圖像進行識別，其中所述感興趣像素點是疑似病灶處的像素點，所述特征像素點由機器學習模型識別出的病灶處的像素點。

10.一種圖像識別設備，其特征在于，包括：至少一個處理器；以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述一個處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執(zhí)行，以使所述至少一個處理器執(zhí)行如權利要求1-9中任意一項所述的圖像識別方法。