[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、計算機設備及介質

有效

• 申請號: 202010905927.5
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112037237B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 趙瑞輝
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06V10/40;G06V10/80
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 徐耿銘

本申請實施例涉及人工智能技術領域，公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機設備及介質，其中方法包括：可對待處理圖像進行特征提取，得到N層與目標特征關聯的空間特征和N層與目標特征關聯的全局特征，根據屬于同一層的空間特征和全局特征進行融合處理得到N層融合特征，進一步地，可以通過N層融合特征確定與目標圖像區域關聯的目標圖像。實施本申請，可在對待處理圖像的處理過程，對每層空間特征和全局特征進行融合得到N層融合特征，使得N層融合特征包含待處理圖像豐富的空間特征和全局特征，不僅可以更加準確從待處理圖像中分割出目標圖像區域，還可以更加清晰的捕捉到目標圖像區域的邊界，從而使得分割出的目標圖像區域更加準確。

技術領域

本申請涉及互聯網技術領域，具體涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法、一種圖像處理裝置、一種計算機設備及一種計算機存儲介質。

背景技術

圖像的語義分割是指讓計算機將圖像中具有不同語義特征的部分分割開來。目前，主流的語義分割算法主要是基于深度學習的，但是在將這些主流的語義分割算法應用到待處理圖像中某些目標圖像區域(例如顱內出血區域、腺體鈣化區域或者細胞核所在區域等等)的探測時，仍然存在一些問題。以醫療領域，顱內出血區域的探測為例，一方面，出血塊部位與正常的腦組織部分的邊界不能夠被很好的確定；另一方面，在待處理圖像中可能還存在著一些與出血塊相似的病理組織(比如鈣化的腺體)等，這些問題都加大了從待處理圖像中準確分割出顱內出血區域的難度。因此，如何更加準確地從待處理圖像中分割出目標圖像區域成為一個亟待解決的問題。

發明內容

本申請實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、計算機設備及介質，可在從待處理圖像分割出目標圖像區域的處理過程，對每層空間特征和全局特征進行融合得到N層融合特征，使得N層融合特征包含待處理圖像豐富的空間特征和全局特征，不僅可以更加準確從待處理圖像中分割出目標圖像區域，還可以更加清晰的捕捉到目標圖像區域的邊界，從而使得分割出的目標圖像區域更加準確。

一方面，本申請實施例提供了一種圖像處理方法，該方法包括：

獲取待處理圖像；

對待處理圖像進行特征提取，得到N層與目標特征關聯的空間特征和N層與目標特征關聯的全局特征，其中，N為大于0的整數；

根據屬于同一層的空間特征和全局特征進行融合處理，得到N層融合特征；

通過N層融合特征確定與目標圖像區域關聯的目標圖像，目標圖像區域為所述待處理圖像中與所述目標特征關聯的局部圖像區域。

另一方面，本申請實施例提供了一種圖像處理裝置，該圖像處理裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待處理圖像；

處理模塊，用于對待處理圖像進行特征提取，得到N層與目標特征關聯的空間特征和N層與目標特征關聯的全局特征，其中，N為大于0的整數；

上述處理模塊，還用于根據屬于同一層的空間特征和全局特征進行融合處理，得到N層融合特征；

上述處理模塊，還用于通過N層融合特征確定與目標圖像區域關聯的目標圖像，目標圖像區域為待處理圖像中與目標特征關聯的局部圖像區域。

在一個實施例中，各層空間特征、各層全局特征和各層融合特征均通過特征圖形式表征，處理模塊，具體用于從N層融合特征中獲取第N層融合特征，其中，N層融合特征中的第j層融合特征是基于第i層空間特征S_j和第i層全局特征C_j融合得到的，第i層空間特征S_j和第i層全局特征C_j在特征圖維度上與第j層融合特征A_j關聯；依照第N層融合特征確定與目標圖像區域關聯的目標圖像。