[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、設備以及存儲介質

在審

• 申請號: 202110447215.8
• 申請日: 2021-04-25
• 公開（公告）號: CN112990367A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 高琪;方存亮;魯云霞;魏潤杰
• 申請（專利權）人: 杭州晟視科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/30;G06T7/00
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

1.一種圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括：

對待處理圖像進行處理，得到第一結果；其中，所述第一結果，包含至少一個第一對象的像素坐標信息；所述待處理圖像，為至少包含所述第一對象的醫療圖像；

對所述第一結果中的像素坐標信息進行層次聚類，得到聚類結果；

基于所述聚類結果，對所述待處理圖像進行標記處理，以確定所述第一對象在所述待處理圖像中的位置信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一結果中的像素坐標信息進行層次聚類，得到聚類結果，包括：

獲取所述第一結果中的所述像素坐標信息之間的距離信息；

基于所述距離信息，對所述第一結果中的所述像素坐標信息進行層次聚類，確定像素坐標信息的數量最多的至少兩個像素坐標信息集合；其中，所述至少兩個像素坐標集合中的像素坐標信息的數量，大于第一閾值；

對像素坐標信息數量最多的至少兩個所述像素坐標信息集合中的像素坐標信息進行統計，得到所述聚類結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述距離信息，對所述第一結果中的所述像素坐標信息進行層次聚類，包括：

確定第二閾值；其中，所述第二閾值，表示所述層次聚類過程中不同類之間的距離閾值；

基于所述距離信息、以及所述第二閾值，對所述第一結果中的像素坐標信息進行層次聚類。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述第一結果中的像素坐標信息進行層次聚類，包括：

確定目標聚合策略；其中，所述目標聚合策略，包括自下而上的聚合策略；

基于所述目標聚合策略，對所述第一結果中的像素坐標信息進行層次聚類處理。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待處理圖像進行處理，得到第一結果，包括：

通過訓練完成的識別網絡，對所述待處理圖像進行識別處理，得到所述第一結果；其中，所述訓練完成的識別網絡，是基于樣本數據對識別網絡進行訓練得到的；所述識別網絡，包括BasicBlock模塊；所述BasicBlock模塊，至少包括三維卷積單元以及正則處理單元；所述樣本數據，包括包含所述第一對象的醫療圖像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述訓練完成的識別網絡，是通過以下方式訓練得到的：

對所述樣本數據進行分析，確定第一標簽以及第二標簽；其中，所述第一標簽，包括所述第一對象在所述樣本數據中的區域標簽；所述第二標簽，包括第二對象在所述樣本數據中的區域標簽；所述第一對象連通至所述第二對象的指定位置；

基于所述第二標簽，對所述樣本數據進行處理，得到第二結果；其中，所述第二結果，包含至少一個第一對象的像素坐標信息；所述第二結果的像素數量，少于所述樣本數據的像素數量；

基于所述第二結果以及所述第一標簽，對所述識別網絡進行訓練，得到所述訓練完成的識別網絡。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二標簽，對所述樣本數據進行處理，得到第二結果，包括：

基于所述第二標簽，對所述樣本數據進行劃分，得到第一圖像；其中，所述第一圖像，至少包含所述第一對象以及所述第二對象的像素區域信息；

對所述第一圖像進行處理，得到所述第二結果。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述對所述第一圖像進行處理，得到所述第二結果，包括：

確定膨脹參數；

基于所述膨脹參數，對所述第一圖像進行膨脹處理，得到膨脹結果；

對所述第一圖像以及所述膨脹結果進行處理，得到所述第二結果。