[發(fā)明專利]圖像處理方法及相關(guān)裝置和電子設(shè)備、存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110767334.1
• 申請日: 2021-07-07
• 公開（公告）號: CN113506313A
• 公開（公告）日: 2021-10-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋佳;王一博;姜超
• 申請（專利權(quán)）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/187
• 分類號: G06T7/187;G06T7/11;G06T7/00
• 代理公司: 深圳市威世博知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 何倚雯

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取待測圖像中目標(biāo)對象所在的原始區(qū)域，其中，所述原始區(qū)域內(nèi)包含若干第一像素點(diǎn)，所述原始區(qū)域外存在若干第二像素點(diǎn)；

對各個(gè)所述第二像素點(diǎn)并行執(zhí)行外擴(kuò)檢測，得到檢測結(jié)果，其中，所述檢測結(jié)果包括是否將所述第二像素點(diǎn)作為新的第一像素點(diǎn)；

基于所述原始區(qū)域和所述檢測結(jié)果，得到所述目標(biāo)對象的外擴(kuò)區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對各個(gè)所述第二像素點(diǎn)所執(zhí)行的外擴(kuò)檢測由各個(gè)計(jì)算內(nèi)核并行運(yùn)行。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，各個(gè)所述第二像素點(diǎn)分別所在的第一參考區(qū)域均與所述原始區(qū)域存在交集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述外擴(kuò)檢測的步驟包括：

獲取包圍所述第二像素點(diǎn)的第二參考區(qū)域，其中，所述第二參考區(qū)域內(nèi)包含至少一個(gè)所述第一像素點(diǎn)；

基于所述第二參考區(qū)域內(nèi)的所述第二像素點(diǎn)和各個(gè)所述第一像素點(diǎn)，分別獲取各個(gè)所述第一像素點(diǎn)至所述第二像素點(diǎn)的物理距離；

基于所述物理距離，得到所述檢測結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述物理距離，得到所述檢測結(jié)果，包括：

在最小所述物理距離低于預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述檢測結(jié)果包括將所述第二像素點(diǎn)作為新的所述第一像素點(diǎn)；

在最小所述物理距離不低于所述預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定所述檢測結(jié)果包括不將所述第二像素點(diǎn)作為新的所述第一像素點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述原始區(qū)域外存在若干第三像素點(diǎn)，且各個(gè)所述第三像素點(diǎn)分別所在的第一參考區(qū)域與所述原始區(qū)域均不存在交集；在所述基于所述原始區(qū)域和所述檢測結(jié)果，得到所述目標(biāo)對象的外擴(kuò)區(qū)域之前，所述方法還包括：

在所述檢測結(jié)果包括將所述第二像素點(diǎn)作為新的所述第一像素點(diǎn)的情況下，將滿足預(yù)設(shè)條件的第三像素點(diǎn)作為新的所述第二像素點(diǎn)，并重新執(zhí)行對各個(gè)所述對所述第二像素點(diǎn)并行執(zhí)行外擴(kuò)檢測，得到檢測結(jié)果的步驟；

其中，所述預(yù)設(shè)條件包括：所述第三像素點(diǎn)所在的第一參考區(qū)域內(nèi)包含由所述第二像素點(diǎn)更新得到的第一像素點(diǎn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始區(qū)域和所述檢測結(jié)果，得到所述目標(biāo)對象的外擴(kuò)區(qū)域，包括：

檢測到各個(gè)所述第二像素點(diǎn)均已執(zhí)行所述外擴(kuò)檢測，獲取由所述原始區(qū)域內(nèi)所述第一像素點(diǎn)和由所述第二像素點(diǎn)更新得到的第一像素點(diǎn)所形成的連通域，并將所述連通域作為所述外擴(kuò)區(qū)域。

8.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述待測圖像為醫(yī)學(xué)圖像，所述目標(biāo)對象為病灶，且所述醫(yī)學(xué)圖像中還包括若干標(biāo)的組織；所述方法還包括：

檢測各個(gè)所述第一像素點(diǎn)分別對所述若干標(biāo)的組織的侵犯情況；其中，所述侵犯情況包括：所述第一像素點(diǎn)所侵犯的標(biāo)的組織。

9.根據(jù)權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述待測圖像中識別得到多個(gè)所述目標(biāo)對象；所述方法還包括：

顯示對象列表；其中，所述對象列表包括所述多個(gè)所述目標(biāo)對象的標(biāo)識符；

響應(yīng)于所述標(biāo)識符處于被選擇狀態(tài)以及用戶輸入的外擴(kuò)指令，對所述標(biāo)識符對應(yīng)的目標(biāo)對象，執(zhí)行所述對各個(gè)所述第二像素點(diǎn)并行執(zhí)行外擴(kuò)檢測，得到檢測結(jié)果的步驟以及后續(xù)步驟，以得到所述外擴(kuò)區(qū)域。

10.根據(jù)權(quán)利要求1至9任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在所述基于所述原始區(qū)域和所述檢測結(jié)果，得到所述目標(biāo)對象的外擴(kuò)區(qū)域之后，所述方法還包括：

基于所述外擴(kuò)區(qū)域，三角化得到所述目標(biāo)對象的表面網(wǎng)格；

利用所述目標(biāo)對象的渲染參數(shù)對所述目標(biāo)對象的表面網(wǎng)格進(jìn)行渲染，得到所述目標(biāo)對象的圖像模型；

在圖像顯示界面中顯示所述目標(biāo)對象的圖像模型。