[发明专利]图像处理方法及装置

说明书

本发明提出一种图像处理方法及装置，其中，方法包括：对待诊断患者需要诊断的皮肤部位进行扫描，形成用于诊断的第一图像；将第一图像输入到深度学习模型中进行学习，获取最小病变区域在第一图像中的位置信息；根据位置信息和图像边缘检测算法，从第一图像中获取包括最小病变区域的原始图和掩码图；将掩码图和原始图进行融合，得到最小病变区域对应的目标图像；其中，目标图像为用于对最小病变区域进行诊断的图像，目标图像中的像素点与原始图和掩码图中的像素点一一对应。该方法实现了从拍摄图像中准确地定位出最小病变区域，并提取出最小病变区域的图像，降低了人工成本，解决了现有的人工定位患病区域的方法，存在人工成本高的问题。

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着医疗技术的发展，医院对患者的病症确诊率越来越高。目前，对于皮肤病患者，主要是通过对待诊断患者的疑似患病区域及周围区域进行拍摄，然后由经验丰富的医生对拍摄图像中的疑似患病区域进行人工定位，最后基于人工定位结果输入到机器学习对疑似患病区域进行确诊。

但是，传统的定位疑似患病区域的方法，人工定位人工成本较高。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种图像处理方法，以实现精确地对皮肤最小病变区域进行定位，并提取最小病变区域对应的图像的目的，用于解决现有的人工定位患病区域的方法，存在人工成本高的问题。

本发明的第二个目的在于提出一种图像处理装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种图像处理方法，包括：

对待诊断患者需要诊断的皮肤部位进行扫描，形成用于诊断的第一图像；

将所述第一图像输入到深度学习模型中进行学习，获取最小病变区域在所述第一图像中的位置信息；

根据所述位置信息和图像边缘检测算法，从所述第一图像中获取包括所述最小病变区域的原始图和掩码图；

将所述掩码图和所述原始图进行融合，得到所述最小病变区域对应的目标图像；其中，所述目标图像为用于对所述最小病变区域进行诊断的图像，所述目标图像中的像素点与所述原始图和所述掩码图中的像素点一一对应。

作为第一方面实施例一种可选的实现方式，所述将所述掩码图和所述原始图进行融合，得到所述最小病变区域对应的目标图像，包括：

获取所述掩码图的每个像素点的第一像素值和所述原始图中每个像素点的第二像素值；

将所述掩码图中的像素点的所述第一像素值，与所述原始图中对应像素点的所述第二像素值进行融合，获取到所述像素点的目标像素值；

根据所有像素点的所述目标像素值，形成所述最小病变区域的所述目标图像。

作为第一方面实施例一种可选的实现方式，所述将所述掩码图中的像素点的所述第一像素值，与所述原始图中对应像素点的所述第二像素值进行融合，获取到所述像素点的目标像素值，包括：

针对每个像素点，利用所述第一像素值与最大像素值做比值，将所述比值与所述第二像素值相乘，得到第一数据；

获取所述最大像素值与所述第一像素值的差值；

将所述第一数据与所述差值相加，得到所述像素点的所述目标像素值。

所述获取所述掩码图的每个像素点的第一像素值和所述原始图中每个像素点的第二像素值，包括：