[发明专利]一种图像处理方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种图像处理方法及装置，所述方法包括：获取包含光斑区域的待识别图像；所述待识别图像为在无影灯照射区域采集的图像；通过预先训练的神经网络模型，根据所述待识别图像的图像信息，以及所述待识别图像中包括的各区域的形状，识别所述待识别图像的光斑区域；其中，所述神经网络模型是预先通过包含光斑区域的样本图像训练得到的，所述光斑区域的形状为预设形状，所述光斑区域的图像信息满足预设条件。本发明实施例能够检测出待识别图像中的光斑区域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

在医疗领域的一些场景中，如手术室、检查室、急救室等，医生对患者施行一些操作时，由于医生的头、手以及医疗器械等均可能会产生阴影，而这些阴影可能会影响操作的精度，因此，无影灯得到了广泛的应用。无影灯的原理为，将发光强度很大的灯在灯盘上排列成圆形，合成一个大面积的光源。这样，就能从不同角度把光线照射到操作台上，既保证操作区域有足够的亮度，同时又不会产生明显的本影，所以称为无影灯。

通常情况下，为了记录操作过程，可以通过图像采集设备对医疗领域的一些操作进行监控。然而，由于图像采集设备的监控范围比较广，其采集到的监控图像中通常只有无影灯所在的光斑区域为包含有效信息的区域。

因此，如何检测图像中的光斑区域，进而准确的获取到图像中的有效信息，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法及装置，以实现检测图像中的光斑区域。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

获取包含光斑区域的待识别图像；所述待识别图像为在无影灯照射区域采集的图像；

通过预先训练的神经网络模型，根据所述待识别图像的图像信息，以及所述待识别图像中包括的各区域的形状，识别所述待识别图像的光斑区域；

其中，所述神经网络模型是预先通过包含光斑区域的样本图像训练得到的，所述光斑区域的形状为预设形状，所述光斑区域的图像信息满足预设条件。

可选的，所述通过预先训练的神经网络模型，识别所述待识别图像的光斑区域之后，所述方法还包括：

基于所述待识别图像的光斑区域的图像信息，对采集所述待识别图像的图像采集设备的采集参数进行调整；和/或

基于所述待识别图像的光斑区域的图像信息，对所述待识别图像进行处理。

可选的，所述基于所述待识别图像的光斑区域的图像信息，对采集所述待识别图像的图像采集设备的采集参数进行调整的步骤，包括：

确定所述待识别图像的光斑区域的亮度信息；

根据所述光斑区域的亮度信息，对所述图像采集设备的曝光参数进行调整。

可选的，所述基于所述待识别图像的光斑区域的图像信息，对采集所述待识别图像的图像采集设备的采集参数进行调整的步骤，包括：

确定所述待识别图像的光斑区域的面积，以及所述待识别图像的面积；

根据所述光斑区域的边界与所述待识别图像的边界之间的关系，所述待识别图像的光斑区域的面积，以及所述待识别图像的面积，对所述图像采集设备的焦距进行调整。

可选的，所述基于所述待识别图像的光斑区域的图像信息，对所述待识别图像进行处理的步骤，包括：

确定所述待识别图像的当前待编码区域，所述当前待编码区域大小为预设值；

判断所述当前待编码区域是否位于所述光斑区域内；