[发明专利]图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取三维图像中不同切面下的二维的切面图像；

对各所述切面图像中的目标对象进行语义分割；

对各所述切面图像中的所述目标对象进行实例分割；

根据所述目标对象在同一切面图像中对应的语义分割结果和实例分割结果，得到各所述切面图像中所述目标对象对应的初始分割结果；

将所述切面图像中的各第一切面图像中所述目标对象对应的初始分割结果进行两两匹配，获得各所述目标对象在各所述第一切面图像中的重叠率；所述第一切面图像是不同切面下的其中一个切面对应的切面图像；

将所述重叠率达到重叠率阈值的目标对象，确定为相匹配的目标对象；

对各所述切面图像中相匹配的目标对象对应的所述初始分割结果进行融合，生成所述三维图像中所述目标对象的分割结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述切面图像中的目标对象进行语义分割，包括：

提取各所述切面图像对应的图像语义特征；

根据各所述切面图像对应的图像语义特征，识别属于各所述切面图像中的所述目标对象的像素点；

根据各所述切面图像中的所述目标对象的像素点，确定各所述切面图像中所述目标对象对应的轮廓，得到各所述切面图像中所述目标对象对应的语义分割结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取各所述切面图像对应的图像语义特征，包括：

通过预先训练的语义分割网络的编码层，对各所述切面图像对应的特征图进行特征提取和卷积操作，得到各所述切面图像对应的局部多尺度特征；

通过所述语义分割网络的空洞卷积层，对各所述切面图像对应的局部多尺度特征进行空洞卷积处理，得到各所述切面图像对应的上下文多尺度特征；

通过所述语义分割网络的解码层，对各所述切面图像对应的局部多尺度特征和上下文多尺度特征进行卷积处理，将卷积处理后的特征进行连接，得到各所述切面图像对应的图像语义特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述切面图像中的所述目标对象进行实例分割，包括：

针对每个目标对象，提取各所述切面图像中与所述目标对象对应的候选兴趣区域；

分别提取各所述候选兴趣区域中属于所述目标对象的像素点；

根据所述像素点，生成所述目标对象对应的轮廓分割图，得到所述目标对象分别对应于各所述切面图像的实例分割结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述针对每个目标对象，提取各所述切面图像中与所述目标对象对应的候选兴趣区域，包括：

对各所述切面图像进行特征提取，得到各所述切面图像的特征图；

对各所述切面图像的特征图进行卷积操作，得到多个不同尺度的特征信息；

根据所述多个不同尺度的特征信息，识别各所述切面图像中的兴趣区域；

预测各所述兴趣区域的实例类别，并选取实例类别为所述目标对象的兴趣区域，得到各所述切面图像中与每个所述目标对象对应的候选兴趣区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象在同一切面图像中对应的语义分割结果和实例分割结果，得到各所述切面图像中所述目标对象对应的初始分割结果，包括：

将所述目标对象在同一切面图像中对应的语义分割结果和实例分割结果进行比对，识别所述同一切面图像中的漏检的目标对象；

对所述漏检的目标对象对应的区域进行连通域提取，得到所述漏检的目标对象对应的分割结果；

将所述同一切面图像中所述漏检的目标对象对应的分割结果与所述实例分割结果进行融合，得到各所述切面图像中所述目标对象对应的初始分割结果。