[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待检测的目标图像，并获取所述目标图像的第一特征信息以及所述目标图像的感兴趣区域的第二特征信息；

将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；

基于预先设置的分类模型对所述融合特征信息进行目标图像的分类，得到所述目标图像的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合，得到融合特征信息，包括：

分别提取所述第一特征信息和所述第二特征信息的特征图，确定各所述特征图的全局感受野；

基于各所述特征图的全局感受野确定各所述第一特征信息和所述第二特征信息的权重；

基于各所述特征图、所述第一特征信息和所述第二特征信息以及对应的权重进行特征融合，得到融合特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预先设置的特征融合模型对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合处理，得到融合特征信息；其中，所述特征融合模型包括：至少一个卷积层和线性网络层，其中，所述至少一个卷积层用于提取所述第一特征信息和所述第二特征信息的特征图，所述线性网络层用于确定各所述第一特征信息和所述第二特征信息的权重，融合各所述特征图、所述第一特征信息和所述第二特征信息，得到融合特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像为眼底图像，第一特征信息包括像素特征信息和视盘特征信息，感兴趣区域的第二特征信息包括微血管瘤区域的特征信息、渗出区域的特征信息和出血区域的特征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述眼底图像和视盘图像均为RGB彩色图像；

其中，获取所述目标图像的第一特征信息包括：

基于所述眼底图像的像素数据确定所述像素特征信息中的R通道特征信息、G通道特征信息和B通道特征信息；

确定所述眼底图像的视盘位置并进行分割得到所述眼底图像的视盘图像；

基于所述视盘图像的像素数据进行加权计算得到所述视盘图像的视盘特征。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述目标图像的感兴趣区域的第二特征信息，包括：

将所述眼底图像输入至已训练好的感兴趣区域检测模型进行感兴趣区域检测，得到所述感兴趣区域检测模型输出的感兴趣区域检测结果；其中，所述眼底图像的感兴趣区域结果包括微血管瘤区域检测结果、渗出区域检测结果和出血区域检测结果；

将所述感兴趣区域检测结果作为所述眼底图像的感兴趣区域的第二特征信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预先设置的分类模型对所述融合特征信息进行目标图像的分类，得到所述目标图像的分类结果之前，还包括：

创建初始分类模型，基于训练数据集对所述初始分类模型进行训练，得到中间分类模型；

剔除所述中间分类模型中瓶颈层之后的部分模型，并对所述中间分类模型的剩余部分添加全连接层，得到分类模型。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

初始特征信息获取模块，用于获取待检测的目标图像，并获取所述目标图像的第一特征信息以及所述目标图像的感兴趣区域的第二特征信息；

融合特征信息获取模块，用于将所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合，得到融合特征信息；

分类结果确定模块，用于基于预先设置的分类模型对所述融合特征信息进行目标图像的分类，得到所述目标图像的分类结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的图像处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的图像处理方法。