[发明专利]一种对边界误差鲁棒的图像分割方法和装置

权利要求书

1.一种对边界误差鲁棒的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分割的图像，所述图像中包括多个像素点；

将所述图像输入预先搭建的图像分割神经网络中，以生成每个像素点的第一分割预测值；

获取所述每个像素点的分割标注值，并根据所述每个像素点在所述图像中的位置计算所述每个像素点的权重；

根据所述图像中任一所述像素点的第一分割预测值、分割标注值和权重计算损失函数，并反向传播所述损失函数，以更新所述图像分割神经网络的参数；

通过更新后的所述图像分割神经网络生成所述待分割的图像第二分割预测值。

2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述根据所述每个像素点在所述图像中的位置计算所述每个像素点的权重，包括：

计算所述每个像素点的位置至所述图像中分割区域边界的最小距离值；

以所述最小距离值为所述像素点的权重。

3.根据权利要求1或2所述的图像分割方法，其特征在于，通过以下公式计算所述损失函数：

其中，L_safe(true,pred)是所述损失函数，i是所述任一像素点，true_i是像素点i的分割标注值，pred_i是像素点i的分割预测值，w_i是像素点i的权重，e是平滑项。

4.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，通过以下公式计算所述每个像素点的权重：

w_i＝min_j(D(i,j))

其中，j是所述图像中分割区域边界上的任一像素点，并且true_i≠true_j，D(i,j)是所述像素点i和所述像素点j之间的欧几里得距离。

5.根据权利要求1所述的图像分割方法，所述损失函数包括Dice损失函数和交叉熵损失函数。

6.一种对边界误差鲁棒的图像分割装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待分割的图像，所述图像中包括多个像素点；

第一生成模块，用于将所述图像输入预先搭建的图像分割神经网络中，以生成每个像素点的第一分割预测值；

第二获取模块，用于获取所述每个像素点的分割标注值，并根据所述每个像素点在所述图像中的位置计算所述每个像素点的权重；

更新模块，用于根据所述图像中任一所述像素点的第一分割预测值、分割标注值和权重计算损失函数，并反向传播所述损失函数，以更新所述图像分割神经网络的参数；

第二生成模块，通过更新后的所述图像分割神经网络生成所述待分割的图像第二分割预测值。

7.根据权利要求6所述的图像分割装置，其特征在于，所述第二获取模块还用于：计算所述每个像素点的位置至所述图像中分割区域边界的最小距离值，以所述最小距离值为所述像素点的权重。

8.根据权利要求6或7所述的图像分割装置，其特征在于，所述更新模块具体用于通过以下公式计算所述损失函数：

其中，L_safe(true,pred)是所述损失函数，i是所述任一像素点，true_i是像素点i的分割标注值，pred_i是像素点i的分割预测值，w_i是像素点i的权重，e是平滑项。

9.根据权利要求7所述的图像分割方法，其特征在于，第二获取模块具体用于通过以下公式计算所述每个像素点的权重：

w_i＝min_j(D(i,j))

其中，j是所述图像中分割区域边界上的任一像素点，并且true_i≠true_j，D(i,j)是所述像素点i和所述像素点j之间的欧几里得距离。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的对边界误差鲁棒的图像分割方法。