[发明专利]用于图像特征匹配的图像存储方法、系统和计算设备

说明书

本发明的实施方式提供了一种用于图像特征匹配的图像存储方法、系统和计算设备。该方法包括：从采集到的当前图像中确定所述当前图像中的对比区域；利用神经网络对所述当前图像中的对比区域与已存储的图像进行匹配，得到匹配结果；当所述匹配结果指示所述当前图像中的对比区域与所述已存储的图像未匹配成功时，将所述当前图像进行存储。本发明能够利用神经网络对已经存储的图像和当前图像的对比区域进行匹配，如果匹配结果表示已存储的图像中不存在与对比区域相似的图像时，则可以将采集到的当前图像进行存储，以使对存储的图像进行特征识别的过程中避免存在重复识别的情况，节约了计算资源，从而提升了对存储的图像进行特征识别的效率。

技术领域

本发明的实施方式涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及一种用于图像特征匹配的图像存储方法、系统和计算设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

近年来，随着神经网络技术的快速发展，医学检查和诊断方式也随之改变，目前，主要利用神经网络对内窥镜等医疗设备采集到的图像进行特征匹配，确定出图像中病灶所在区域并对病灶进行跟踪，从而辅助医生进行疾病诊断。然而，在实践中发现，对一个病灶进行连续的特征匹配，需要保存医疗设备采集到的大量图像，由于医疗设备采集到的图像中通常存在大量未包含病灶的无用的图像，因此，大量的无用图像占用了大量的存储空间，浪费了计算资源，导致降低了对图像进行特征识别的效率。

发明内容

在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种用于图像特征匹配的图像存储方法、系统和计算设备。

在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种用于图像特征匹配的图像存储方法，包括：

从采集到的当前图像中确定所述当前图像中的对比区域；

利用神经网络对所述当前图像中的对比区域与已存储的图像进行匹配，得到匹配结果；

当所述匹配结果指示所述当前图像中的对比区域与所述已存储的图像未匹配成功时，将所述当前图像进行存储。

在本实施方式的一个实施例中，从采集到的当前图像中确定所述当前图像中的对比区域之后，所述方法还包括：

确定所述对比区域中存在部位的部位信息以及所述部位的病变类别；

将所述部位信息与已存储的图像的部位信息进行匹配，得到第一匹配结果；

当所述第一匹配结果指示所述已存储的图像的部位信息与所述对比区域的部位信息未匹配成功时，将所述当前图像进行存储；

当所述第一匹配结果指示所述已存储的图像的部位信息与所述对比区域的部位信息匹配成功时，将所述对比区域的病变类别与已存储的图像的病变类别进行匹配，得到第二匹配结果；

当所述第二匹配结果指示所述已存储的图像的病变类别与所述对比区域的病变类别未匹配成功时，将所述当前图像进行存储；

当所述第二匹配结果指示所述已存储的图像的病变类别与所述对比区域的病变类别匹配成功时，执行所述的利用神经网络对所述当前图像中的对比区域与已存储的图像进行匹配，得到匹配结果。

在本实施方式的一个实施例中，利用神经网络对所述当前图像中的对比区域与已存储的图像进行匹配，得到匹配结果，包括：

利用神经网络对所述当前图像中的对比区域进行特征提取，得到所述当前图像中的对比区域的第一图像信息；

对所述第一图像信息与已存储的图像中病变类别匹配成功的图像进行匹配，得到匹配结果。

在本实施方式的一个实施例中，利用神经网络对所述当前图像中的对比区域进行特征提取，得到所述当前图像中的对比区域的第一图像信息，包括：