[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取包括目标对象的目标图像；

对所述目标图像进行分割，得到所述目标图像中至少一个像素点的名称，作为分割结果；

根据所述分割结果，确定所述目标对象中至少一个目标子对象的名称；

所述根据所述分割结果，确定所述目标对象中至少一个目标子对象的名称，包括：

根据所述分割结果，确定至少一个第二目标像素点的名称，其中，所述第二目标像素点为所述目标子对象包含的像素点；

统计所述目标子对象中所述第二像素点的名称，得到统计结果，将所述统计结果中数量最多和/或出现比例最高的名称，作为所述目标子对象的名称。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行分割，得到所述目标图像中至少一个像素点的名称，作为分割结果，包括：

将所述目标图像输入至神经网络；

根据所述神经网络的输出，确定所述目标图像中至少一个像素点的名称，作为所述分割结果；

其中，所述神经网络通过包括所述目标对象的训练图像进行训练，所述训练图像中的目标对象通过至少一个目标子对象的名称进行标注。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络通过包括所述目标对象的训练图像进行训练，包括：

根据所述训练图像中目标对象的标注，确定所述训练图像中至少部分像素点的标签；

通过包括所述至少部分像素点的标签的训练图像，对所述神经网络进行训练。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述神经网络通过包括所述目标对象的训练图像进行训练，包括：

在所述训练图像中的目标对象内，确定距离第一目标像素点最近的目标子对象，其中，所述第一目标像素点为所述训练图像中除所述目标对象以外的至少一个像素点；

将确定的所述目标子对象的标注，作为所述第一目标像素点的标签；

根据包括所述第一目标像素点的标签和所述目标对象的标注的训练图像，对所述神经网络进行训练。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述分割结果，确定所述第二目标像素点的名称，包括：

将所述第二目标像素点对应的分割结果，作为所述第二目标像素点的名称；或者，

基于所述第二目标像素点预设范围内至少一个像素点的分割结果，确定所述第二目标像素点的名称。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据至少一个所述目标子对象的名称，对所述目标对象进行处理，得到处理结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据至少一个所述目标子对象的名称，对所述目标对象进行处理，包括：

对所述目标对象中具有相同名称的目标子对象进行提取；和/或，

根据相邻的目标子对象的名称，对所述目标对象中至少一个目标子对象的名称进行修正。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像包括：心脏冠脉掩模图像，或者，心脏冠脉掩模图像以及心脏掩模图像；

所述目标对象包括冠脉中心线。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述目标图像包括心脏冠脉掩模图像的情况下，所述获取包括目标对象的目标图像，包括：

对心脏冠脉原始图像进行血管分割，得到心脏冠脉掩模图像；

对所述心脏冠脉掩模图像进行中心线提取，得到冠脉中心线图像作为目标对象；

将冠脉中心线与所述心脏冠脉掩模图像进行叠加，得到包含目标对象的目标图像。