申请/专利权人：杰创智能科技股份有限公司;广东杰创智能科技有限公司

申请日：2023-04-20

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116152504B

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06T7/00;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.06.09#实质审查的生效;2023.05.23#公开

摘要：本发明提供图像分割方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：将包含检测目标的超声图像输入至初步特征提取模型，得到多个特征图，每一特征图是由初步特征提取模型的不同通道输出的；将多个特征图融合为目标特征图；将目标特征图输入至多通道特征提取模型，得到特征提取结果；其中，多通道特征提取模型对目标特征图位于不同通道的同一位置点进行像素特征提取；基于特征提取结果，得到包括检测目标的分割图像。本发明提出在数据处理过程中将多个通道的特征图融合至一张目标特征图上，实现对不同通道间同一位置像素的特征提取，增强了特征提取结果，使得最后得到分割图像更为精确，处理速度更快。

主权项：1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：对包含检测目标的超声图像进行预处理：将所述超声图像调整至规定大小，并进行高斯滤波降噪；将预处理后的超声图像输入至初步特征提取模型，得到所述初步特征提取模型输出的多个特征图，每一所述特征图是由所述初步特征提取模型的不同通道输出的；所述初步特征提取模型为深度卷积神经网络，所述初步特征提取模型用于对每一个像素在通道层面进行加权；将所述多个特征图融合为一张目标特征图；所述目标特征图集合了所述深度卷积神经网络中所有通道的特征图；通过所述目标特征图能够提取通道间的联系；将所述目标特征图输入至多通道特征提取模型，得到所述多通道特征提取模型输出的特征提取结果；其中，所述多通道特征提取模型是基于多通道空洞空间金字塔池化模块对所述目标特征图位于不同通道的同一位置点进行像素特征提取；所述多通道特征提取模型通过不同膨胀系数的卷积核在所述目标特征图上进行卷积，以实现针对某像素点在不同通道之间的特征提取，在通道层面上扩展卷积核的感受野；基于所述特征提取结果，得到包括所述检测目标的分割图像；所述将所述多个特征图融合为一张目标特征图，包括：对所述多个特征图进行融合处理，得到融合矩阵；按照第一预设比例，扩大所述融合矩阵的像素尺寸，得到一张所述目标特征图；所述对所述多个特征图进行融合处理，得到融合矩阵，包括：将每一特征图进行张量处理，得到多个特征张量；对所述多个特征张量进行矩阵计算，得到所述融合矩阵。

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