图像处理方法、装置、智能显微镜、可读存储介质和设备制造方法及图纸

本申请涉及一种图像处理方法、装置、智能显微镜、存储介质和设备，该方法包括：获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片，根据数字切片获取该待分类对象在至少两种尺度下的图像，其中较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率。将待分类对象在至少两种尺度下的图像中的，图像尺寸与待分类对象的尺寸匹配的图像作为待分类对象的待分类图像，这样即可根据待分类对象的实际尺寸适应性地选取待分类图像，接着利用与该待分类图像的图像分辨率对应的分类模型对其上的待分类对象进行分类，将各尺寸的待分类对象的分类结果融合，从而对数字切片所包含的各种尺寸的待分类对象进行精准分类，提高分类的准确性。

Image processing methods, devices, smart microscopes, readable storage media and devices

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、智能显微镜、可读存储介质和设备
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像处理方法、装置、智能显微镜、计算机可读存储介质和计算机设备。
技术介绍
随着图像处理技术的发展，出现了图像分类处理技术，该技术可以应用于对数字切片中的如乳腺导管等待分类对象进行识别和分类处理。其中，数字切片是将传统的玻璃切片通过智能显微镜等扫描得到高分辨数字图像，该数字切片还可以在计算机设备上进行高精度和多视野拼接处理。然而，目前应用于对数字切片中的待分类对象进行分类的相关图像分类处理技术，通常是在特定尺度下对数字切片中的待分类对象进行分类处理，但由于数字切片上一般包含有多种尺寸的待分类对象等因素，导致这种技术对数字切片中的待分类对象进行分类的准确性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对于相关技术对数字切片中的待分类对象进行分类的准确性较低的技术问题，提供一种图像处理方法、装置、乳腺导管的病变分类系统、计算机可读存储介质和计算机设备。一种图像处理方法，包括：获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。一种图像处理装置，包括：切片获取模块，用于获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；图像获取模块，用于根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；图像匹配模块，用于将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；结果获取模块，用于基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；结果融合模块，用于将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。一种智能显微镜，包括：图像扫描设备和图像分析设备；其中，所述图像扫描设备，用于对待分类对象进行扫描，得到所述待分类对象的数字切片，传输至所述图像分析设备；所述图像分析设备，用于执行如上所述的图像处理方法的步骤。一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。上述图像处理方法、装置、智能显微镜、计算机可读存储介质和计算机设备，获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片，根据该数字切片获取该待分类对象在至少两种尺度下的图像，其中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率。然后，将待分类对象在该至少两种尺度下的图像中的，图像尺寸与待分类对象的尺寸匹配的图像作为待分类对象的待分类图像，这样，即可根据待分类对象的实际尺寸适应性地选取待分类图像，并利用与该待分类图像的图像分辨率对应的分类模型对其上的待分类对象进行分类，最后将各尺寸的待分类对象的分类结果融合，以达到对数字切片所包含的各种尺寸的待分类对象进行精准分类的效果，提高对数字切片中的待分类对象进行分类的准确性。附图说明图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图；图2为一个实施例中图像处理方法的流程示意图；图3(a)为一个实施例中一种尺度下的图像的示意图；图3(b)为一个实施例中另一种尺度下的图像的示意图；图4为一个实施例中获取各尺寸的待分类对象的分类结果步骤的流程示意图；图5为一个实施例中获取待分类对象在至少两种尺度下的图像步骤的流程示意图；图6为一个实施例中一种分割模型的结构示意图；图7为一个实施例中一种分割结果的示意图；图8为一个实施例中待分类对象占据的图像范围的示意图；图9为另一个实施例中图像处理方法的流程示意图；图10为一个应用示例中图像处理方法的流程示意图；图11为一个应用示例中数字切片的示意图；图12为一个应用示例中多类别分割结果的示意图；图13为一个应用示例中大导管分割结果的示意图；图14为一个应用示例中小导管分类的流程示意图；图15为一个实施例中图像处理装置的结构框图；图16为一个实施例中智能显微镜的结构框图；图17为一个实施例中计算机设备的结构框图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的图像处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境当中，图1为一个实施例中图像处理方法的应用环境图，该应用环境可以包括图像处理设备100，其中，该图像处理设备100本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；/n根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；/n将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；/n基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；/n将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取包含有至少两种尺寸的待分类对象的数字切片；
根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像；其中，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像中，较大尺度的图像相比于较小尺度的图像具有较小的图像尺寸和较高的图像分辨率；
将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像；
基于与所述待分类图像的图像分辨率对应的分类模型，对所述待分类图像中的所述待分类对象进行分类，分别得到各尺寸的待分类对象的分类结果；
将所述各尺寸的待分类对象的分类结果融合，得到所述数字切片中至少两种尺寸的待分类对象的分类结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数字切片，获取所述待分类对象在至少两种尺度下的图像，包括：
获取在所述至少两种尺度下的像素物理尺寸，作为目标像素物理尺寸；
确定所述待分类对象在至少两种尺度下的图像的图像分辨率，作为目标图像分辨率；
将所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸，缩小至与所述目标像素物理尺寸以及目标图像分辨率对应的图像尺寸，得到所述待分类对象在至少两种尺度下的图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸，缩小至与所述目标像素物理尺寸以及目标图像分辨率对应的图像尺寸，得到所述待分类对象在至少两种尺度下的图像之前，还包括：
获取所述数字切片的原始像素物理尺寸；
根据所述原始像素物理尺寸以及所述目标图像分辨率和目标像素物理尺寸，确定所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始像素物理尺寸以及所述目标图像分辨率和目标像素物理尺寸，确定所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸，包括：
获取像素物理尺寸比例；所述像素物理尺寸比例为所述目标像素物理尺寸与所述原始像素物理尺寸的比值；
根据所述目标图像分辨率和像素物理尺寸比例，确定所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述获取像素物理尺寸比例，包括：
将目标像素横向物理尺寸与原始像素横向物理尺寸的比值作为像素横向物理尺寸比例，以及，将目标像素纵向物理尺寸与原始像素纵向物理尺寸的比值作为像素纵向物理尺寸比例；其中，所述目标像素物理尺寸比例包括所述像素横向物理尺寸比例和像素纵向物理尺寸比例；所述目标像素物理尺寸包括所述目标像素横向物理尺寸和目标像素纵向物理尺寸；所述原始像素物理尺寸包括原始像素横向物理尺寸和原始像素纵向物理尺寸；
所述根据所述目标图像分辨率和像素物理尺寸比例，确定所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像尺寸，包括：
将目标图像横向分辨率与像素横向物理尺寸比例的乘积作为所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像横向尺寸，以及，将目标图像纵向分辨率与像素纵向物理尺寸比例的乘积作为所述数字切片中包含有所述待分类对象的图像的图像纵向尺寸；其中，所述图像尺寸包括所述图像横向尺寸和图像纵向尺寸；所述目标图像分辨率包括所述目标图像横向分辨率和目标图像纵向分辨率。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待分类对象在至少两种尺度下的图像，包括对应于第一尺度的第一图像和对应于第二尺度的第二图像；所述第一尺度小于所述第二尺度；
所述将所述待分类对象在所述至少两种尺度下的图像中的，所述图像尺寸与所述待分类对象的尺寸匹配的图像，作为所述待分类对象的待分类图像，包括：
当所述待分类对象的尺寸大于所述第二图像的图像尺寸时，将图像尺寸大于所述待分类对象的尺寸的所述第一图像，作为所述待分类对象的待分类图像。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，孙嘉睿，朱艳春，姚建华，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44