【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、医学图像分割是医学诊断和临床治疗的依据，从医学图像中分割出病灶区域的技术，同时也是医学图像定量分析的关键和先决步骤之一，常应用在图像引导干预、放射治疗、预后评估等方面。
2、医学成像种类繁多,常见的有计算机断层扫描技术、x光和磁共振成像等。目前临床医生量化病变是一项耗时的工作,需要医生逐一对切片手动标注。经验丰富的医生标注的切片可能更准确，所以这种标注方式具有一定的主观性,再现性低,不同医生之间标注差异大，现有技术的工作都集中在开发高效和鲁棒的分割方法上，随着深度学习模型的不断改进，它们的参数数量、延迟、训练所需的资源等都显著增加了。
3、由此可见，现有神经网络模型在对医学图像进行识别时，参数数量巨大、延迟高、计算复杂且需要的计算时间长。
技术实现思路
1、为解决或部分解决相关技术中存在的问题，本申请提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，不仅参数量少，计算复杂度和推理时间也较短，同时保持良好的性能。
2、本申请第一方面提供一种图像处理方法，包括：
3、获取待识别图像，采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图；
4、采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图；
5、采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图；对所述特征提取图进行反卷积
6、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图，包括：
7、采用宽度移位多层感知机对所述待识别图像的特征进行移位，得到第一移位特征图；
8、采用高度移位多层感知机对所述第一移位特征图进行特征移位，得到特征移位图。
9、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图，包括：
10、采用核大小为3，通道数为e的标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图，其中e为嵌入维数。
11、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述预设的卷积模块包括卷积层、归一化层，所述采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图，包括：
12、采用内核大小为3×3，步幅为1，填充量为1的卷积层对所述特征标记图进行卷积，得到第一特征提取图；
13、采用池窗口为2×2的最大池化层对所述第一特征提取图进行池化处理，得到第二特征提取图。
14、本申请第二方面提供了一种图像处理装置，包括：
15、图像获取模块，用于获取待识别图像，采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图；
16、标记化模块，用于采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图；
17、特征提取模块，用于采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图；
18、识别模块，用于对所述特征提取图进行反卷积操作，并将反卷积特征图与所述特征提取图进行拼接，得到图像识别结果。
19、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，图像获取模块在采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图时，用于：
20、采用宽度移位多层感知机对所述待识别图像的特征进行移位，得到第一移位特征图；
21、采用高度移位多层感知机对所述第一移位特征图进行特征移位，得到特征移位图。
22、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，标记化模块在采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图时，用于：
23、采用核大小为3，通道数为e的标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图，其中e为嵌入维数。
24、作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述预设的卷积模块包括卷积层、归一化层，特征提取模块在采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图时，用于：
25、采用内核大小为3×3，步幅为1，填充量为1的卷积层对所述特征标记图进行卷积，得到第一特征提取图；
26、采用池窗口为2×2的最大池化层对所述第一特征提取图进行池化处理，得到第二特征提取图。
27、本申请第三方面提供一种电子设备，包括：
28、处理器；以及
29、存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
30、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上所述的方法。
31、本申请实施例通过标记化mlp(multilayer perceptron，多层感知机)对待识别图像进行特征提取，替代原有的卷积模块，在潜在空间中使用标记化的mlp减少了参数的数量和计算复杂度，同时能够产生更好的表示来帮助分割，采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，以诱导网络中的窗口局部性，提升网络识别效果，当网络完成反卷积之后，就会将反卷积的结果与编码器中对应步骤的特征图拼接起来，这样可以保留更多的特征信息，使用较少的参数、更快的推理速度、更低的计算复杂度低，成功地提高了医学图像分割任务的性能。
32、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图，包括：
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图，包括：
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设的卷积模块包括卷积层、归一化层，所述采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图，包括：
5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，图像获取模块在采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图时，用于：
7.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，标记化模块在采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图时，用于：
8.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述预设的卷积模块包括卷积层、归一化层，特征提取模块在采用预设的卷积模块对所
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用移位多层感知机对所述待识别图像中的特征进行移位，得到特征移位图，包括：
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用标记化多层感知机对所述特征移位图进行特征标记，得到特征标记图，包括：
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设的卷积模块包括卷积层、归一化层，所述采用预设的卷积模块对所述特征标记图进行卷积，得到特征提取图，包括：
5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，图像获取模块...
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