图像分割方法、装置、电子设备和计算机可读介质.pdf
梅雪****67
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图像分割方法、装置、电子设备和计算机可读介质.pdf
本公开的实施例公开了图像分割方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:获取第一目标图像的高度和宽度;查询图像经验数据库中是否存储与该第一目标图像的高度和宽度相同的第二目标图像,其中,该图像经验数据库存储着预先分割的各个图像中每个图像的图像信息,该图像信息包括:图像的高度、图像的宽度;根据该图像经验数据库的查询结果,对该第一目标图像进行图像分割,得到至少一个子图像。该实施方式可以快捷、高效的利用该图像经验数据库实现对图像的分割,以此减少加载图像的时间,提高了用户体验。
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本公开提供一种图像分割方法、装置、电子设备和可读介质,其中,图像分割方法包括:对待分割图像进行分块处理,以得到分块图像;根据目标图像占分块图像的比例对所述分块图像进行分类标注;将分类标注后的分块图像输入至训练后的卷积神经网络,以得到分割图像;通过先验知识指导机器学习算法对所述卷积神经网络输出的图像进行边缘修正,以获得修正后的分割图像。通过本公开实施例,提高了获得分割图像的准确度、可靠性和图像处理速度。
图像分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请公开了图像分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括:获取第一待分割图像;确定待分割图像中的目标对象对应的至少一目标区域;基于至少一目标区域得到对应的第二待分割图像;其中,第二待分割图像的尺寸小于第一待分割图像的尺寸;对第二待分割图像进行图像分割,得到分割结果。上述方案,能够提高参与分割的图像中目标对象的信息占比,能够减少分割过程中的其余信息的干扰,以及能够改善对图像中小目标对象分割不准确的问题,提高对目标对象的分割准确性。
图像分割方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
本公开涉及一种图像分割方法、装置和计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域。本公开的方法包括:将源域图像和目标域图像分别输入第一生成对抗网络,基于对抗学习对第一生成对抗网络进行训练,得到训练完成的第一生成对抗网络,其中,第一生成对抗网络中第一生成器为图像分割模型;将目标域图像划分为第一集合和第二集合,其中,第一集合中的目标域图像通过训练完成的第一生成对抗网络中图像分割模型后,得到的分割结果作为标注信息,第二集合中目标域图像不设置标注信息;将第一集合和第二集合中的目标域图像分别输入第二生成对抗网络,基于对抗学
图像分割方法、装置、可读存储介质及电子设备.pdf
本公开涉及一种图像分割方法、装置、可读存储介质及电子设备。方法包括:获取待分割的心脏磁共振电影短轴图像;将该心脏磁共振电影短轴图像输入到预先训练好的分割模型中,得到对应的心室结构分割图像;分割模型为包括下采样网络和上采样网络的U型网络,下采样网络包括卷积模块和位于卷积模块与上采样网络之间的至少一个类残差模块。这样,很好地解决了模型训练过程中的过拟合及梯度消失爆炸的问题,且能最大程度保留前一模块的特征图的特征信息,提升后续分割准确率,进而为心功能诊断评估提供有效参考依据。另外,只需将待分割的心脏磁共振电影短