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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113706562A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202010652532.9(22)申请日2020.07.08(71)申请人腾讯科技(深圳)有限公司地址518057广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人田宽张军(74)专利代理机构深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司44232代理人叶虹(51)Int.Cl.G06T7/12(2017.01)G06T7/194(2017.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书17页附图8页(54)发明名称图像分割方法、装置、系统及细胞分割方法(57)摘要本公开提供了一种图像分割方法、装置、系统及细胞分割方法,涉及人工智能领域。方法包括:获取原始图像,原始图像包括多个待分割对象;将原始图像输入至图像分割模型,通过图像分割模型对各对象进行特征提取,以获取分割图像;其中,图像分割模型是通过对待训练图像分割模型进行迭代训练和后修正训练得到的,迭代训练是根据图像样本和与图像样本对应的点标注图像样本及边界图像样本进行的,后修正训练是根据与目标分割图像对应的第一边缘信息和第三边缘信息,以及与图像样本对应的第二边缘信息进行的,该目标分割图像为迭代训练后的图像分割模型对图像样本处理得到的图像。本公开可以提高图像分割的效率和精准度,降低成本。CN113706562ACN113706562A权利要求书1/4页1.一种图像分割方法,其特征在于,包括:获取原始图像,所述原始图像包括多个待分割对象;将所述原始图像输入至图像分割模型,通过所述图像分割模型对各所述对象进行特征提取,以获取分割图像;其中,所述图像分割模型是通过对待训练图像分割模型进行迭代训练和后修正训练得到的,其中所述迭代训练是根据图像样本和与所述图像样本对应的点标注图像样本及边界图像样本进行的,所述后修正训练是根据与目标分割图像对应的第一边缘信息和第三边缘信息,以及与所述图像样本对应的第二边缘信息进行的,所述目标分割图像为迭代训练后的图像分割模型对所述图像样本处理得到的图像。2.根据权利要求1所述的图像分割方法,其特征在于,所述对所述待训练图像分割模型进行迭代训练,包括:获取所述图像样本,与所述图像样本对应的初始点标注图像样本及边界图像样本;根据所述图像样本、所述初始点标注图像样本和所述边界图像样本对待训练图像分割模型进行迭代训练,以获取待修正图像分割模型。3.根据权利要求2所述的图像分割方法,其特征在于,所述根据所述图像样本、所述初始点标注图像样本和所述边界图像样本对待训练图像分割模型进行迭代训练,以获取待修正图像分割模型,包括:将所述图像样本输入至第N轮待训练图像分割模型进行特征提取,以获取第N轮输出图像,其中N为正整数,;根据所述第N轮输出图像和第N轮点标注图像样本确定点损失函数,并根据所述第N轮输出图像和所述边界图像样本确定边界损失函数,其中所述第N轮点标注图像样本为训练后的第N-1轮待训练图像分割模型对所述图像样本进行处理得到的输出图像经距离过滤所得到的图像,当N=1时,第一轮点标注图像样本为对所述初始点标注图像样本进行距离过滤所得到的图像;根据所述点损失函数和所述边界损失函数对所述待训练图像分割模型的参数进行优化,并将参数优化后的待训练图像分割模型作为第N+1轮待训练图像分割模型;对所述第N轮输出图像进行距离过滤,以获取第N+1轮点标注图像样本;根据所述图像样本、所述边界图像样本和所述第N+1轮点标注图像样本对所述第N+1轮待训练图像分割模型进行训练;重复上述步骤,直至完成预设次数的训练,以获取所述待修正图像分割模型。4.根据权利要求3所述的图像分割方法,其特征在于,所述根据所述第N轮输出图像和第N轮点标注图像样本确定点损失函数,包括:获取所述第N轮输出图像和所述第N轮点标注图像样本之间的图像信息差;对所述第N轮点标注图像样本进行线性修正,以获取点标注修正项;根据所述点标注修正项和所述图像信息差确定所述点损失函数。5.根据权利要求3所述的图像分割方法,其特征在于,所述根据所述第N轮输出图像和所述边界图像样本确定边界损失函数,包括:对所述边界图像样本进行线性修正,以获取边界修正项;根据所述第N轮输出图像和所述边界修正项确定所述边界损失函数。2CN113706562A权利要求书2/4页6.根据权利要求3所述的图像分割方法,其特征在于,所述第N轮输出图像包括对应所述对象的前景像素点和背景像素点;所述对所述第N轮输出图像进行距离过滤,包括:以所述第N轮输出图像中的任意一个前景像素点为目标像素点,根据预设系数确定所述目标像素点与预设区域内各所述背景像素点的距离;将一与所述距离相减,以获取各所述背景像素点与所述目标像