WO2020134769A1 - 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Description
Claims (19)
- 一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取待配准图像和用于配准的参考图像;将所述待配准图像和所述参考图像输入预设神经网络模型,所述预设神经网络模型训练中衡量相似度的目标函数包括预设待配准图像和预设参考图像的相关系数损失;基于所述预设神经网络模型将所述待配准图像向所述参考图像配准,获得配准结果。
- 根据权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述获取待配准图像和用于配准的参考图像之前,所述方法还包括:获取原始待配准图像和原始参考图像,对所述原始待配准图像和所述原始参考图像进行图像归一化处理,获得满足目标参数的所述待配准图像和所述参考图像。
- 根据权利要求2所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述原始待配准图像和所述原始参考图像进行图像归一化处理,获得满足目标参数的所述待配准图像和所述参考图像包括:将所述原始待配准图像转换为预设灰度值范围内和预设图像尺寸的待配准图像;将所述原始参考图像转换为所述预设灰度值范围内和所述预设图像尺寸的参考图像。
- 根据权利要求1-3任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述预设神经网络模型的训练过程包括:获取所述预设待配准图像和所述预设参考图像,将所述预设待配准图像和所述预设参考图像输入所述预设神经网络模型生成形变场;基于所述形变场将所述预设待配准图像向所述预设参考图像配准,获得配准后图像;获得所述配准后图像和所述预设参考图像的相关系数损失;基于所述相关系数损失对所述预设神经网络模型进行参数更新,获得训练后的预设神经网络模型。
- 根据权利要求4所述的图像处理方法,其特征在于,所述获取所述预设待配准图像和所述预设参考图像之后,所述方法还包括:对所述预设待配准图像和所述预设参考图像进行图像归一化处理,获得满足预设训练参数的预设待配准图像和预设参考图像;所述将所述预设待配准图像和所述预设参考图像输入所述预设神经网络模型生成形变场包括:将所述满足预设训练参数的预设待配准图像和预设参考图像输入所述预设神经网络模型生成形变场。
- 根据权利要求5所述的图像处理方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述预设待配准图像的尺寸和所述预设参考图像的尺寸转换为预设图像尺寸;所述对所述预设待配准图像和所述预设参考图像进行图像归一化处理,获得满足预设训练参数的预设待配准图像和预设参考图像包括:根据目标窗宽对所述转换后的预设待配准图像和预设参考图像进行处理,获得处理后的预设待配准图像和预设参考图像。
- 根据权利要求6所述的图像处理方法,其特征在于,所述根据目标窗宽对所述转换后的预设待配准图像和预设参考图像进行处理之前,所述方法还包括:获取所述预设待配准图像的目标类别标签,根据预设类别标签与预设窗宽的对应关系,确定所述目标类别标签对应的所述目标窗宽。
- 根据权利要求5-7任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述方法还包括:基于预设优化器对所述预设神经网络模型进行预设学习率和预设阈值次数的参数更新。
- 一种图像处理装置,其特征在于,包括:获取模块和配准模块,其中:所述获取模块,用于获取待配准图像和用于配准的参考图像;所述配准模块,用于将所述待配准图像和所述参考图像输入预设神经网络模型,所述预设神经网络模型训练中衡量相似度的目标函数包括预设待配准图像和预设参考图像的相关系数损失;所述配准模块,还用于基于所述预设神经网络模型将所述待配准图像向所述参考图像配准,获得配准结果。
- 根据权利要求9所述的图像处理装置,其特征在于,还包括:预处理模块,用于获取原始待配准图像和原始参考图像,对所述原始待配准图像和所述原始参考图像进行图像归一化处理,获得满足目标参数的所述待配准图像和所述参考图像。
- 根据权利要求10所述的图像处理装置,其特征在于,所述预处理模块具体用于:将所述原始待配准图像转换为预设灰度值范围内和预设图像尺寸的待配准图像;将所述原始参考图像转换为所述预设灰度值范围内和所述预设图像尺寸的参考图像。
- 根据权利要求9-11任一项所述的图像处理装置,其特征在于,所述配准模块包括配准单元和更新单元,其中:所述配准单元用于,获取所述预设待配准图像和所述预设参考图像,将所述预设待配准图像和所述预设参考图像输入所述预设神经网络模型生成形变场;所述配准单元还用于,基于所述形变场将所述预设待配准图像向所述预设参考图像配准,获得配准后图像;所述更新单元用于,获得所述配准后图像和所述预设参考图像的相关系数损失;以及用于基于所述相关系数损失对所述预设神经网络模型进行参数更新,获得训练后的预设神经网络模型。
- 根据权利要求12所述的图像处理装置,其特征在于,所述预处理模块还用于:对所述预设待配准图像和所述预设参考图像进行图像归一化处理,获得满足预设训练参数的预设待配准图像和预设参考图像;所述配准单元具体用于,将所述满足预设训练参数的预设待配准图像和预设参考图像输入所述预设神经网络模型生成形变场。
- 根据权利要求13所述的图像处理装置,其特征在于,所述预处理模块具体用于:将所述预设待配准图像的尺寸和所述预设参考图像的尺寸转换为预设图像尺寸;根据目标窗宽对所述转换后的预设待配准图像和预设参考图像进行处理,获得处理后的预设待配准图像和预设参考图像。
- 根据权利要求14所述的图像处理装置,其特征在于,所述预处理模块还具体用于:在所述根据预设窗宽对所述转换后的预设待配准图像和预设参考图像进行处理之前,获取所述预设待配准图像的目标类别标签,根据预设类别标签与预设窗宽的对应关系,确定所述目标类别标签对应的所述目标窗宽。
- 根据权利要求13-15任一项所述的图像处理装置,其特征在于,所述更新单元还用于:基于预设优化器对所述预设神经网络模型进行预设学习率和预设阈值次数的参数更新。
- 一种电子设备,其特征在于,包括处理器以及存储器,所述存储器用于存储一个或多个程序,所述一个或多个程序被配置成由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
- 一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
- 一种计算机程序,包括计算机可读代码,其特征在于,当所述计算机可读代码在电子设备中运行时,所述电子设备中的处理器执行用于实现如权利要求1-8中的任一项所述的方法。
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