[发明专利]图像处理方法及装置、计算机产品和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将第一图像进行变换，得到多张第二图像；

从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择第一机器学习模块，对所述第二图像进行特征提取，得到对应每个第二图像的特征图；以及

将所述对应每个第二图像的特征图输入第二机器学习模块，得到所述第一图像的处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择第一机器学习模块，对所述第二图像进行特征提取，得到对应每个第二图像的特征图，包括：

从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择一个第一机器学习模块，对所述第二图像中的一张进行特征提取；

重复上述步骤，直到完成所有第二图像的特征提取。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从包括至少一个第一机器学习模块的组中选择第一机器学习模块，对所述第二图像进行特征提取，得到对应每个第二图像的特征图，包括：

至少部分所述第二图像，从包括至少一个第一机器学习模块的组中分别选择一一对应的第一机器学习模块进行特征提取。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所选择的第一机器学习模块对所述第二图像进行特征提取，输出分辨率相同的对应每个第二图像的特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模块包括第一神经网络，通过所选择的第一机器学习模块的第一神经网络的至少一个中间层输出分辨率相同的对应每个第二图像的特征图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二机器学习模块包括第二神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一图像进行变换，得到多张第二图像，包括：

将所述第一图像按照变换规则进行处理，得到多张第二图像；所述变换规则包括空域变换、值域变换或时域变换中的至少一种。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一图像包括医学图像，所述将第一图像进行变换是不改变医学图像病理性质的变换。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像的处理结果包括对第一图像进行分类或聚类。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

图像变换模块，被配置为对第一图像进行变换，得到多个第二图像；

特征提取模块，包括至少一个第一机器学习模块，被配置为通过第一机器学习模块对所述第二图像进行特征提取，得到对应每个第二图像的特征图；以及

图像处理模块，包括第二机器学习模块，被配置为对对应每个第二图像的特征图进行处理，得到所述第一图像的处理结果。

11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征提取模块，被配置为选择一个第一机器学习模块对每个第二图像进行特征图提取。

12.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征提取模块，被配置为选择多个第一机器学习模块与至少部分第二图像一一对应进行特征提取。

13.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征提取模块，被配置为对每个所述第二图像进行特征提取，得到分辨率相同的对应每个第二图像的特征图。

14.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一机器学习模块包括第一神经网络。

15.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述第二机器学习模块包括第二神经网络。

16.一种计算机产品，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

所述一个或多个处理器被配置为运行计算机指令时执行如权利要求1-9中任一所述的方法。

17.一种计算机可读存储介质，存储有由处理器运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时可以执行根据权利要求如权利要求1-9中任一所述的方法。