[发明专利]一种图像感兴趣区域划分方法、图像分割方法及装置

权利要求书

1.一种图像感兴趣区域划分方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取目标图像内的所有像素点的信号强度值，得到信号强度集；

提取所述信号强度集中的若干个连续大小的信号强度值，形成所述信号强度集的一个子集；

提取所述信号强度集的若干个子集所对应的像素点，形成若干个像素点集；所述若干个子集均为不同的子集；

对各个所述像素点集中的像素点进行连通区域标记，得到若干个连通像素点集；

根据各个所述连通像素点集的中心点之间的距离判断所述连通像素点集是否为属于同一区域的像素点集，并合并属于同一区域的连通像素点集；将合并后的连通像素点集对应的区域作为所述目标图像的感兴趣区域；

其中，所述根据各个所述连通像素点集的中心点之间的距离判断所述连通像素点集是否为属于同一区域的像素点集，并合并属于同一区域的连通像素点集，包括：

选取至少一个连通像素点集作为初始合并集，并依次计算各个其他连通像素点集与各个所述初始合并集的中心点之间的距离；任意两个所述初始合并集的中心点的距离均大于或者等于预设距离；

当一个所述其他连通像素点集与一个所述初始合并集的中心点之间的距离小于所述预设距离时，确定对应的其他连通像素点集和初始合并集属于同一区域，并将所述对应的其他连通像素点集和初始合并集合并，对所述初始合并集进行更新；

当一个其他连通像素点集与所有初始合并集的中心点之间的距离均大于或者等于所述预设距离时，将所述其他连通像素点集也作为一个初始合并集；

重复上述步骤，直至完成所有连通像素点集的合并。

2.根据权利要求1所述的图像感兴趣区域划分方法，其特征在于，所述若干个子集的最小值均为所述信号强度集的最小值，所述若干个子集的最大值按预设差值逐渐增大。

3.根据权利要求1所述的图像感兴趣区域划分方法，其特征在于，在所述根据各个所述连通像素点集的中心点之间的距离判断所述连通像素点集是否为属于同一区域的像素点集，并合并属于同一区域的连通像素点集的步骤之前，还包括：

根据预设筛选规则对所述若干个连通像素点集进行筛选；所述预设筛选规则包括预设大小筛选规则、预设位置筛选规则以及预设信号强度稳定性筛选规则中的至少一种。

4.一种图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取包含血管区域的待分割图像，使用权利要求1-3任一项所述的图像感兴趣区域划分方法对所述待分割图像进行划分，得到所述待分割图像的若干个感兴趣区域；

使用预设分割算法对所述若干个感兴趣区域进行分割，得到若干个分割结果；

基于预设评价指标对所述分割结果进行评价，得到最优图像分割结果。

5.根据权利要求4所述的图像分割方法，其特征在于，所述使用预设分割算法对所述若干个感兴趣区域进行分割，得到若干个分割结果的步骤，包括：

获取所述预设分割算法中的向量参数的可取值范围；

在所述可取值范围内进行若干次取样，得到若干个向量参数值；

依次将各个所述向量参数值作为所述预设分割算法的向量参数，对所述若干个感兴趣区域进行分割，得到所述若干个分割结果；所述分割结果的数量为所述向量参数值的个数与所述感兴趣区域的个数的乘积。

6.根据权利要求5所述的图像分割方法，其特征在于，所述基于预设评价指标对所述分割结果进行评价，得到最优图像分割结果的步骤，包括：

基于预设评价指标对所述分割结果进行评价，得到第一最优分割结果；

根据所述第一最优分割结果生成包含所述第一最优分割结果对应的第一最优向量参数值的最优向量参数范围；所述最优向量参数范围小于所述可取值范围；

在所述最优向量参数范围内进行若干次取样，得到若干个第二最优向量参数值；

依次将各个所述第二最优向量参数值作为所述预设分割算法的向量参数，对所述若干个感兴趣区域进行分割，得到若干个第二最优分割结果；所述第二最优分割结果的数量为所述第二最优向量参数值的个数与所述感兴趣区域的个数的乘积；

基于所述预设评价指标对所述第二最优分割结果进行评价，得到所述最优图像分割结果。