[发明专利]一种图像分割方法及存储介质

权利要求书

1.一种图像分割方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少一待分割图像；

基于分割模型对所述待分割图像进行分割处理；

按照第一预设规则输出所述分割处理结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分割模型包括以下至少一种：

预先设置的分割模型；

基于神经网络算法学习获得的分割模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于神经网络算法学习获得的分割模型，包括：

对历史数据进行处理以获得学习数据；

根据接收到的指令获得对应的初始分割模型；

基于所述学习数据对所述初始分割模型进行训练以获得所述分割模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对历史数据进行处理以获得学习数据，包括：构建处理标准；

基于所述处理标准对所述历史数据进行预处理以获得学习数据。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理标准包括：

图像标准，包括：噪声标准、像素标准、伪影标准、以及尺寸标准中的至少一个；和/或，数据标准，包括：格式标准、标注标准、单位标准、以及精准度标准中的至少一个。

所述预处理包括：图像滤波、图像增强、图像重采样、尺寸裁剪、以及数据均一化中的至少一种。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对历史数据进行处理已获得学习数据之后，还包括：

按照第二预设规则对所述学习数据进行分类；

其中，所述分类包括：训练类和/或测试类。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设规则包括以下至少一种：

随机对所述学习数据进行分类；

按照顺序对所述学习数据进行分类；

按照学习数据的精准度进行分类。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述学习数据对所述初始分割模型进行训练以获得所述分割模型的步骤，还包括：

根据所述训练类学习数据对所述分割模型进行训练；

根据所述测试类学习数据对所述训练后的分割模型进行测试；

若所述测试的指标满足预设阈值，则获得最终的分割模型。

9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于分割模型对所述待分割图像进行分割处理的步骤之前，还包括：

根据接收的选择指令选择对应的分割模型。

10.如权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一预设规则包括以下至少一种：

根据接收的选择操作输出所述分割处理结果；

按照接收对象输出所述分割处理结果；

按照用途输出所述分割处理结果。

11.一种存储介质，其特征包括：所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的图像分割方法的步骤。